（成都世運會）中國選手唐思碩奪得武術散打男子56公斤級冠軍
2025-10-28 03:51 9,642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11日中午，19歲青年鋼琴家關雄贊在凱迪拉克・上海音樂廳奏響「音樂午茶」海歸周首場音樂會，這也是這一持續12年的音樂品牌第2545期演出。今年，關雄贊剛剛贏得美國阿肯色州Florence Price 國際鋼琴比賽一等獎。戴著黑框眼鏡，一頭捲髮的他稚氣未脫，指尖的表現力卻讓樂評人李嚴歡稱讚「成熟而深刻」。音樂會以普羅科菲耶夫帶有俄羅斯民間傳奇色彩的《d小調第二鋼琴奏鳴曲》開篇，琴音起落間，仿佛讓人感受到俄羅斯森林的霧氣瀰漫。關雄贊介紹：「這首曲子裡藏著民間童話——浪漫旋律中交織著詭異冒險，有痛苦的樵夫，還有乖張又誘惑的惡魔。」 關雄贊緊接著登場的蕭邦《升F大調船歌》被關雄贊視作「最複雜深刻的音樂作品之一」。「人們以為船歌該是威尼斯貢多拉的悠閒搖晃，可蕭邦寫的是汪洋孤舟。當時他和喬治桑想借旅行修補破碎的愛情，琴鍵下藏著的是平靜表面下，身心瀕臨絕望的驚濤駭浪。」勃拉姆斯的《b小調間奏曲》是作曲家最後一部鋼琴作品，在他寫給克拉拉的信中說，這個作品「每一個音符都是漸慢的」，時光在這裡稍作凝結。演奏家也在這裡完成情緒轉換，隨即奔向終章。貝多芬《e小調第二十七鋼琴奏鳴曲》展現了完全不同的音樂邏輯，這部晚期作品只有兩個樂章，互為頭尾。終曲是李斯特根據威爾第歌劇《弄臣》中的四重唱「愛情的美麗女兒」而作。關雄贊說：「這裡藏著愛情的假象、背叛和謊言，帶點諷刺的狂歡。」 關雄贊為觀眾講解觀眾熱烈的掌聲中，關雄贊還返場加演了今夏創作於美國的《間奏曲》，原創旋律中既有古典根基，又透著屬於「Z 世代」的自由氣息。「比起去年成熟太多了。」李嚴歡聽完關雄贊的演奏說，「從貝多芬晚期到普羅科菲耶夫早期，跨越幾個時代的作品，他都能精準捕捉音樂語言。那種符合風格的自發情感，最能讓觀眾共鳴——這就是成熟的表現。」60分鐘裡，五首作品構建出五個情感維度：普羅科菲耶夫的詭異誘惑、蕭邦的絕望糾結、勃拉姆斯的時光凝結、貝多芬的懸而未決、李斯特的張狂戲謔。「我們年輕人生活中，不可能完全體驗到作曲家所描述的所有感受，比如蕭邦那種無法治癒的疾病和破裂在即的感情帶來的折磨，或者是勃拉姆斯求而不得的痛苦，貝多芬聽不見的掙扎和恐懼，但音樂能讓我們共情—— 那些折磨與掙扎，通過琴鍵就能直抵內心。」關雄贊說。 關雄贊關雄贊2006年出生於音樂世家，8歲便在星海音樂廳獨奏，2020年舉辦個人首場獨奏會，2022年在深圳開了一場即興獨奏音樂會，即興演奏了整整一個小時的原創音樂。去年，關雄贊考進美國伊斯曼音樂學院攻讀鋼琴表演專業，今年在美國阿肯色州，他贏得 Florence Price 國際鋼琴比賽一等獎。赴美一年的留學經歷，讓關雄贊有了新的視角。「以前更關注怎麼彈，現在會想作曲家為什麼寫。掌握了音樂背後的邏輯，技術和結構就不晦澀了。我一直覺得鋼琴裡藏著無數未知故事，所以也在嘗試創作即興，想把吸收的養分轉化成溫暖的音樂世界。」首次在上海音樂廳演出，他難掩興奮：「建築太美了，感謝『音樂午茶』給年輕人機會。」談及音樂喜好，關雄贊打開了話匣子。在古典音樂之外，他還非常喜歡爵士樂，曾在廣州演過卡普斯汀的練習曲全集。「他的音樂都是『寫好的爵士樂』，嚴格來說並非爵士音樂，但他對爵士音樂語彙的應用是準確的，對爵士樂的精髓與古典音樂的嚴格之間的融合是獨一無二的，他的『融合風格』對我有不少啟發與影響。」除了鋼琴表演，關雄贊還入選伊斯曼音樂學院樂理與視唱練耳榮譽課程。「音樂理論是演奏的重要支撐，我一直都對這部分很感興趣，也有即興演奏和音樂創作的嘗試，希望能充實自己的理論思維，更好地反哺到演奏當中。」
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