「兩山」理念提出二十周年：綠水青山千秋畫 萬裡江山共此卷
2025-12-03 18:42 7,547次浏览從上世紀縫紉機、自行車、手錶、收音機組成的家庭大件，到如今泡泡瑪特、老鋪黃金、蜜雪冰城引領的新消費熱點，經濟的發展與時代的變遷引領消費趨勢不斷發生變化。當下，情緒價值越來越成為消費決策的內在驅動力，消費者的消費行為也從滿足物質需求拓展到獲取精神愉悅。 小愛好成大市場 隨著情緒消費熱度持續攀升，年輕消費群體在玩具與潮玩領域的消費力越發凸顯。淘寶數據顯示，今年「618」第一階段，「娃圈」商品(如棉花娃娃等)成交同比增長超50%，超八成消費者為女性。熱門IP的情感輻射力不斷延伸，今年5月，「LABUBU娃衣」相關搜索詞在淘寶累計搜索量超30萬次，相關保護套、展示盒、安全座椅等衍生二創商品供給豐富，形成了圍繞IP的情感消費生態。 這些看似普通的搪膠公仔、棉花娃娃，為何能贏得年輕人青睞？從網友的分享中可以發現，許多消費者最初被其可愛造型和熱門IP吸引，購入後便將其融入日常生活，擺放在書櫃、床角、辦公桌上作為裝飾，每天為它們梳妝打扮，隨季節更換娃衣，甚至出門逛街、旅遊時隨身攜帶合影打卡，「娃媽」們在照料中獲得了情感寄託。 如果說女生愛好「養娃」，男生則在金屬小物件中尋找情緒出口。從指尖陀螺到推牌、鈦扇，被稱為EDC(每日隨身攜帶)的金屬小物件，正從小眾玩物走進追求精緻生活與解壓樂趣的年輕男性視野。數據顯示，EDC玩具在淘寶平臺的成交規模已突破1.5億，消費者年齡覆蓋18歲至60歲，其中18歲至24歲群體增速最快。 淘寶EDC類目運營負責人介紹，如今的EDC玩具更講究「一體多用」，兼具情緒價值與實用功能。不少產品成為消費者表達個性與文化認同的載體：國風設計大放異彩，頭部品牌將傳統紋樣、玉器元素融入設計；功能融合成新賣點，部分產品集開瓶器、螺絲刀等實用功能於一身。這些變化讓EDC超越單純的解壓玩具範疇，成為融合把玩樂趣、藝術審美、文化認同甚至社交貨幣的複合體。 「當基本物質需求得到滿足後，消費者開始追求消費升級和需求層次的躍遷，情緒價值正是滿足這些高層次需求的關鍵。」中國社會科學院經濟所經濟增長研究室副研究員楠玉分析，消費者越來越願意為能帶來輕鬆、快樂、被重視、歸屬感等積極情緒體驗的產品和服務買單。她認為，情緒價值產業爆發的核心驅動力有兩方面，一方面，現代社會普遍存在的情感需求缺口(如孤獨感、工作壓力等)催生了大量消費需求；另一方面，技術進步和商業模式創新降低了情緒價值的供給與獲取門檻，便利了相關產品和服務的流通。 業態涵蓋多領域 如今的情緒產業業態豐富多元，從實體商品到虛擬服務，從線下體驗到線上平臺，多樣化的消費場景構築起了圍繞情緒價值的消費產業。 曾經小眾的潮玩產業，如今已成熱門賽道。商場裡，售賣盲盒、手辦、卡牌等商品的店鋪裡消費者絡繹不絕，潮玩產品在受到更多年輕人青睞的同時，也創造出不菲的商業價值。近期廣受關注的泡泡瑪特，無疑是情緒產業中的佼佼者。泡泡瑪特公布的最新業務狀況顯示，公司2025年第一季度整體收益(未經審核)較2024年第一季度增長165%至170%，國內收益同比增長95%至100%，海外收益同比增長475%至480%。 情緒消費不僅促進了實體銷售，也豐富了服務業的業態。以療愈產業為例，《2024中國青年消費趨勢報告》顯示，近三成受訪年輕人會為情緒價值、療愈身心而付費。美團數據印證了這一趨勢，今年6月以來，「療愈」相關評論數同比增長超128%，相關關鍵詞總搜索量增長超111%。其中「療愈SPA」搜索量同比增長超158%，「冥想療愈」更是激增428%，20歲至30歲人群佔搜索用戶的45%。 29歲的北京某公司職員何欣欣是療愈服務的常客。「我下班後經常去體驗正念冥想和芳療SPA，舒緩的精油和私密舒適的環境讓我很放鬆，能緩解日常工作的壓力。」她坦言，自己很願意為這种放松舒緩的項目消費。從市場端看，情緒療愈館的興起是對龐大需求的精準回應。不少消費者更注重自我感受與內心愉悅，情緒療愈館提供的體驗式、精神層面消費恰好契合這一趨勢。 當前情緒價值產業已涵蓋療愈服務、文創產品、體驗式消費等多個領域。楠玉認為，商家要通過差異化創新提升經營活力，可以從技術賦能、場景創新、數據驅動等維度進行突破。可以利用新技術打造沉浸式情緒交互體驗。例如研發新一代家用級可穿戴情緒調節設備，開發基於AR的情緒可視化工具，將抽象情感轉化為具象畫面。同時，創新開發場景，從功能消費到情感敘事進行重構，打造更有利於情緒宣洩與自我表達的線下沉浸式場景，讓消費者從被動接受者轉變為主動參與者。此外，平臺可以構建跨場景的情緒數據採集與分析平臺，為企業提供用戶情感洞察，精準捕捉用戶需求。 仍需進一步規範 情緒消費市場的蓬勃發展，也出現了一些不容忽視的問題。電商平臺上，從「愛因斯坦的大腦」到「禁止蕉綠」，各類主打情緒價值的商品琳琅滿目，價格跨度從幾元到數萬元不等。線下情緒服務項目銷量亮眼，但個人信息洩露、從業人員專業素質參差不齊、價格不透明、虛假宣傳誘導消費、過度營銷等亂象時有發生。例如，部分「療愈服務」誇大療效，宣稱「一次冥想治癒抑鬱症」，或用神經科學術語包裝偽科學產品，這些行為不僅侵害消費者權益，也擾亂了市場秩序。 「推動情緒消費產業健康發展，需要在商業創新與規範監管之間找到平衡。既要鼓勵創新以滿足人們的情感需求，也要通過有效監管防範潛在風險。」楠玉認為，一是需要明確情緒產品的分類標準，區分娛樂性、療愈性與醫療性產品的邊界，劃定效果宣傳的紅線，督促企業和商家守好情緒服務的邊界。二是建立情緒產品效果評估標準與履約規範，為消費者權益保護築牢制度基礎。三是針對消費者對個人數據洩露的擔憂，平臺要強化審查系統，有針對性地識別違規宣傳話術，並重點監測可能誘導成癮的機制設計。楠玉建議，年輕群體在享受情緒價值時需保持消費理性，認清虛擬關係與現實社交的邊界，合理規劃情緒消費預算。比如，可設立「情緒帳戶」，避免需求被算法放大，或者尋找低成本替代方案，設定購買上限等。 來源：經濟日報 本報記者 李思雨
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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