中國海警局新聞發言人發表談話
2025-12-30 01:25 4,729次浏览崇明區豎新鎮，上海捷農蔬果種植專業合作社的蘆粟大棚內，近萬根蘆粟莖青節長，直立挺拔。一大早，合作社負責人龔劍飛就和家人忙著將剛從地裡砍下的甜蘆粟剝去外殼、分段切割，篩選後準備裝箱發貨。龔劍飛是崇明單體種植規模較大的甜蘆粟種植戶，每年種植蘆粟50畝左右。他更出名的身份，是探索農業深度觸網的「蘆粟阿哥」——自10多年前返鄉深耕農業以來，他先後通過淘寶、抖音等多個網絡平臺推銷蘆粟這一極具代表性的崇明地產農產品，「蘆粟阿哥」這一IP已有一定知名度。不過，龔劍飛告訴記者，他現在直播帶貨的頻率已明顯降低，短視頻拍得也不算勤快。「現在我更重視熟客、回頭客的生意，也就是『私域流量』。這個流量池並不大，也不需要很大，我覺得正合適。」農業如何用好「流量」？「流量」如何賦能農業？「蘆粟阿哥」的探索、突破以及轉變，或許能給人一些啟示。曾一夜賣掉4噸滯銷甜蘆粟今年49歲的龔劍飛，早年是個廚師，在上海市區開過飯店。2012年，他轉行投身農業，回到崇明老家開始種植甜蘆粟。甜蘆粟是上海市區的叫法，崇明本地人把這種植物叫作蘆穄。甜蘆粟很像高粱，高丈餘，可細分為青皮蘆粟、黃皮蘆粟、糖芯蘆粟等十多個品種，吃法和甘蔗類似，汁水清甜爽口。2014年，龔劍飛就嘗試把甜蘆粟掛在淘寶店鋪上進行銷售，大獲成功——人們驚喜地發現，這種小眾水果，竟也能通過網購買到。抖音興起後，龔劍飛開始嘗試通過短視頻推介崇明甜蘆粟，後來還把甜蘆粟掛在抖音小店上進行售賣，銷量也不錯。龔劍飛第一次嘗試直播帶貨，是2019年11月。當時天氣一天比一天冷，但大棚裡還有大片蘆粟沒賣掉，如果再不收割，眼看就要爛在地裡。情急之下，龔劍飛買了手機支架、話筒、補光燈等直播裝備，單槍匹馬地在田間地頭直播賣甜蘆粟。龔劍飛說話滔滔不絕，很有節奏感，時不時還能抖個機靈、甩個包袱，是天生的主播料子。他站在田裡，自稱「蘆粟阿哥」，講解甜蘆粟的種植知識，還介紹甜蘆粟的吃法，一直從傍晚講到天黑，結束後口乾舌燥，腰酸背痛，回家倒頭就睡。沒想到第二天一早，龔劍飛發現手機裡訂單「爆」了，各地的訂單像雪片般飛來，有上海的，還有遼寧的，四川的，甚至有新加坡的。「4噸甜蘆粟被一搶而空，粉絲量一下子到了近3000。那是我第一次直觀感受到『流量』的力量。當時我甚至有點害怕：訂單太多了，地裡貨不夠怎麼辦？」憑藉靈敏的商業頭腦，龔劍飛很快就註冊了「蘆粟阿哥」品牌，還請專業人士設計了logo。此後數年，他每年都積極嘗試直播帶貨，每年通過直播售出的甜蘆粟達25噸左右。「蘆粟種植是分批次的，我的種植規模是一批一萬根左右，一般三天就能賣完。」深度「觸網」也帶來煩惱隨著「觸網」程度加深，起初龔劍飛甘之如飴並深深受益。不過，近來他隱隱發現了一些不對勁。首先，「流量」和「訂單」之間的關係越來越弱，導致成本增加。龔劍飛告訴記者，五六年前，他在平臺上發一個短視頻，幾小時內他的網絡店鋪就會收到幾百箱（一箱2.5千克）蘆粟訂單，一場直播帶來的訂單量更是可觀。而這兩年，儘管直播數據、短視頻數據沒降，但訂單的轉化率卻降低了。「這當然有很多原因，比如消費者的興趣降低了，比如我的直播技巧不夠、短視頻製作粗糙等。但還有一點不可否認：網絡平臺的『流量』明顯不如以前管用了，需要嘗試各種其他途徑才能激活這些『流量』。」龔劍飛對記者舉例，以前給平臺付費推流，效果很明顯；現在再推流，效果就比較一般。「要實現和前幾年一樣的效果，就需要花更多推流費用。似乎很多網絡平臺都走這個路子：先讓用戶、主播嘗到流量的甜頭，等用戶依賴渠道後，再逐漸對『甜頭』收費。」其次，網絡世界的光怪陸離程度，讓「蘆粟阿哥」以及廣大的種植戶不知所措。龔劍飛告訴記者，網上生意做大後，他遇到了形形色色的客人，其中不乏「奇葩」。比如，有些顧客收到「糖芯蘆粟」後會給差評或申請「僅退款」。「糖芯蘆粟」即蘆粟芯呈橙紅色，往往更甜，但不少人會誤認為這種蘆粟已腐爛。「一開始，我們會耐心解釋這並非質量問題。但很快我們發現，有些人是揣著明白裝糊塗：我們提出再寄一份產品過去，還邀請對方到我們生產基地來看看，我們甚至可以報銷來迴路費，但對方都不接受，就是要『僅退款』。」「蘆粟阿哥」的探索成功後，不少網紅也進入這一市場，但大多「農業帶貨達人」並非種植戶而是販子。「少數『帶貨達人』對土地、對種植戶、對蘆粟沒有感情，一切以盈利最大化為目的，會通過拖延收購等方式壓低收購價格。」龔劍飛對記者透露，蘆粟的田頭收購價，一根3元至4元是正常的，但有些「網紅」會把價格壓到一根2元甚至1.5元。另外，非標農產品「觸網」後，往往很難迎合消費者對於「價格統一」的期待。「農產品是一分價錢一分貨的，質量高的定價自然高。但在實際購銷過程中，消費者在網絡平臺上通過銷量、單價排序，往往優先選擇銷量大、單價低的產品，這會讓高質量農產品賣不出好價錢，不得不降價出售，降價又會導致消費者對農產品期待降低，形成惡性循環。」龔劍飛說。擠掉「流量泡沫」的關鍵是保持品質為了應對這些煩惱，「蘆粟阿哥」也想了一些出路。88元一箱有機甜蘆粟，這是龔劍飛在各種網絡平臺上掛出的網購單價。即便市場上其他商戶掛出各種匪夷所思的低價，他也沒有改過這個價格。「我不想打價格戰，商戶之間不應該『卷』價格，拼品質才是關鍵。」掛出這一價格，龔劍飛有底氣。十多年來，他一邊種一邊摸索如何讓甜蘆粟口感更好、水分更足，採用給田裡蓋地膜、埋滴管等方式減少蘆粟根部水分蒸發，這樣種出的甜蘆粟汁水充沛，清甜爽口。目前，上海捷農蔬果種植專業合作社的甜蘆粟已獲得有機產品認證證書。持續注重農產品品質的同時，「蘆粟阿哥」也有意擠掉了一些「流量泡沫」。他對記者坦言，有些網絡平臺的算法是「銷量為王」，銷量更高的商家能獲得更多推流，更多推流又能帶來更大銷量。「注重銷量就意味著要壓低價格，還要想方設法搞促銷、根據平臺的規則參與各種活動。商家的錢是賺到了，但這樣一定會損害『崇明甜蘆粟』這個品牌。」近年來，龔劍飛開始逐漸淡化對「流量」的追逐，不再單純重視銷量、一味開拓市場版圖，轉而更注重做熟客、回頭客的生意。「網絡平臺是好東西，我們當然要用，但現在我主要把這些平臺作為宣傳渠道，真正的生意還是通過電話、微信來做，這樣才能把生意做得長遠。」同時，龔劍飛也利用自己的影響力，為蘆粟市場的規範、品牌和口碑的營造貢獻力量。比如，他告誡周邊種植戶不要一次性種太多。「蘆粟抗災害性很差，只要一陣強颱風，一整批蘆粟都會倒伏，種得越多虧得越多，應該採取小面積、多批次的種植方式。」另外，他還嘗試通過蘆粟榨汁、開發「蘆粟咖啡」等方式，提高這種小眾地產農產品的附加值，讓蘆粟更「出圈」。「我一直強調，我不是網紅，也不能是網紅。人的精力有限，我很難騰出太多時間精力去琢磨網絡平臺的算法邏輯，不想被平臺牽著鼻子走。做農業十多年，我明白一個樸素的道理：好東西不愁賣，與其花心思提升直播間和網店流量，還不如紮實提升農產品品質。」龔劍飛說。
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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