一名烏克蘭籍男子涉嫌破壞「北溪」天然氣管道被捕

2025-11-14 18:13 4,654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)

  認識自己的優缺點、規劃職業生涯、寫簡歷、準備面試……求職過程中,高校畢業生第一次面對這些問題。不少高校在就業指導教師數量有限的條件下,正嘗試運用AI幫助畢業生找到適合的工作。   一名高校教師說:「AI可以幫助我們做很多重複性、事務性的工作,比如梳理信息、優化簡歷、模擬面試,從而更好地配置資源,讓教師真正做到『一生一策』,為學生提供個性化、針對性的建議。」   溫州大學正在推進「人工智慧+」課程改革,引入簡歷會診系統及知識圖譜課程;昆明理工大學在就業指導課上引入大模型,幫助學生篩選求職信息、定位目標崗位、優化簡歷;華東師範大學試點、推廣「成長型簡歷」AI工具……   各種AI應用與設備成了提高工作效率的「助教」。   成長型簡歷、AI面試艙賦能大學生就業   一份精煉且清晰的簡歷,是畢業生求職的「敲門磚」。AI工具除了能優化簡歷文字、針對不同崗位調整重點,還能提醒學生從簡歷「反推」,認識自己的長處與不足,從而找到努力方向。   華東師範大學心理與認知科學學院輔導員陶潔請學生在碩士入學時就製作簡歷,把本科階段的學習情況、實踐情況都呈現出來,每年更新一次,再藉助AI工具,指導學生將自己的成長型簡歷電子化,並分模塊梳理。「有了電子記錄,輔導員可以更好地了解學生動態。如果哪個學生一直沒有更新簡歷,系統篩查出來,我就知道這個學生需要重點關注了;學生可以在系統裡和我互動、提問,我能在線上予以簡單回應。」   除了記錄和復盤,AI還能為學生提供新思路。陶潔舉例:「有名學生在讀碩士期間一直埋頭做科研,沒有實習經歷,不知道怎麼去應聘產品經理職位。這時AI會提示:科研能力是一種可遷移的能力,和產品經理的工作邏輯類似。把這項內容寫進簡歷,就是一種很好的補充。」   陶潔也強調,主題班會、定期一對一諮詢等線下交流仍是必要的。「我們在改進這套工具的過程中,始終保留了輔導員工作中人性化、有溫度的部分,即面談時輔導員對學生的人文關懷、價值觀引領。」   除了打造成體系、多功能的AI平臺,一些高校還利用線下場地,引入了AI面試艙、AI面試輔導室等硬體設備。   華東師範大學學生職業發展中心副主任張劍鳴介紹,近10個月來,學校在教學樓、圖書館、學生活動空間等位置陸續安裝了12個「AI面試艙」,目前已服務超5000人次,學校的『青年百問智能體』也有AI面試功能。這可以為學生提供安靜私密的小空間,不用擔心打擾別人,大膽訓練自己。   溫州大學打造了面積超過3000平方米的就業服務一體化中心,包含多功能面試室、AI線上面試廳、面試輔導室等空間,學生既可以掃碼使用線上平臺,也可以隨時到中心使用這些功能空間。就業指導師、職業生涯諮詢師平時就在中心「待命」,學生可以就簡歷優化、面試輔導等問題找就業指導師詢問,也可以預約職業生涯專家進行深層次探討。   溫州大學計算機與人工智慧學院學生小趙今年畢業,成績不錯的他在求職時缺乏自信,不太懂得包裝、推銷自己。學校關注到了小趙的情況,就業指導教師指點他面試技巧,引導他使用AI優化簡歷,用AI面試官進行循環面試練習。後來,小趙收到兩個技術崗位的offer,最後選擇了上海一家科技企業的開發崗位。   魏曉曉表示:「現在學生獲得信息的渠道非常廣泛,遇到問題第一反應就是上網查,但不一定能找到靠譜的信息。學校有了就業指導平臺,學生知道官方提供的信息一定是準確的,而且可以進一步去找老師溝通。總的來說,AI可以賦能學生,實現高質量就業。」   AI幫教師把職業生涯課上成「金課」   高校助力大學生高質量就業,職業生涯發展課是一個關鍵抓手。   華東師範大學《職業認知與生涯發展》課程小組負責人蔣瑾告訴中青報·中青網記者,上學期這門課將AI引入課堂教學與互動、激發學生探索核心興趣點、學生評價等環節,開放選課即報滿,結課後獲得了超出預期的好評。   從2024年開始,昆明理工大學開始嘗試用AI賦能就業指導課。該校就業指導中心就業教育科科長陳桂榮向記者介紹,過去的就業指導課多聚焦於教會學生使用搜尋引擎查找、整理行業信息做求職準備,教師難以對所有學生進行一對一指導。如今,教師的教學重心轉向指導學生掌握與AI高效對話的技巧,藉助智能工具更精準地匹配適合自身的行業、企業及崗位,在此基礎上開展針對性求職準備,效率大幅提升。   陳桂榮觀察到,許多學生在求職時感到困惑,根源在於對進入新階段的未知和自我認知的模糊。AI的加入為解決這一問題提供了新路徑——它可以幫助學生梳理在學習、實踐中體現出的能力和優勢,並將這些優勢清晰映射到目標職業所需的核心能力上,幫助學生建立更明確、更具信心的求職路徑。   山東大學在2024年著手開發建設「山小芽」AI生涯發展助手,依託大數據算力分析,挖掘學生在考研、保研、出國(境)、求職、考公、創業等方面的成長發展需求並進行分析,幫助學生構建就業大數據畫像;學生可以在平臺上對接到專業教師、朋輩導師、業內同行、行業專家、國際組織專家等,預約一對一匹配指導。   山東大學學生就業創業指導中心工作人員竇尚孝告訴記者,2024年9月起,學校將《生涯發展:學業職業目標養成》列為大一新生必修課,並對內容進行「校本化」「院本化」升級改造,推動課程高質量建設。這門課共20學時,12個學時的理論課圍繞各學院學科特色,講解近3-5年的就業數據、就業信息搜集、就業能力提升、創新意識培養等;實踐課鼓勵學生通過「山小芽」平臺,完成生涯困惑諮詢或生涯人物訪談等。   截至目前,「山小芽」已覆蓋1.7萬餘名學生,匯聚專家資源2700多人,月均諮詢量千餘次。山東大學還與南京大學、同濟大學等15所重點高校和百度、科大訊飛、浪潮等企業成立「AI賦能·生涯發展聯盟」,運用大數據精準匹配資源,探索AI賦能生涯教育新範式。   中青報·中青網記者 魏其濛   來源:中國青年報 2025年08月14日 01版

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