朝鮮：已做好準備應對任何事態
2025-11-09 00:43 3,321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)
觀 點 面向「十五五」時期發展新質生產力的需求，需以頂層設計、產教融合、激勵機制、區域協同為支柱，重構產業工人技能生態，形成技能供給精準適配區域產業基因、人才發展深度融入新質生產力躍遷的生態閉環。 以人工智慧為代表的新一輪科技革命正深刻重塑生產方式和產業形態，驅動新質生產力加速形成。這一變革對產業工人技能提出新要求：從單一操作轉向複合創新，從經驗依賴轉向知識迭代，產業工人將轉型為融合技術應用與創新實踐的能動主體。 在此背景下，直面產業工人技能存在的結構性矛盾與技能升級滯後的現實挑戰，打造適應發展新質生產力的技能形成體系，已成為迫在眉睫的任務。當前產業工人技能結構與發展新質生產力的需求之間還存在著一些矛盾，主要表現在以下幾方面。 其一，技術迭代加速與傳統技能更新滯後的矛盾。隨著新技術的快速普及，工廠生產線的自動化、數位化、智能化水平不斷提升，對產業工人的技能提出了更高要求。許多工人的技能仍停留在傳統機械操作層面，缺乏對智能設備操作、數據採集分析等新興技術的理解與掌握。這種由「操作者」向「技術協同者」轉變的職業要求，使得原有技能的有效周期縮短，部分崗位出現技能斷層現象。其二，產教融合不足與技能供需錯位的矛盾。職業院校的部分課程更新滯後於技術迭代，中小企業先進設備匱乏，公共實訓基地覆蓋不足，難以支撐智能製造、工業網際網路等前沿技能的實操訓練。高技能人才的技術理論轉化與複雜問題解決能力培養薄弱，需系統性改革以實現教育與產業的無縫對接。其三，技能成長需求與人才激勵錯位的矛盾。現行職業技能等級體系與企業用人機制、收入分配之間的聯動仍顯薄弱。同時，技能人才參與技術革新的成果評價機制仍有待完善。其四，區域產業梯度與技能人才配置失衡的矛盾。從整體上看，東部地區在智能製造、工業網際網路等前沿技術領域的發展迅速，不僅提高了生產效率，還吸引了大量高端技術和管理人才流入，進一步鞏固了其競爭優勢。而中西部地區的產業進程受到制約，本地企業的技術創新能力相對薄弱，難以實現自主的技術迭代和升級。同時，不同區域之間在硬體設施和服務配套上的差距也在一定程度上影響了技能轉化效率。 面向「十五五」時期發展新質生產力的需求，需以頂層設計、產教融合、激勵機制、區域協同為支柱，重構產業工人技能生態。形成技能供給精準適配區域產業基因、人才發展深度融入新質生產力躍遷的生態閉環，築牢因地制宜發展的基石。 第一，聚焦強引領，不斷夯實政策制度基礎。建立技能規劃協同機制，將產業工人技能升級納入地方發展新質生產力方案的重要議程，構建「區域產業地圖—技能需求清單—培訓資源目錄」動態聯動體系，確保技能培訓與產業發展需求緊密結合，形成良性循環。健全技能投入法制保障機制，通過專項立法明確企業職工教育經費用於一線技能培訓的最低比例，並推行學分銀行跨區域認證制度，確保資金有效投入到技能提升中，提高培訓成果的認可度和可轉移性。同時，實施重點產業精準扶持機制，設立技能轉型專項基金，對生物醫藥、新一代信息技術等戰略性新興產業給予定向補貼與稅收抵扣，支持關鍵領域的技能提升和技術轉化。此外，還需強化政策落地檢測評估機制，定期追蹤區域技能供給與產業需求匹配度，確保政策精準有效。 第二，聚焦強融合，深入推動產教雙向貫通。共建模塊化課程開發機制，推行「雙導師制」與「訂單班」模式，由職業院校教師與企業工程師協同開發區域產業特色課程，確保教育內容緊密結合實際需求。同時，建立實訓資源共享機制，建設公共實訓基地集群，配置智能製造、工業網際網路等先進設備，提升整體技能訓練水平和實用性。打通工匠學歷提升通道，在高校開設「勞模工匠班」，強化技術理論轉化與複雜問題解決能力培養，為高技能人才提供深造機會。此外，實施課程內容與產業技術迭代同步更新制度，確保產業工人培養能夠精準對接區域新質生產力發展需求，實現教育鏈與產業鏈深度融合。 第三，聚焦強激勵，持續完善人才培育體系。打破身份壁壘，全面推行「新八級工」制度，實現技能等級與薪酬、股權激勵掛鈎。同時，探索「技能—技術—管理」三軌互通的職業晉升路徑，允許高技能人才競聘研發或管理崗位，破除職業流動的隱形門檻，為他們提供更廣闊的發展空間。此外，強化輿論引導，營造尊重技能的社會氛圍，全面提升社會對技能人才的認知和尊重。 第四，聚焦強協同，著力優化要素資源流通。建立技術資源跨區域流動機制，引導東部企業向中西部輸出智能製造轉型經驗，共建跨省產教共同體與飛地培訓中心，有效破解技能供給的區域壁壘，推動優質資源共建共享。同時，打造智能化的技能供給匹配平臺，利用AI分析區域產業地圖與人才缺口，動態生成個性化培訓課程並精準對接就業崗位，提升技能轉化效率。健全基層創新長效激勵機制，將工人在生產一線中的技術革新、工藝優化等「微創新」成果納入績效考核與榮譽評定體系，激發廣大產業工人參與技術改進的內生動力。通過稅收優惠、專項基金等槓桿，引導技術、資金、人才等資源向中西部流動，構建「技術共享、人才共育、成果共贏」的區域技能發展生態，助力新質生產力的協調發展。 (作者單位分別為浙江農林大學、浙江機電職業技術大學)
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