2025年暑期檔電影總票房突破115億！
2026-01-12 06:33 9,167次浏览今年全國兩會上，習近平總書記勉勵廣大黨員幹部「以求真務實、真抓實幹的作風和遵規守紀、清正廉潔的形象，團結帶領人民群眾不斷開創經濟社會發展新局面」。 讓新風常駐，讓正氣充盈，是人民的期盼，也是時代的重託。 在全黨開展深入貫徹中央八項規定精神學習教育，既是從解決「四風」問題延伸開去，引導廣大黨員幹部改進思想作風、工作作風、領導作風、幹部生活作風，也是推動大家增強定力、養成習慣，以優良作風凝心聚力、幹事創業。 習近平總書記一直高度重視黨的作風建設，經常採用通俗易懂的方式闡釋作風建設之道。《時政微觀察》選取總書記念過的幾副對聯，從中感悟深入貫徹中央八項規定精神學習教育的重要意義。 2004年1月29日，春節後的首個工作日，浙江省委理論學習中心組舉行新年的第一次專題學習。 學習會上，時任浙江省委書記習近平念了自己寫的四副春聯。他說「權且作為我的一點學習心得，與同志們共勉互勵」，並一一作了解釋。 這四副春聯分別是「求客觀實際之真，務執政為民之實」「深化理論武裝求真諦，深入調查研究重實際」「狠抓工作落實動真格，加快浙江發展務實效」「高度關注民生系真情，堅持為民謀利出實招」。 「四副春聯的橫批都是『求真務實』。」習近平說道。 求真務實，既是一種政治品格，也是一種優良作風。從地方到中央，習近平總書記率先垂範，多次勉勵廣大黨員幹部「求真務實、真抓實幹」。 深入貫徹中央八項規定精神學習教育，是習近平總書記親自點題、親自部署的一項重要工作，也是今年黨建工作的一項重點任務。總書記多次就鍥而不捨落實中央八項規定精神提出要求。 △2025年3月19日，習近平總書記在雲南麗江古城考察時，與當地居民親切交流。 在雲貴之行中，他特別叮囑：「各級黨組織要深刻領會黨中央這一決定的重大意義，聚焦主題、簡約務實地組織好學習教育，不要搞形式主義，形式主義本身就是八項規定要反對的。」 在河南考察時，他告誡「不要把寫了多少萬字的學習心得作為學習成績」「講空話、搞作秀，毫無用處」，強調「切實把作風硬要求變成硬措施、讓鐵規矩長出鐵牙齒，確保學有質量、查有力度、改有成效」。 在山西考察時，他要求「要抓緊抓細深入貫徹中央八項規定精神學習教育後續工作，查擺問題要真，整改措施要實，確保取得實效」。 ………… 務實功、出實招、求實效，方能抓鐵有痕、踏石留印。 2011年3月1日，兼任中央黨校校長的習近平在中央黨校春季學期開學典禮上為學員們講授「開學第一課」。在題為《關鍵在於落實》的講話中，他提及一副對聯—— 「上聯是『你開會我開會大家都開會』，下聯是『你發文我發文大家都發文』，橫批是『誰來落實』，這是對『文山會海』的諷刺。」 習近平說，各級領導機關和領導幹部都要下個決心，堅決砍掉那些不必要的會議和文件，從「文山會海」中解脫出來，把精力投到抓落實中。 「文山會海」徒耗精力、檢查考核過多過濫、調研搞形式走過場等，是幹部和群眾反映強烈的具體問題。「上面千條線，下面一根針。」對基層來說，這些都曾讓他們不堪重負。 只有卸掉應減之負，方能勇擔應擔之責。 習近平總書記在地方考察時多次走進鄉村、社區等，關心為基層減負措施落地實效。 在湖南常德港中坪村，他對村部牌子減少表示肯定，強調「黨中央明確要求為基層減負，要堅決整治形式主義、官僚主義問題，精兵簡政，持之以恆把這項工作抓下去」。在重慶看社區報表，他深刻指出「為基層減負要明確權責，不能什麼事都壓給基層」。在湖北鹹寧，他察看牆上張貼的《服務群眾事項清單》，叮囑「要持續為基層減負，讓基層幹部能夠用更多時間和精力來服務群眾」…… 減負，減掉的是形式主義的桎梏，增添的是實幹擔當的精氣神。 △2024年9月24日，工作人員在重慶沙坪垻區井口街道美麗陽光家園社區黨群服務中心為市民服務。 從確定「基層減負年」到印發《整治形式主義為基層減負若干規定》等，黨中央作出一系列決策部署，為基層治理賦能增效。從開展「一網統管」「一表同享」改革到做實鄉鎮(街道)的「吹哨」調度權、考核評價權、人事建議權等，各地區各部門落實具體舉措，促廣大幹部擔當作為。 2013年11月26日，在山東考察的習近平總書記同菏澤市及縣區主要負責同志座談。 座談會上，總書記在談到「抓好黨的建設，打造一支高素質幹部隊伍」時，念了一副對聯—— 「河南內鄉縣一座古縣衙有這麼一副對聯：『得一官不榮，失一官不辱，勿道一官無用，地方全靠一官；穿百姓之衣，吃百姓之飯，莫以百姓可欺，自己也是百姓。』此聯用淺顯的語言揭示了官民關係。封建時代的官吏尚且有這樣的認識，今天我們共產黨人應該比這個境界高得多。」 總書記勉勵大家「真正做到為官一任、造福一方」「多辦順應民意、化解民憂、為民謀利的實事」。 黨的根基在人民、血脈在人民、力量在人民。民心是最大的政治。 中央八項規定抓住了黨同人民群眾關係這個作風建設的核心。在制定中央八項規定之初，習近平總書記語重心長地指出：「我們不舒服一點、不自在一點，老百姓的舒適度就好一點、滿意度就高一點，對我們的感覺就好一點。」 事實正是如此。經過十餘年堅持不懈的努力，中央八項規定讓人民群眾看到了實實在在的成效和變化。八項規定一子落地，作風建設滿盤皆活，黨風政風煥然一新，社風民風持續向好，我們黨以作風建設新氣象贏得了人民群眾衷心擁護。2024年國家統計局社情民意調查顯示，對黨中央帶頭貫徹落實中央八項規定情況表示滿意、總體成效表示肯定的，分別為97.4%、94.9%。 △陝西西安碑林區黃雁社區的工作人員和志願者上門為留守老人提供剪髮服務。 習近平總書記強調：「風清則氣正，氣正則心齊，心齊則事成。」 八項規定，滌蕩風氣、振奮精神、改變中國。鍥而不捨貫徹落實中央八項規定精神，弘揚雷厲風行的作風，激發勇往直前的毅力，我們必能開創事業發展新天地。 《時政微觀察》近期內容>> 時政微觀察丨集中力量辦好自己的事 時政微觀察丨在強軍新徵程上再立新功 時政微觀察丨從「八項工程」感悟習近平的文化情懷 總監製丨閆帥南 王姍姍 監製丨馬麗君 製片人丨興來 寧黎黎 執筆丨張亞楠 來源：央視新聞客戶端
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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