中央代表團赴西藏各地看望慰問各族幹部群眾 王滬寧參加活動
2025-10-26 11:36 9,561次浏览新華社北京8月7日電 題：減負增效促實幹 輕裝奮進新徵程——《整治形式主義為基層減負若干規定》出臺一年間觀察 新華社記者 形式主義、官僚主義是實現新時代新徵程黨的使命任務的大敵，必須下大力氣堅決糾治。 2024年8月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳發布《整治形式主義為基層減負若干規定》。規定的制定出臺，為深化拓展整治形式主義為基層減負工作提供重要制度遵循，是健全全面從嚴治黨體系的重要舉措。 規定出臺一年來，各地區各部門壓實責任、加強學習，認真對照規定檢視存在的突出問題，嚴格按照規定要求進行整改。集中整治形式主義為基層減負積極成效不斷彰顯，匯聚起全黨上下奮進新徵程、建功新時代的強大力量。 齊抓共管，推動為基層減負工作落地落實 「過去收到上級文件，最怕的就是層層加碼不切實際、配套文件發文要求多。現在文件出臺前都經過了嚴格的『減負體檢』，內容更務實、要求更明確。」談到近期工作中的「小變化」，廣西柳州融水苗族自治縣四榮鄉黨政辦主任羅信康感慨頗多。 變化源自去年11月，廣西專門出臺《制發文件與為基層減負一致性評估審核事項清單》，明確各地各部門制發文件時要逐一對照清單所列事項進行評估審查，確保文件更精簡、更務實、更接地氣，避免給基層增加不必要的負擔。 這是各地區各部門著力解決基層反映的「文件多而長、會議頻而廣」等突出問題的一個縮影。 通過對起草文件開展減負一致性評估、對會議活動隨意擴大參會範圍等進行動態監測、定期開展整改情況「回頭看」等手段，精簡文件會議紮實推進，讓發文開會真正為解決問題、推動工作服務。 「掃一次碼，查多項事」——在江蘇連雲港高新區，記者看到，許多企業門口都懸掛著「掃碼檢查 陽光執法」的二維碼提示牌。消防、環保、應急等執法部門入企檢查時須先掃碼，多個檢查事項一次完成。 「以往多個執法主體重複執法、標準不一情況時有發生，一定程度上加重了企業的負擔。」連雲港市數據局副局長儲嘉祥介紹，結合正在開展的深入貫徹中央八項規定精神學習教育，當地持續推進「綜合查一次」改革，變「九龍治水」為「攥指成拳」，同時還創新開展分級分類監管、非現場監管，運用視頻監控、傳感技術等，減少執法部門入企檢查次數。 規定出臺一年來，各地區各部門黨委(黨組)把整治形式主義為基層減負融入日常、抓在經常，推動「服務基層、賦能一線」成為共識，努力讓群眾得到更好服務、更多實惠，減負成為了新時代的「德政」工程。 與時俱進，在解決基層急難愁盼問題上持續發力 「社會治理『一表通』系統建設以來，數據『跑腿』多了，幹部『跑腿』少了，實實在在減輕了我們的工作負擔！」天津市濱海新區古林街道黨工委副書記程永紅說。 今年以來，天津著力推進基層報表數據「只報一次」，深化社會治理「一表通」系統建設，切實為基層幹部鬆綁減負。 古林街道是社會治理「一表通」系統試點地區濱海新區的先行先試區域。程永紅介紹，通過「一表通」系統，只需要在源頭填報一次，就能實現市、區、街道三級數據的統一歸集與各部門、各區的共享復用，有效減少了重複報送。 開展達標評比、創建示範活動，本是以標兵引領推動工作落實的有效之舉，但一些此類活動違規開展，讓基層幹部不堪重負。 在浙江金華市浦江縣，由當地人社局牽頭，在全縣範圍內開展自查自糾，建立健全部門間溝通協調機制，確保清理優化創建示範和評比表彰活動精神落實落地。 記者了解到，通過實地走訪、數據對比等方式進行摸排，「無信訪積案村(社)」「縣級職工書屋創建」等5項擬開展項目被撤銷。 「以前各部門開展的創建示範活動較多，為爭奪『示範』『授牌』等榮譽頭銜，投入了大量人力整理臺帳、迎接檢查。現在明確規定市縣不再開展創建示範活動，我們有更多時間和精力放到服務高質量發展和解決群眾急難愁盼問題上。」浦江縣白馬鎮黨政辦主任石文昭感慨道。 整治形式主義為基層減負是一項長期工作，總會面臨新問題、新挑戰。 規定出臺一年來，各地區各部門緊盯形式主義、官僚主義「改頭換面」後的新苗頭一抓到底，對基層反映強烈的問題發現一個整治一個，營造出重實幹、做實功、務實效的濃厚氛圍。 抓細抓長，讓整治成果更加可感可及 「清單制度落地落實，基層履職也更加聚焦、更加規範了。」新疆克孜勒蘇柯爾克孜自治州烏恰縣波斯坦鐵列克鄉黨委書記張國榮說。 據介紹，烏恰縣地處帕米爾高原，群眾居住分散、交通不便，再加上基層職能邊界模糊，幹部工作任務一度壓力較大。 為破解基層「人少事多」「職責交叉」等問題，新疆通過建立健全鄉鎮(街道)履職事項清單，明確了哪些是鄉鎮主責，哪些是協同任務，不僅有效減輕基層負擔，也讓群眾辦事更方便。 以低保申請為例，相關事項通過細化分級管理在鄉鎮即可一站式辦理，有的在村級代辦點就能完成，大家說「比過去省心多了、方便多了」。 與此同時，剎住過度借調的不良風氣，新疆嚴格規範從縣鄉借調工作人員，目前已推動7336名縣鄉工作人員回歸本職，確保基層人員齊整、隊伍穩定。 「減負」，不是「減責任」「減擔當」。 走進位於北京市西城區什剎海街道的柳蔭街社區，黨委書記範麗麗正在主持本月的業務培訓會。 「街道大幅削減績效考核指標，社區工作者得以從繁雜事務中抽身，將更多精力投入到核心業務上，提高工作效能。」範麗麗說，社區邀請了區級相關部門業務骨幹，以最新政策解讀為社區工作人員「充電」，同時每月還進行業務培訓，分享解決群眾急難愁盼的典型案例經驗，不斷提升社區工作者的「實戰」能力。 典型案例是引以為鑑、避免犯錯的「活教材」，是整治形式主義為基層減負的「負面清單」。 截至2025年7月，中央層面整治形式主義為基層減負專項工作機制辦公室會同有關部門已公開通報26起典型問題，示範帶動省、市兩級通報近4000起典型問題。 強化警示教育，抓實整改整治。記者在採訪中了解到，各地區各部門堅持把典型問題核查通報作為重要抓手，舉一反三、對照整改，紮實做好整改整治「後半篇文章」，有力推動了從「點上改」向「面上治」的轉化。 整治形式主義為基層減負，不僅限於規定的7個方面，持續對搞「政績工程」「形象工程」「面子工程」問題開展整改整治、大力糾治招商引資「內卷」、規範社會事務進校園、出臺節慶展會論壇管理辦法……一年來，各地區各部門奔著問題去、對著問題改，一系列務實舉措穩步推進，給基層帶來了顯著變化。 有關部門調查問卷統計分析顯示，規定出臺一年來，認為整治形式主義為基層減負「效果好」和「效果較好」的達到95%以上，基層幹部普遍期盼負擔別反彈，減負工作能長期抓下去。 作風建設永遠在路上，整治形式主義為基層減負是一場攻堅戰、持久戰。 在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，堅持標準不降、力度不減，不折不扣落實規定各項要求，鍥而不捨整治形式主義為基層減負，必將凝聚起全黨上下奮進新徵程、建功新時代的強大力量，以優良作風為進一步全面深化改革、推進中國式現代化提供堅強保障。
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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