中國文化藝術發展促進會等三機構落地西安鹿野苑共繪文旅新圖景
2025-10-23 17:40 1,692次浏览搭建平臺、健全體制機制，紮實推進深度融合，新質生產力對高質量發展的推動力更為強勁 從更大視野看，應善用市場化的方式，激發各類要素資源活力 科技創新做到「苟日新，日日新，又日新」，關鍵就在於「形成『喬木』參天、『灌木』茁壯、『苗木』蔥鬱的創新生態」 百年變局重塑全球格局，科技創新是關鍵變量。推進中國式現代化，科技要打頭陣。 「搶佔科技競爭和未來發展制高點」，黨中央高瞻遠矚、布局落子。 「安徽的科技創新，可謂『士別三日，當刮目相看』，每一次來都看到新的飛躍、新的發展」，習近平總書記的話語，蘊含著國家向前發展的秘訣。 「科技變量」，如何變為高質量發展的強勁動能、「最大增量」？安徽以科技創新引領新質生產力發展的實踐，提供了一個方法論視角。 看「融合」。 科技創新和產業創新深度融合，是加快發展新質生產力的重要方法。 智能網聯新能源汽車，迫切要求融合發展汽車產業、交通產業、人工智慧產業、能源產業。 「合工大—蔚來創新研究院」瞄準智能電動汽車的前瞻性技術等開展攻關；超80%的研發經費、超90%的省產業創新研究院由企業牽頭…… 創新鏈和產業鏈無縫對接，企業的創新主體地位不斷強化，領軍企業龍頭作用充分發揮，有效解決了創新鏈產業鏈「相望難相融」的問題。 打造具有重要影響力的科技創新策源地、新興產業聚集地……安徽被賦予重要使命。加速供需對接、創新成果轉化，「芯屏汽合」「急終生智」等戰略性新興產業加速崛起。「十四五」期間戰略性新興產業產值年均增長超16%，佔規上工業比重達43.6%。 放眼全國，融合在加速。 江蘇辛巴新材料與南京大學海安高新技術研究院成立研發中心，聯合攻關新型光伏玻璃技術，以「先使用後付費」模式加快實現產業化應用。 內蒙古一機集團在北京、南京、西安建立「人才飛地」，廣納科研人員，「人才在飛地研發，成果回本部轉化」。 中信銀行試點推出「科技成果轉化貸」，聚焦原始創新能力與產業化潛力，為企業建立信用畫像，放款流程提速。 搭建平臺、健全體制機制，紮實推進深度融合，新質生產力對高質量發展的推動力更為強勁。 看「有為」。 市場有效，離不開政府有為、善為。每個產業鏈，就像一個「朋友圈」。政府要做的，就是讓創新主體間加上好友。 聘「智囊」，邀請18位院士等專家組成汽車戰略諮詢委員會，通過揭榜掛帥滿足企業發展的技術需求。「我參與過很多地方諮詢，從來沒有哪個地方像安徽一樣，出的題目這麼多、這麼難。」有專家表示。 牽「紅線」，打造開放型汽車生態實驗室和汽車創新中心，圍繞行業共性問題加大聯合攻關力度，促進企業互利共贏。 從更大視野看，應善用市場化的方式，激發各類要素資源活力。 安徽科技大市場，累計培養技術經理人3600餘人，從實驗室「挖寶」，對接產業需求，成就「科技姻緣」。服務企業近3萬家次，促成交易金額超1500億元。 湖北打造科創供應鏈平臺，讓企業找技術像網購一樣便捷，截至今年3月已入駐企業約6.6萬家，釋放科創需求4.7萬多項，完成供需匹配1.4萬多項。 遼寧大連實施科技企業梯度培育工程，對重點企業「一企一策」，積極對接創新資源和金融資源，2024年新增雛鷹企業、瞪羚企業超300家。 「工作中要善於抓『兩頭』，一頭抓具有重要影響的科技領軍企業，支持其牽頭組建創新聯合體；另一頭抓專精特新科技型中小企業，幫助其逐步發展壯大」，習近平總書記的精闢概括，揭示了「有為」之道。 推動各種要素優化配置，「有形之手」成為「賦能之手」。 看「生態」。 建成科技強國，一個基本條件就是形成世界一流的創新生態和科研環境。 科技創新做到「苟日新，日日新，又日新」，關鍵就在於「形成『喬木』參天、『灌木』茁壯、『苗木』蔥鬱的創新生態」。 大企業等構成「喬木層」。以「鏈主」企業為牽引，加大要素共享力度，可以推動產業鏈上下遊創新聯動。 科技型中小企業、專精特新「小巨人」企業等組成「灌木層」。梯度培育細分領域「配套尖兵」，能更高效地推動產業鏈補短板、強弱項。 初創企業、孵化器等組成「苗木層」。構建精準化扶持體系，促金融活水滴灌創新沃土，創新的青苗能加快拔節。 在宏觀政策形成合力、基礎設施互聯互通、科研機構有效對接的好環境中，「創新雨林」才能生機勃勃。 杭州形成「使命牽引—場景驅動—企業主導—資本賦能—政策護航」的創新環境，深圳光明區形成「科研—轉化—產業」的全鏈條孵育模式……從安徽看向全國，無數創新的小生態，疊加形成國家的創新大環境。 追求卓越的創新生態，孕育一往無前的精氣神。 創新從來都是九死一生，最艱難時刻靠的是「雖九死其猶未悔」的豪情。 歷經無數個「大幹五十天」的失敗與堅持，自主研發出第一臺發動機，奇瑞汽車董事長尹同躍深夜撥通妻子電話，相聽無言，唯有發動機的強勁轟鳴聲。歷經一次次彈盡糧絕、迭代轉型的極端困苦，奇瑞寫就從「幾間小草房」到「世界500強」的傳奇。 新時代以來，多少科研工作者矢志不移，多少「小草房」向新而生，走出前人沒走過的路，蹚出自主創新的大道。 當新能源汽車領跑全球，世界見證中國創造，我們無不感懷陳清泉們敢為人先，以「三電」技術突破實現換道超車，引領綠色革命浪潮。 當中國的戰機驚豔世界，無數國人為祖國自豪，莫不感念宋文驄們嘔心瀝血，以一件件「大國重器」挺起民族的脊梁。 當DeepSeek橫空出世，國際科技巨頭驚訝，怎能不讓人讚嘆無數年輕創新力量奮起，以中國智慧為全球人工智慧產業開闢新路徑。 新徵程上，加快實現高水平科技自立自強，不斷塑造發展新動能新優勢，中國式現代化的深度和廣度必將進一步拓展。 (執筆：常晉、徐靖、田先進、羅陽奇)
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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