山東延長中藥材產業鏈 開出增收「新良方」
2025-12-21 03:40 5,846次浏览前不久，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)
海南為深海裝備測試與應用搭臺 深海科技澎湃旺盛創新力(大數據觀察) 今年，「深海科技」首次寫入《政府工作報告》。海南四面環海，得天獨厚的自然條件，為深海裝備測試與應用搭建了平臺。無人風帆航行器穿越颱風，載人潛水器探索深海，科學考察船遠航大洋……在海南，眾多團隊在此攻關深海科技，各種深海科技裝備從這裡出發，服務於科研，彰顯出澎湃的創新力。 「信天翁」無人風帆航行器 追風探海 實測數據 颱風越來越近，浙江大學海南研究院海洋過程與裝備團隊的成員們各司其職：張小波和同事乘坐小艇，將「信天翁」無人風帆航行器布放到海面上，升帆的航行器漸行漸遠；岸邊，李彥君聚焦屏幕，時刻關注航行器的狀態。 穿越颱風，觀測颱風內部氣象變化、海洋動力過程等，這是「信天翁」此次探測肩負的任務。 「信天翁是一種善於利用風的鳥，既能在空中翱翔，又能潛水捕魚。以它為名，是希望航行器能憑風借力，航行得又快又遠，也能潛進深海。」李彥君介紹，「信天翁」是我國自主研發的新型海洋探測裝備，升帆時利用風力，收帆漂流時吸收光照發電，低能耗的設計使其能夠長距離行駛，最大下潛深度達1000米，可在颱風、中尺度渦等複雜氣候、海洋環境中開展科學觀測。 這次航行，「信天翁」從距離颱風北部530公裡處出發，進入颱風眼，從東南部穿出，歷時3天。它能自主航行、規劃路徑，在最大風力超過30節的惡劣條件下，將採集到的颱風觀測數據實時回傳。 「一次颱風實測獲取的經驗，遠超傳統的海測。『信天翁』穿越颱風，各方面性能都經受住了實測檢驗。」浙江大學海南研究院常務副院長、團隊負責人李培良介紹，「信天翁」收集到的氣象、海浪等數據，為科學家了解颱風的內部結構、形成機制、演變規律等提供了支撐，將顯著提升颱風預報的準確性，增強防災減災能力。 不僅追風，還能探海。「風能驅動的航行器在水面上行駛，通常只能觀測水上目標。下潛後，『信天翁』能觀測海洋剖面，搭載聲吶等設備探測水下目標。」李彥君認為，「信天翁」在未來還將發揮出更大的潛能與作用。 「奮鬥者」號載人潛水器 挺進深淵 觀測採樣 海南三亞市鹿回頭半島，中國科學院深海科學與工程研究所(以下簡稱「深海所」)坐落於此。憑藉「奮鬥者」號載人潛水器與自研深海探測裝備的密切協作，深海所得以更加高效地開展科研與應用。 在近萬米深的海底，目前已知全球最深、規模最大的化能合成生命群落，呈現在「奮鬥者」號載人潛水器的鏡頭中。如小樹苗般的管狀蠕蟲、緊貼在巖石上的雙殼類軟體動物，靠著海底微生物製造的硫化氫等維持生命——這一發現，拓展了人類對深淵生態系統的認知。 「在萬米海底，壓強極大，每平方米承受1萬噸左右的壓力。『奮鬥者』號耐高壓的球艙與生命支持系統，能讓科學家更好地看清海底世界，並獲取樣本、進行分析。」深海所深海科學研究部主任杜夢然說。 有了「奮鬥者」號載人潛水器這個好幫手，科學家們不僅能探訪海洋深處的「生命綠洲」，還能捕捉藏於深海的魚類。 深淵著陸器迅速下墜，到達海底。它用腐肉作誘餌，引得一群深淵獅子魚聚攏而來，進入裝置。在燈光和攝像機下，它們的形態和一舉一動被記錄下來。這種生活在海洋深處的魚類，體形像蝌蚪，體色較透明，遊動姿態十分優雅。 「常規的著陸器在布放到水中前，已經設定好了狀態，在水下難以調整。『奮鬥者』號載人潛水器巡航深海，藉助吸管裝置和機械手臂，將深淵獅子魚置入採樣籃中，實現了『被動等魚』和『主動捕魚』相互配合。」深海所深海科學研究部博士後徐涵介紹，基於我國自研深潛技術獲取的深海及深淵魚類樣本庫，深淵獅子魚等深海魚類演化和基因組的相關研究取得了成果，並已在國際學術期刊《細胞》上發表。 「深海探測裝備緊密協作，讓探索領域不斷延展。我們對深海生物『生命進化樹』的認知也更加充分，這為未來生物資源開發與生態保護打下了基礎。」杜夢然說。 藉助「奮鬥者」號和「深海勇士」號載人潛水器、「探索」系列科考船，海南的深海進入技術及作業能力不斷提升。相關企業同深海所共同建設的聯合實驗室也已經落地，將在深海照明、虛擬實境技術等方面推動成果轉化，助力本地深海科技產業發展。 南山港公共科考碼頭 資源共享 服務研發 科考船從三亞市南山港公共科考碼頭出發，到深海進行裝備測試，僅需半天時間。 「公共科考碼頭面向所有科研機構開放，以滿足科考船靠泊和海洋裝備測試需求。」三亞南山港碼頭有限公司市場總監沈悅介紹，「碼頭既能充分利用岸線資源，又能發揮集聚效應，吸引科研機構、企業在此駐留，帶動深海科技產業鏈發展。」 三亞深海科考碼頭與岸基實驗保障平臺項目，當前正在建設中。建成後，項目將與重大科技基礎設施統籌銜接，形成更加開放共享的海洋科技平臺。 從2020年的30航次，到2024年的1416航次，南山港服務的科考航次越來越多。「今年上半年我們服務的科考航次，快趕上去年全年的量了。」沈悅說。 原先以貨運為主的南山港，已轉變為擁有科考、貨運、船舶維保等多功能場景的綜合性港口：在海試應急備件方面，就地集成裝配調試，為深海裝備測試提供保障；此外，利用傳感器、無人遙控潛水器等，進行水域搜救、水下打撈，大幅降低因裝備測試不利造成的損失。 「我們還提供代海試服務，通過整合船舶、海域、氣象等資源，制定相關方案，試驗周期平均縮短30%。」一家海洋科技相關企業的負責人劉港介紹，代海試服務可以促成資源共享，提升研發效能。 截至目前，三亞崖州灣科技城高新區深海裝備產值達7.7億元，初步貫通了「試驗場—研發—製造」環節鏈條。「我們將用好自然資源稟賦和政策優勢，推進深海科技創新平臺建設，鼓勵發明創新、推動成果轉化，打造具有特色和優勢的深海科技產業。」三亞崖州灣科技城管理局相關負責人說。(人民日報 記者 董澤揚)
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