言承旭現身大S墓地悼念
2025-10-23 13:14 7,674次浏览為全面落實集團紀檢監察組和工程局紀委關於「五型團隊」建設部署要求，中建六局水利水電公司第一分公司紀檢小組以學習創新為翼、價值創造為核、忠誠乾淨為魂、實幹擔當為責、和諧奮進為力，構建「五維」支撐體系，鍛造「五型」監督鐵軍，為企業高質量發展注入強勁「廉動力」。一、學海無涯強基固本，鍛造學習創新型團隊學思踐悟，方能精進。第一分公司紀檢小組將學習教育作為鍛造鐵軍的首要任務，構建多層次、立體化的學習體系，以學促創，以創提質。1.深植理論根脈以分公司紀檢工作例會、「三會一課」等為載體，常態化組織紀檢人員學習關於加強黨的作風建設的重要論述，紮實開展「每月一講」制度宣講、「清流學習月」集體研學等活動，推動紀檢幹部從「被動聽講」向「主動鑽研」 轉變，築牢理論根基。2.架設實踐路標結合項目實際編制《基層紀檢監督工作指南》，梳理招標採購、項目履約、印章管理等重點領域風險點，形成易懂、好用、精準的監督清單，為基層紀檢幹部提供「操作手冊」，讓監督工作有章可循。3.淬鍊監督利刃推動學習成果向監督效能轉化，組織項目紀檢（廉政）監督員開展交叉監督檢查，組建「老帶新監督小分隊」進行實戰練兵，讓新任職紀檢幹部在物資採購、項目履約等專項監督中邊學邊幹，快速實現從「不會監督」到「精準監督」的突破，彰顯學習實效。二、上下協作提質增效，構建價值創造型團隊紀檢幹部不僅是監督者，更是企業價值的創造者。第一分公司紀檢小組堅持問題導向，以監督效能提升企業治理能力，讓監督成果轉化為發展動能。1.精準靶向監督聚焦工程建設領域的痛點、難點、堵點，制定年度監督清單，圍繞物資採購、工期履約、虧損治理等關鍵環節開展 「清單式、交叉式、提級式、幫扶式」四式監督。深入項目一線靠前監督，今年以來累計發現問題xx項，推動整改完成率100%，以精準監督掃清發展障礙。2.以改促建增效做實監督「後半篇文章」，發揮以改促建、以改促治效能。針對監督檢查中發現的項目費用報銷問題，推動分公司健全項目食堂、車輛等5項管理措施，通過監督優化工作流程，提升企業治理效能。三、刀刃向內自我革命，淬鍊忠誠乾淨型團隊忠誠、乾淨、擔當是領導幹部的核心素養。第一分公司嚴格落實「三化」建設年行動部署要求，以刀刃向內的自我革命精神，永葆隊伍純潔性。1.築牢廉潔防線聚焦新提任幹部、年輕幹部、關鍵崗位人員，打出警示教育組合拳：節前開展「以案四說」（以案說德、紀、法、責）警示教育課，籤訂《關鍵崗位廉潔從業承諾書》；組織「廉潔家訪」活動，籤訂《家庭助廉承諾書》，將廉潔教育延伸至「最小單元」，夯實清廉根基。2.嚴抓自我約束對照《中建六局關於加強對紀檢監督人員約束管理的負面清單》，定期開展紀檢幹部個人事項自查。分公司 「一把手」 及紀檢小組組長今年累計開展廉政談話19次，覆蓋幹部職工330人次。新提任幹部任前考「廉」全覆蓋，以紀律「硬槓槓」築牢忠誠乾淨底線。3.糾治「四風」頑疾組織幹部職工學習中央紀委國家監委網站通報的典型案例，教育引導大家樹牢正確權力觀、政績觀、事業觀。節日期間強化「四風」監督，持續釋放「嚴」的信號，嚴防「四風」問題隱形變異、反彈回潮。四、挺膺擔當護航發展，打造實幹擔當型團隊實幹是底色，擔當是使命。第一分公司紀檢小組將監督力量下沉項目一線，在實踐中淬鍊擔當本色。1.一線攻堅破局針對履約困難項目，紀檢幹部帶頭組建 「黨員突擊隊」「青年突擊隊」；紀檢小組組長駐點監督重點項目推進工作，項目監督員立足職責、發揮專業優勢，帶頭破解阻礙履約的難題，以實幹推動項目攻堅。2.織密監督網絡完善「分公司—項目」兩級監督體系，配齊配強項目紀檢（廉政）監督員。督促分公司領導班子籤訂《全面從嚴治黨 「一崗雙責」 責任書》10份，常態化督促更新、建立領導幹部電子廉政檔案，對關鍵崗位人員實施動態監督，以擔當築牢發展支撐。五、內外聯動激濁揚清，共建和諧奮進型團隊和諧凝聚力量，奮進成就未來。第一分公司紀檢小組構建內外協同格局，讓清廉文化浸潤人心，凝聚奮進合力。1.厚植廉潔文化深入踐行中國建築「崇德善建 尚廉築基」廉潔文化理念，開展廉潔作品徵集活動，鼓勵幹部職工以繪畫、書法等形式「踐廉」。舉辦「清風傳粽香 廉潔過端午」等活動，將廉潔教育和傳統習俗融合，讓清流潤物無聲。2.凝聚內外合力開展「警企共建」活動，組織項目職工參加屬地派出所法治宣講活動，引導幹部職工律己思廉，遵規守紀。組織黨員幹部、年輕幹部赴昆明朱德舊居紀念館，參觀「朱德在雲南」和「廉政教育」展廳，學習革命先輩廉潔作風，重溫入黨誓詞，以內外協同築牢思想防線。清風徐來，廉花自開。中建六局水利水電公司第一分公司紀檢小組將持續以「五型團隊」建設為帆，在新時代全面從嚴治黨的航程中破浪前行，忠誠守護企業良好政治生態，繪製清廉水利發展新藍圖。
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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