鏡觀·迴響丨春風育人,碩果盈枝

2025-10-22 08:12 3,483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)

  無需掃碼下載、涉詐軟體全裝好,騙子又開始用「雲手機」詐騙了   在很多人還不知道雲手機為何物時,騙子已經「嘗鮮」用雲手機實施詐騙了!   古稀之年的趙大媽在網絡交友時,被騙子引導使用「雲手機」進行股票投資,近20萬元養老錢血本無歸。北京市反詐中心12日發布預警,本市出現利用「雲手機」進行詐騙的新型手段。這一詐騙手段,免去讓事主下載註冊涉詐軟體的「麻煩」,不易引起警惕,特別是對不熟悉手機操作的老年人來說,更是防不勝防。   看得見取不出的「收益」   幾天前,70歲的趙大媽遭遇詐騙向北京警方報案。騙子是趙大媽在交友網站上認識的,經過長達幾個月的網聊,徹底獲得了趙大媽的信任。7月底,騙子自稱有內幕信息,可以炒股賺大錢,拉著趙大媽一起進行投資。   按照對方要求,趙大媽在微信搜索某「雲手機」小程序,不需掃碼也不用下載軟體,直接在網上登錄對方給的帳號,「雲手機」小程序裡已經安裝好了投資軟體和小眾聊天軟體。此後,趙大媽無論是與騙子日常聊天,還是炒股票,都在「雲手機」小程序中進行。   騙子自稱利用內幕信息炒股不能轉帳,只能購買超市購物卡,用卡密進行注資。為了展示自己的「誠意」,也讓趙大媽看到自己真有投資的「本事」,騙子主動給趙大媽轉帳25萬餘元,讓她取出現金買成購物卡注資炒股,兩人一起賺錢。看對方如此信任自己,再加上帳戶中不斷增長的收益,趙大媽放下了防備,陸續取出近20萬元積蓄,購買超市購物卡,將卡密發給對方進行注資。   趙大媽不知道的是,那25萬元其實是騙子剛剛詐騙他人獲得的贓款。騙子「一箭雙鵰」,不僅用這25萬獲得了信任繼續詐騙趙大媽的錢,還讓趙大媽變成「工具人」,幫自己「洗錢」。   炒股一周後,趙大媽問對方如何取出投資收益,結果就再也聯繫不上對方了,這才報了警。警方發現,「雲手機」裡的炒股軟體和聊天信息已經全部被騙子清除,蹤跡難尋。   8月初,年近花甲的張先生也遭遇了相同的詐騙。在交友網站結識的女網友自稱有投資渠道,引導張先生登錄了一個「雲手機」小程序,裡面已經預裝好了投資軟體。張先生先轉帳5000元小試牛刀,很快,張先生的親屬聽說此事,懷疑他被騙了,向警方報案。   被騙子相中的「雲手機」   記者了解得知,「雲手機」其實是網絡服務商提供的一種雲服務,它並非實體手機,而是在網際網路上運行的虛擬手機程序。雖然沒有實體,但一樣可以安裝軟體、玩遊戲等,憑藉強大的網絡支持,甚至具備比實體手機還強大的運算和存儲能力,深受遊戲玩家的青睞。   反詐民警告訴記者,騙子看中了「雲手機」虛擬運行、使用方便等特點,註冊「雲手機」帳號,預裝虛假投資的涉詐app和小眾聊天軟體提供給事主使用,一是通過小眾聊天軟體保持和事主的私密聯繫,不易被他人發現;二是在「雲手機」中安裝涉詐App進行投資,避免事主使用實體手機登錄涉詐軟體時收到風險提示;三是一旦事主醒悟,騙子可以遠程操控「雲手機」刪除相關證據。   反詐民警說,騙子實施詐騙經常會要求事主點擊陌生連結、掃描二維碼下載註冊涉詐軟體等,這些複雜操作容易引起事主警覺。而通過「雲手機」準備好全部詐騙要素,就省去了這些「麻煩」,尤其對不熟悉手機操作的老年人來說,更加防不勝防。   警方提示:別相信「穩賺不賠」投資承諾   警方提示,在「虛假網絡交友」詐騙中,騙子在婚戀、交友網站假意交友、談戀愛,為的就是在獲取事主信任後,引導事主在涉詐App中進行虛假投資。   公眾在網絡交友時一定要謹慎甄別,不要輕易透露個人信息和財務狀況;要選擇正規渠道投資,不要相信任何「穩賺不賠」「低風險高收益」的投資承諾,拒絕線下交付現金以及購買黃金、購物卡注資等非透明交易方式。   特別需要注意的是,凡是要求登錄「雲手機」聯繫、進行投資理財等操作的,一定要高度警惕,避免落入犯罪分子的圈套。   北京日報客戶端 | 記者 孫瑩

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