寧夏實施「四大工程」引育人才
2025-11-28 11:38 7,639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)
8月12日電 據財政部網站消息，為貫徹落實黨中央、國務院關於大力提振消費、全方位擴大國內需求的決策部署，財政部、中國人民銀行、金融監管總局近日印發《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》。內容如下： 個人消費貸款財政貼息政策實施方案 為貫徹落實黨中央和國務院關於大力提振消費、全方位擴大國內需求的決策部署，根據中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《提振消費專項行動方案》關於2025年對符合條件的個人消費貸款給予財政貼息的要求，更好發揮財政資金對提振消費的支持引導作用，降低居民消費信貸成本，助力釋放居民消費潛力，促進經濟加快向好發展，制定本實施方案。 一、政策內容 (一)支持範圍。2025年9月1日至2026年8月31日期間，居民個人使用貸款經辦機構發放的個人消費貸款(不含信用卡業務)中實際用於消費，且貸款經辦機構可通過貸款發放帳戶等識別借款人相關消費交易信息的部分，可按規定享受貼息政策。貼息範圍包括單筆5萬元以下消費，以及單筆5萬元及以上的家用汽車、養老生育、教育培訓、文化旅遊、家居家裝、電子產品、健康醫療等重點領域消費(詳見附件1)。對於單筆5萬元以上的消費，以5萬元消費額度為上限進行貼息。政策到期後，可視實施效果研究延長政策期限、擴大支持範圍。 (二)貼息標準。年貼息比例為1個百分點(按符合條件的實際用於消費的個人消費貸款本金計算)，且最高不超過貸款合同利率的50%，中央財政、省級財政分別承擔貼息資金的90%、10%。貸款合同利率需要符合相應利率自律約定。政策執行期內，每名借款人在一家貸款經辦機構可享受的全部個人消費貸款累計貼息上限為3000元(對應符合條件的累計消費金額30萬元)，其中在一家貸款經辦機構可享受單筆5萬元以下的個人消費貸款累計貼息上限為1000元(對應符合條件的累計消費金額10萬元)。 (三)貸款經辦機構。一是6家國有大型商業銀行，包括中國工商銀行股份有限公司、中國農業銀行股份有限公司、中國銀行股份有限公司、中國建設銀行股份有限公司、交通銀行股份有限公司、中國郵政儲蓄銀行股份有限公司。二是12家全國性股份制商業銀行，包括中信銀行股份有限公司、中國光大銀行股份有限公司、華夏銀行股份有限公司、中國民生銀行股份有限公司、招商銀行股份有限公司、興業銀行股份有限公司、廣發銀行股份有限公司、平安銀行股份有限公司、上海浦東發展銀行股份有限公司、恆豐銀行股份有限公司、浙商銀行股份有限公司、渤海銀行股份有限公司。三是5家其他個人消費貸款發放機構，包括深圳前海微眾銀行股份有限公司、重慶螞蟻消費金融有限公司、招聯消費金融股份有限公司、興業消費金融股份有限公司、中銀消費金融有限公司。鼓勵地方財政部門結合實際情況對其他經營個人消費貸款業務的金融機構給予財政貼息支持，擴大政策覆蓋面。 二、組織實施 (一)貼息資金預撥。自本實施方案發布之日起30天內，貸款經辦機構總部預估總體及分省份個人消費貸款發放情況和貼息資金需求，向財政部報送貼息資金預撥申請，填報《個人消費貸款財政貼息資金預撥申請表》(附件2)。貸款經辦機構省級機構應同時向屬地省級財政部門報送本機構個人消費貸款預計發放情況和貼息資金需求；貸款經辦機構無分支機構的，由總部向註冊地省級財政部門報送相關申請材料。財政部結合各貸款經辦機構貼息資金申請情況和年度預算安排，向省級財政部門按一定比例預撥個人消費貸款貼息資金。 (二)貼息貸款結息。貸款經辦機構按照市場化、法治化原則和相關信貸管理規定自主開展差異化授信，合理設置消費貸款額度、期限、利率，自主決策貸款發放條件並及時放款，有效加強信貸資金用途和風險管控。貸款經辦機構對相關個人消費貸款進行結息時，按照政策規定的貼息比例、貼息上限等要求計算財政貼息金額，在向借款人收取貸款利息時直接扣減應由財政承擔的貼息資金，並結合各自情況通過手機簡訊、APP通知等方式向借款人告知財政貼息具體情況。 (三)貼息資金申請。貸款經辦機構省級機構對所轄分支機構上季度貼息資金情況進行嚴格審核後，於政策實施期內每季度結束後5個工作日內，向屬地省級財政部門和金融監管局報送上季度貼息資金撥付申請，填報《個人消費貸款財政貼息資金申請表(季度)》(附件3)，並附相關證明材料，同時抄送財政部當地監管局。貸款經辦機構無分支機構的，由總部向註冊地省級財政部門和金融監管局報送相關申請材料，同時抄送財政部當地監管局。 (四)貼息資金撥付。各金融監管局收到貸款經辦機構報送的季度貼息資金申請材料後，對貸款經辦機構個人消費貸款發放和貼息金額等數據進行匯總，於15個工作日內向省級財政部門提供貸款經辦機構貼息資金匯總數據等材料。省級財政部門收到當地金融監管局提供的材料後，於10個工作日內完成上季度貼息資金審核撥付工作。對於審核未通過的個人消費貸款，由省級財政部門相應核減貼息資金；已向借款人支付貼息資金的，由貸款經辦機構以適當方式扣減或追回。 (五)貼息資金清算。政策執行期滿後，貸款經辦機構省級機構對所轄分支機構貼息資金清算情況進行審核，於30個工作日內，向屬地省級財政部門和金融監管局報送貼息資金清算審核意見和貼息資金清算申請材料，包括貼息政策執行情況、《個人消費貸款財政貼息資金清算申請表》(附件4)及相關證明資料，並抄送財政部當地監管局。貸款經辦機構無分支機構的，由總部審核後向註冊地省級財政部門和金融監管局報送相關申請材料，並抄送財政部當地監管局。貸款經辦機構對所報送申請材料的真實性、合規性、準確性負責。 各金融監管局收到貸款經辦機構或貸款經辦機構省級機構報送的貼息資金清算申請材料後，於15個工作日內完成匯總，向省級財政部門提供貸款經辦機構貼息資金匯總數據等材料。省級財政部門收到當地金融監管局提供的材料後，於20個工作日內提出審核意見，向財政部報送貼息資金清算報告，並附《個人消費貸款財政貼息資金清算審核情況表》(附件5)，同時抄送財政部當地監管局。財政部根據各省級財政部門報送的貼息資金清算報告等材料，與各省級財政部門清算貼息資金，各省級財政部門據此與貸款經辦機構辦理貼息資金清算。 (六)貼息資金監督。政策執行過程中，財政部適時組織財政部有關監管局對政策執行情況進行抽查監督，發現問題依法依規予以嚴肅處理，視情況採取約談、通報、加倍扣減預算等措施，督促有關地方和單位履行好審核把關責任，防止挪用於非消費領域、套取貼息資金。政策執行期滿後，財政部會同金融監管總局適時組織財政部有關監管局、有關金融監管局對貸款經辦機構貼息資金申請、審核、清算等情況開展核查，發現問題依法依規予以嚴肅處理。 三、監督管理 (一)明確職責分工，形成工作合力。財政部負責制定個人消費貸款財政貼息政策，向省級財政部門撥付貼息資金中央財政承擔部分，會同金融監管部門、省級財政部門共同做好貼息資金清算工作。財政部各地監管局按照財政部部署要求，做好有關貼息資金抽查監督工作。中國人民銀行負責督促金融機構落實消費貸款利率政策，指導金融機構圍繞消費重點場景、重點群體做好金融服務，促進提振和擴大消費。金融監管總局負責指導督促各金融監管局將貸款經辦機構個人消費貸款財政貼息政策執行情況納入日常監管，並做好貼息資金匯總工作。省級財政部門負責安排應承擔的貼息資金，做好屬地貸款經辦機構貼息資金審核和撥付工作，以及貼息資金清算相關審核申請工作。地方財政部門可結合實際情況，參照本實施方案要求，制定轄內個人消費貸款財政貼息政策，合理確定貸款經辦機構範圍，並自行安排貼息資金，加強對貸款經辦機構的審核。各金融監管局負責對屬地貸款經辦機構貼息資金測算和申請情況進行匯總，向省級財政部門提供貼息資金匯總數據等材料；指導督促屬地貸款經辦機構依法合規開展貸款貼息工作。貸款經辦機構負責按照市場化、法治化原則開展授信評審、貸後管理，落實消費貸款利率政策，嚴格執行個人消費貸款監督管理相關制度規定，做好借款人身份、消費信息識別，圍繞消費重點場景、重點群體做好金融服務，促進提振和擴大消費；對本機構貼息資金進行嚴格審核，按規定報送貼息資金申請材料，確保貼息資金申請材料真實、準確。 (二)壓實貸款經辦機構信貸管理和貼息資金測算審核申請主體責任，確保真正支持借款人消費。貸款經辦機構要做好政策宣傳，按照市場化、法治化原則和信貸管理規定開展授信，嚴格借款人授信評審和貸後管理要求，做好風險防控。健全信息系統，對貸款帳戶符合條件的消費信息進行識別匯總。加強貸款資金使用跟蹤和貼息資金審核，做好審核結果的反饋溝通。按規定報送貼息資金申請，對貼息資金申請材料的真實性、合規性、準確性負責。貸款經辦機構總部要加強對分支機構的督導，定期對分支機構借款人消費信息識別、貼息資金測算和申請等情況進行檢查，建立健全內部問題核查、通報、處置機制，發現問題及時予以糾正，並按規定嚴肅追責問責。 (三)壓實地方財政部門和金融管理部門組織實施責任，做好貼息資金審核撥付清算工作。各省級財政部門和金融監管局要切實做好貼息政策組織實施工作，及時向貸款經辦機構撥付貼息資金。各省級財政部門要按要求做好貼息資金清算審核工作，向財政部報送貼息資金清算報告。各金融監管局要將個人消費貸款財政貼息政策執行情況納入日常監管，督促經辦機構做好貸款管理，跟蹤貸款實際使用情況。 (四)強化監督約束，確保貼息資金專款專用。經審核發現存在違法違規行為的，財政部門將追回相關貼息資金，並依法依規嚴肅處理。對於貸款經辦機構違法違規行為，由相關部門依法依規追究相應責任。對於借款人違法違規套取貼息資金的情況，由貸款經辦機構納入個人徵信記錄。
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