廣州金融強市建設智庫聯盟揭牌
2025-10-27 21:54 6,965次浏览最近這些年你有沒有發現，點開朋友圈，經常能看到大家曬好山好水好天氣。 出門旅遊，跟風景同框美美地拍些照片；家門口的風景，抬眼就是綠，轉角就有美。 除了看得見的美，還有更綠色的產業、越來越多的新質生產力，另外還有經濟結構的升級、生產生活方式的深刻變革。 這一切的源頭就在「綠水青山就是金山銀山」這句話。 2005年8月，時任浙江省委書記的習近平同志，在浙江安吉餘村，首次提出「綠水青山就是金山銀山」的理念。20年過去了，美麗中國一路走來，走進我們的生活，更走進我們的心裡。 視頻：看見美麗中國丨20年「灰山」變「青山」 老鄉村「長」出新業態來源：央視新聞客戶端 小溪邊、田野旁、草地上，沒有天花板的「大自然工位」，是沈晨在餘村最喜歡的辦公地點。作為一名鄉村影像記錄者，他的工作就是給大家講述中國鄉村的故事。這個夏天，他和小夥伴們把鏡頭對準了餘村。 過去： 靠礦山吃飯 青山成「灰山」 這個暑期，葛叔家的民宿一房難求。天南海北的遊客，為餘村而來。民宿的一樓，擺滿了葛叔從各地淘來的石頭擺件，每一塊都雕刻著他的回憶。 葛叔是村裡的老礦工，他帶著沈晨回望了那段石灰漫天的歲月。 村民 葛元德：我那塊石頭就是在這裡撿到的。我們那時候開礦，是靠礦山吃飯的，當時餘村也是一個首富村。後來環境越來越差。 一車車礦石運出去，換回了真金白銀，但青山也變成了灰山。這段經歷，在老餘村人心裡仍然記憶猶新。 葛元德兒子 村民 葛軍：那個時候，洗完臉、洗完手的水都是黑乎乎的，跟我寫毛筆字洗筆的水差不多。 村民 胡青法：那片山都是灰濛濛的。那時候很明顯，靠近礦山、靠近水泥廠的毛竹，都很小的。 原餘村村委會主任 胡加仁：我們家門口不能曬棉被，也不能曬襯衫，白襯衫更不能曬，窗簾也不能開，開的話房間都是灰塵。 現在： 從賣石頭到賣風景 走綠色發展之路 餘村創業者 沈晨：這裡以前是村裡的羽絨廠，現在被改造成餘村文化禮堂，在白天的時候這邊會放映宣傳片，每逢周三和周六的晚上，這邊還會播放電影，供村民和遊客們免費觀看。 二樓的會議室，就是「兩山」理念誕生的地方，每天都有許多來自天南地北的遊客，來到這裡感受礦山的「舊貌」和「新顏」。 導遊 潘春林：我們當時開礦山的時候，村集體收入比較高，村裡面家家戶戶成了萬元戶。隨著炸山開礦，給我們的毛竹打得橫七豎八。錢是賺到了，但是我們以健康與環境為代價。 痛定思痛，餘村人陸續關停了礦山、水泥廠，開始了礦山復綠、治理汙水、改造農房。 原餘村黨支部書記 鮑新民：以前我們辦的企業都會破壞生態環境，現在你看我們要保護生態環境，把綠色發展的理念貫徹到每一處。 餘村創業者 沈晨：餘村青年圖書館是全國首個鄉村鉑金級的碳中和建築，它是由之前廢棄的化工廠改造而成的。樓頂有光伏玻璃瓦片，為圖書館發電。在一二樓給我們提供閱讀的地方、地下一層還有國漫主題茶咖，到了晚上圖書館還會有英語角和餘村夜話等活動，給新老村民提供談天說地的一個好地方。 曾經的石灰窯和礦區，變身礦山遺址公園；曾經髒亂差的小加工廠，變身「兩山」會址公園；曾經的水泥廠和周邊荒地，變身露營地和生態農業觀光園；而曾經堆放化肥和雜物的倉庫，則變身年輕人共享辦公、交流音樂和創意的地方。 從賣石頭到賣風景，如今的餘村竹海搖曳、茶園飄香，主要發展生態農業、生態經濟和生態旅遊。原來在礦山工作的村民們開起了民宿、咖啡吧、生態農場。僅2024年，就吸引了122萬名遊客，帶來6000多萬元的旅遊收入，人均可支配收入也從2005年的8000多元，增長到7.4萬元。 遊客：餘村是一個風景很好、景色很美的地方，來這裡我覺得很開心、很值得。 未來： 築巢引鳳 綠水青山「長」出新業態 餘村的好風景，不只引來了遊客，更吸引來許多新村民。熱愛騎行的上海青年徐亮和女朋友卓莉，一起在餘村創辦了一家騎行俱樂部。來自上海、江蘇甚至國外的騎友們慕名而來，除了可以享受速度與激情，還能在山水間飽覽沿途的鄉村美景。 餘村鄉野騎行俱樂部負責人 徐亮：「大山在召喚。」這裡有高山有峽谷，可以體驗上坡下坡的快樂，環境又這麼優美，綠水青山，藍天白雲，還能看到真的是建設得非常現代化的鄉村。 守住「青」和「綠」，引來「金」和「銀」。 2022年，安吉以餘村為核心，統籌周邊3個鄉鎮24個村發展「大餘村」景區，向全球招募綠水青山「合伙人」。三年間，已有60多個合伙人和新項目落地，研學教育、文化創意、數字經濟等人才不斷湧入新餘村。1200多名新村民，來到這裡創業、就業、生活。 餘村創業者 陳乙文：有一種很接地氣、被群山環繞保護的感覺，這是我對餘村的第一個印象。 DN餘村數字遊民基地創始人 許崧：幾個人湊在一起，我們研發個新產品吧，我們做一個小程序吧，我們開發一個App吧……像這樣的事情是很頻繁地在發生的。 餘村黨支部書記 汪玉成：把綠水青山守護好，築好這個巢，引來金鳳凰。年輕人的入鄉，他們的一些創新思維給鄉村帶來了新的活力。 20年，餘村的調色盤被徹底改寫。 曾經的石灰白，變成了白牆黛瓦；曾經的灰山臭水，變成青峰疊翠；曾經的礦渣場，如今是漫山竹海；曾經渾濁的黃泥溪，此刻清澈流淌。曾經的「村村點火、戶戶冒煙」，如今「步步皆景、戶戶迎客」。這就是20年，餘村人修復的家鄉畫卷。而這幅畫卷裡，如今正在加入更多的新餘村人，為其揮毫潑墨、填色增輝。 (央視新聞客戶端)
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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