河南是中華民族和華夏文明的重要發祥地,擁有悠久的歷史和燦爛的文化。在這片古老而神奇的土地上,中原文化源遠流長、博大精深,為中國美術的發展提供了深厚的土壤和豐富的滋養。8月5日起,深植於河南厚土的中原畫風吹到上海——「中原畫風」河南省優秀美術作品上海展亮相中華藝術宮(上海美術館)。180件國畫、油畫、版畫等精品力作,攜黃河文明的歷史烙印與時代氣息,與海派藝術展開深層次碰撞。這是「中原畫風」全國巡展的第29站,更是豫滬共探中國美術「守正創新」之路的生動實踐,為兩地的文化交流注入新活力。 展廳現場,邂逅一幅幅作品。觀眾能看到對《韓熙載夜宴圖》筆墨傳統的當代詮釋,對黃河生態保護的詩意描繪,對農民工、鄉村教師等平凡身影的真情刻畫……從仰韶彩陶的古樸紋樣,到龍門石窟的恢弘造像,從《清明上河圖》的市井繁華,到朱仙鎮木版年畫的熱烈奔放,多年來,河南美術工作者帶著這份厚重,在時代浪潮中不斷探索。呈現在人們眼前的這些作品,或許沒有海派美術「中西合璧」的精巧,卻帶著中原人特有的「實」:對傳統,實打實地傳承;對生活,實打實地觀察;對時代,實打實地回應。通過多元的觀察視角,多樣的表達方式,這些作品全景式展現了河南的過去、現在和未來。 這些作品是河南省老中青三代美術家近年來精心創作的精品力作,或描繪中原大地的壯美山河、悠久歷史和燦爛文化,或展現新時代河南人民的精神風貌、生活百態和奮鬥歷程,或探索當代藝術的創新表達、多元融合和審美追求,基本代表了河南美術近年來的最高創作水平,其中多件作品曾入選全國美展。它們不僅是河南美術家藝術才華的集中展示,更是中原文化與時代精神的生動詮釋。 中華藝術宮(上海美術館)副館長張悅指出,此次展覽走進上海,不僅是河南美術成就的一次集中亮相,更是一場跨越千裡的文化對話。100餘幅精品力作蔚為大觀,是中原大地的「視覺史詩」,更是中國美術「守正創新」的生動註腳,是一次文化的「尋根之旅」,更是一次精神的「共鳴之約」。她期待河南的藝術家們能把中原文化的厚重底蘊、「中原畫風」的創作理念,化作與上海同行對話的種子,在黃浦江畔生根發芽;更期待上海的藝術家們能以開放的胸懷,借鑑「中原畫風」中「紮根傳統、直面生活」的精神,為海派藝術注入新的靈感。「上海作為中國的經濟中心和文化重鎮,一直以來都是藝術交流與創新的前沿陣地。上海美術界始終秉持開放包容的態度,與全國各省市美術界乃至國際藝術界保持著廣泛而深入的交流,不斷在交流互鑑中做強碼頭、激活源頭。」上海市美協駐會副主席、秘書長丁設說。他相信,展覽不僅能夠增進上海觀眾對中原文化和「中原畫風」的了解與認識,也必將促進滬豫兩地美術界的相互啟發、共同進步,為推動中國美術事業的繁榮發展注入新的活力。 中國畫學會副會長、河南省文聯名譽主席、河南省美協名譽主席馬國強在致辭時表示,一百多年前,當中國美術還在傳統與現代的路口徘徊時,上海的美術家們就以「敢為天下先」的魄力,拉開了革新的大幕,而如今的上海美術,始終紮根上海這座城市的精神土壤——既有黃浦江的開闊視野,又有裡弄市井的煙火氣;既有國際大都市的時尚律動,又有江南文化的細膩溫婉。馬國強說,這種「不保守、不浮躁,既紮根傳統又擁抱時代」的藝術態度,這種「海納百川、自成一派」的格局,正是海派藝術最珍貴的「真經」,也是此次來滬最想學習的核心。他相信這次交流會讓海派藝術與中原美術在互學互鑑中,共同為中國美術的繁榮添磚加瓦。此次展覽由中國美協指導,中共河南省委宣傳部、河南省文化和旅遊廳、河南省文聯、上海市文聯、中華藝術宮(上海美術館)主辦,將持續至8月16日。
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)
免责声明:本文内容与数据仅供参考,不构成投资建议,使用前请核实。据此操作,风险自担。
91267
86
2025-10-28 11:34
42986
68
2025-10-28 11:34
18975
76
2025-10-28 11:34
69458
64
2025-10-28 11:34
86594
76
2025-10-28 11:34
76142
58
2025-10-28 11:34
25641
98
2025-10-28 11:34
36974
14
2025-10-28 11:34
18365
84
2025-10-28 11:34
94326
58
2025-10-28 11:34
81925
53
2025-10-28 11:34
42653
41
2025-10-28 11:34
87192
84
2025-10-28 11:34
81654
61
2025-10-28 11:34
48762
81
2025-10-28 11:34
96851
68
2025-10-28 11:34
64981
95
2025-10-28 11:34
89412
28
2025-10-28 11:34
12359
76
2025-10-28 11:34
61984
81
2025-10-28 11:34
89165
75
2025-10-28 11:34
16289
28
2025-10-28 11:34
46127
81
2025-10-28 11:34
29875
85
2025-10-28 11:34
97654
14
2025-10-28 11:34
46285
97
2025-10-28 11:34
67519
46
2025-10-28 11:34
84912
93
2025-10-28 11:34
91546
48
2025-10-28 11:34
39251
45
2025-10-28 11:34
63248
92
2025-10-28 11:34
75143
63
2025-10-28 11:34
49253
29
2025-10-28 11:34
74218
98
2025-10-28 11:34
61782
29
2025-10-28 11:34
83756
84
2025-10-28 11:34
73652
29
2025-10-28 11:34
13652
57
2025-10-28 11:34
36871
28
2025-10-28 11:34
86357
57
2025-10-28 11:34
35847
71
2025-10-28 11:34
61958
42
2025-10-28 11:34
13984
64
2025-10-28 11:34
53981
45
2025-10-28 11:34
56872
58
2025-10-28 11:34
27864
75
2025-10-28 11:34
42987
21
2025-10-28 11:34
61485
73
2025-10-28 11:34
43956
42
2025-10-28 11:34
97352
37
2025-10-28 11:34
38925
71
2025-10-28 11:34
| 大鱼直播 | 雪梨直播 |
| 橘子直播 | |
| 魅影9.1直播 | 月神直播 |
| 魅影直播游客免登录 | |
| 花儿直播 | 阴桃直播 |
| 红桃直播 | |
| 成人直播app推荐免费 | 极速直播 |
| 成人性做爰直播 | |
| 抖音成人版 | 桃子直播 |
| 小k直播姬 | |
| 山猫直播 | 夜月视频直播 |
| 小猫直播 | |
| 趣播 | 趣播 |
| 蜜糖直播 | |
| b站刺激战场直播 | 桔子直播 |
| 春雨app直播免费看 | |
| 红楼直播 | 花蝴蝶app直播 |
| 花蝴蝶app直播 | |
| 美女直播 | 夜月直播www成人 |
| 苹果直播 | |