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2025-10-27 01:44 1,485次浏览入汛以來，氣象條件總體偏差，各地各部門積極應對不利影響 全力以赴保秋糧安全(三夏進行時) 「七月十五定旱澇，八月十五定收成。」作為全年糧食生產大頭，秋糧距離大面積收穫還有兩個月，正處於產量形成關鍵期。 入汛以來，我國氣象條件總體偏差，華東華北等地持續遭遇強降雨，黃淮等地持續高溫乾旱，給農業生產帶來不利影響。 業內專家表示，下半年極端氣候事件偏多，旱澇、颱風等威脅並存，奪取秋糧豐收還要過多道關口，需著力強化農業防災減災。 應對不利影響，各地各部門繃緊抗災奪豐收這根弦，落實落細各項措施，全力以赴保秋糧安全。 降雨呈「南北多、中間少」，各地搶前抓早應對風險 「雨量大，好在水排得快，玉米基本沒受影響。」7月24日14時至25日11時，陝西省定邊縣出現持續性強降雨，堆子梁鎮降雨量突破100毫米，廟灣村4000多畝低洼農田進水。廟灣村種植戶王小琴今年種了100多畝玉米和辣椒，都是抗倒伏品種，播種前按照農技人員指導抬高了壟溝。 雨剛停，村支書趙寶峰就帶著村民扛著鐵鍬、抽水泵趕到地頭，挖溝、架管、抽水……他介紹，村裡吃過洪水的虧，今年早早就制定了防汛預案。「年初我們組織村民清理了3公裡排水溝，這次降雨前又加固河道，對兩岸易澇點加強巡邏，及時封堵低洼口，護住了全村七成以上農田。」 聚焦防汛保糧，今年定邊縣採取「人防+技防」聯防模式，建設了18套山洪災害預警水量水位一體站，下撥淤地壩、水庫防汛專項資金，提前購置抽水泵、發電機等防汛物資。目前，全縣農技人員正指導農戶對農作物追施葉面肥，最大程度減少損失。 「七下八上」防汛關鍵期，氣象信息顯示，今年7月中旬至8月中旬，我國主汛期降雨呈現「南北多、中間少」分布，極端天氣偏多。 「5月以來，黑龍江省氣溫略高於往年，且全省降水時空分布不均。」中國水稻研究所北方水稻研究中心主任曹立勇說，目前黑龍江水稻生長進入關鍵中後期階段，整體長勢較好，但部分6至7月乾旱嚴重的地區可能出現陣性強降雨、大風等極端天氣，這會造成水田不同程度受淹，尤其是低洼易澇稻區、內陸河流沿線稻區等，面臨威脅很大。 洪澇前後，如何應對？曹立勇介紹，雨前要疏通排水溝渠，檢修排灌設備；雨後一旦出現內澇，受淹田塊須酌情排水露田1至3天，促進根系恢復活力，防止倒伏或早衰。水分管理上，應灌一次淺水，待其自然滲幹後，再灌下一次淺水。 「面對高溫高溼的田間環境，還要密切監測重大病蟲害動向。」曹立勇說，要結合水稻長勢和生育進程噴施殺蟲劑、葉面肥等，加快籽粒灌漿速度，助水稻安全成熟。 5省啟動應急響應，水利設施助力應對旱情 「水災一條線，旱災一大片」。專家指出，當前，對秋糧影響更大的氣象因素是持續性高溫乾旱威脅。 7月以來，黃淮、江淮、江漢等地出現大範圍高溫天氣。目前這些地區的夏玉米進入小喇叭口至抽雄散粉期，春玉米則處於灌漿期，持續高溫乾旱對秋糧生產帶來不利影響。 「受高溫乾旱影響，土壤失墒較快，部分地區出現玉米葉片捲曲和生長進度滯後現象。從田間探查情況看，不同灌溉條件下玉米生長發育進程差異較大。」中國農業科學院作物科學研究所研究員、國家玉米產業技術體系崗位專家李從鋒舉例介紹，豫中南玉米地塊澆水2到4次的處於抽雄散粉期，澆水1到2次的處於即將抽雄，無灌溉條件的基本不能正常生長。 目前，農業農村部對河南、安徽、山東、江蘇、湖北5省啟動農業防高溫乾旱三級應急響應，並派出工作組赴河南、安徽等重點省份，指導抗旱灌溉保秋糧豐收。 在不少糧食產區，農田水利設施助力有效應對旱情。 「水來了——」7月29日下午，河南省永城市蔣口鎮洪樓村，民樂種植專業合作社理事長馮雷擰開主管閥門，遍布農田的貼片式滴管逐漸鼓脹，水珠均勻滴落，玉米迎來解渴「甘霖」。 今年，該合作社種植了6000餘畝玉米並布設水肥一體化滴灌裝置，打開主管閥門便能精準滴灌特定地塊。「這段時間基本每周都要普澆一遍。」馮雷介紹，一體化滴灌七八個小時可澆透一塊地，相較傳統灌溉模式節約水肥超30%。 算好「用水、節水」兩筆帳。旱情下，永城市持續組織農技人員進村入戶到田，充分發揮農渠、機井、泵站、坑塘等農田水利設施調節作用，分作物、分區域、分環節落實落細節水灌溉和田管關鍵技術，確保全市174.5萬畝秋糧作物生長。 「早澆一畝是一畝。受旱玉米田應結合當地條件，利用一切灌溉設施和水源，應澆盡澆。」李從鋒建議，根據玉米長勢，儘量選擇早晚時段，進行噴灌、滴灌等節水灌溉。受旱地塊的玉米，還要及時追施穗肥，增強植株抗逆性。高溫乾旱條件下，還需重點防治玉米螟、草地貪夜蛾、蚜蟲等蟲害，以及南方銹病、葉斑病、莖腐病等病害。 針對部分受乾旱影響嚴重、基本絕產的玉米地塊，李從鋒提示，農戶可及時採取青貯措施或種植蔬菜、小雜糧等短季作物，減少損失。 受災地區農業生產加快恢復，保險賠付有序進行 目前，前期受災地區的農業生產正在加快恢復，相關農業保險賠付也有序進行。 7月26日，北京密雲、懷柔、平谷、延慶部分地區出現大暴雨，北京市農業農村局第一時間組織開展搶險救災，督促政策性農業保險承保機構全面啟動應急響應機制。27日中午，中華財險北京分公司開展細緻排查，在社交平臺發現密雲區馮家峪鎮保峪嶺村一農戶受損嚴重後，立即與對方聯繫。次日中午，按照先賠付後補材料的方式，公司將20萬元預賠款支付給了農戶。 北京市農業農村局二級巡視員侯福強介紹，農戶如遇財產受損，可第一時間拍照留證，並儘快撥打政策性農業保險承保機構服務熱線報災，或通過承保機構公眾號進行線上報案。相關機構按照「快查勘、快定損、快理賠」要求，提高賠付速度。截至8月4日，北京市政策性農業保險已完成賠款支付403.2萬元。此外，全市已儲備調撥救災備荒種子11.25萬公斤、動物疫病防控物資5萬餘件，統籌各區儲備農田排澇設備1266臺/套，組織多批農業專家隊伍赴受災地區指導農業恢復生產工作。 近期，財政部會同農業農村部下達中央財政農業生產防災救災資金1.97億元，支持湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、貴州、雲南等7省份受災地區積極應對洪澇、颱風等災害影響，開展農業生產救災相關工作。重點對農作物改種補種、災損農業設施修復、農田疏渠排澇等救災措施給予補助，減少農業生產損失，助力夯實秋糧豐收基礎。 「近年來我國極端氣候事件偏多，病蟲害呈加重發生態勢，抗災奪豐收已日漸成為糧食生產常態。」農業農村部種植業管理司有關負責人表示，入汛以來，各地全力抗旱澆灌、搶排積水，有效降低了災害影響。接下來將繼續緊盯乾旱、高溫熱害等災害風險，加密研判，儘早發布災害預報預警，提高先進適用技術覆蓋面和到位率，分區域、分作物、分災種，環環緊扣跟進抓好在田農作物管理。 近日，農業農村部印發《農業防災減災救災保秋糧豐收工作方案》，共制定34條防災減災救災措施。 「著眼長遠，還將進一步提升農業防災減災救災能力，穩步推進高標準農田建設、農田溝渠修復整治等，持續增強農業氣候韌性。」農業農村部農田建設管理司有關負責人說。 人民日報 本報記者 鬱靜嫻 常 欽 鄧劍洋
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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