全國首個地鐵剎車智能化「4S店」來了
2025-11-01 13:21 6,318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)
李葉蘭 「綠水青山就是金山銀山」的理念，闡述了經濟發展和生態環境保護之間的緊密聯繫，揭示了保護生態環境就是保護生產力、改善生態環境就是發展生產力的道理，指明了實現發展和保護協同共生的新路徑。湖南，肩負「守護好一江碧水」的殷殷囑託，更需向「新」而行，以新質生產力為引擎，深層次激活「綠水青山」向「金山銀山」的轉化通道，書寫生態優先、綠色發展的現代化湖南新篇章。 以技術攻堅引領綠色變革，激發「兩山」理念轉化核心動能。新質生產力本身就是綠色生產力。新質生產力通過綠色技術系統性創新與生產要素綠色化重組，高效推動生態「高顏值」轉化為經濟「高產值」，實現「既要綠水青山，也要金山銀山」的綠色發展價值追求。湖南應充分發揮大數據、人工智慧等新質生產力要素在生態環境監測、資源高效利用、產業智慧管理、生態產品價值挖掘與傳播等方面的放大、疊加、倍增作用。一要技術煥新，點綠成金。必須牢牢抓住科技創新這個「牛鼻子」，構建市場導向的綠色技術創新體系，加快綠色低碳科技革命，聚焦新能源、新材料、節能環保、數位技術等前沿領域，突破關鍵核心技術，為新質生產力注入強大綠色動能，實現產業升級與生態改善的「雙贏」。二要技術破壁，變廢為寶。湖南作為「有色金屬之鄉」，可依託中南大學等科研力量，在重金屬汙染治理、固廢資源化利用技術上取得突破。推廣循環經濟產業園建設，讓建築垃圾「涅槃重生」為再生建材，電子廢棄物「吃幹榨淨」提取稀貴金屬，資源「含綠量」與產業「含金量」同步躍升。三是要數字賦能，智慧守護。通過科技之力將生態守護的被動應對轉變為主動優化、創造價值的新模式。深化「智慧河長」系統應用，通過物聯網、大數據實時監控水質，精準溯源汙染。依託長沙超算中心算力支撐的「生態雲腦」，為大氣汙染聯防聯控、森林資源動態管護提供科學決策依據。 以產業升級釋放生態價值，暢通「兩山」理念轉化關鍵路徑。新質生產力賦能「兩山」理念轉化，需要推動傳統產業向高端化、智能化、綠色化轉型，構建綠色低碳循環經濟體系，實現生態產品價值轉化落地落實。一要推動製造「煥綠」，讓老樹開新枝。三一起重機板塊全面切換氫燃料電池，使單臺設備全生命周期碳排放大幅下降，引領行業零碳革命；中聯打造全球行業首條「燈塔工廠+零碳」標杆生產線，單臺泵車生產能耗下降的同時產品綠色溢價提升，詮釋了「綠色即競爭力」；長沙經開區試點「光伏屋頂+儲能+智能微網」模式，營造了零碳供應鏈生態圈。可推廣以上模式，在產業結構調整轉型升級下功夫，用新質生產力釋放傳統產業綠色價值。二要推進生態產業化，讓青山變「金庫」。湖南可依託南嶽衡山、張家界、莽山等頂級生態IP發展高端生態康養和中醫藥健康旅遊，延伸「林下經濟」價值鏈。探索推廣瀏陽讓林農「不砍樹也能致富」的林業碳匯項目開發與數位化交易模式，以及馬欄山視頻文創園利用「綠色算力」製作高質量生態文化產品激活生態價值的綠色文旅消費模式。三要布局未來產業，鍛造延伸「綠鏈」。可依託創新平臺加速技術轉化，前瞻布局湖南「碳捕集—氫儲能—智能微網」未來綠色產業，向「新」而行，「綠」動未來。 以機制創新促進要素流動，釋放「兩山」理念轉化澎湃活力。機制創新能破解「兩山」理念轉化中的根源性問題，促進綠色要素高效自由流動，促進生態產品價值實現和新質生產力協同發展。一是破解「度量難」，讓價值顯性化。可借鑑浙江麗水、廣東深圳經驗，加快制定省級GEP(生態系統生產總值)核算地方標準，探索將GEP增量按一定權重納入湘西州、南山國家公園等地高質量發展績效考核，推動「指揮棒」真正指向綠色生產力，使「綠水青山」的家底清晰可算。二是打通「中梗阻」，讓要素活起來。加快建設全省統一的碳匯、排汙權、水權等生態資源交易平臺，健全生態補償機制。推廣長沙「政府+鏈主企業+創投+NGO」綠盟模式，促進供需對接，實現從「政策輸血」到「市場造血」的轉變。探索「兩山銀行」模式，整合碎片化生態資源，進行專業化運營和市場化開發。三是強化「金融血」，讓資本向綠行。完善區域綠色金融體系，鼓勵發展「生態貸」、綠色債券、綠色保險等產品。推動金融機構將GEP核算結果、企業環境績效等納入授信考量，引導更多金融「活水」精準滴灌綠色產業項目。 (作者系中共長沙市委黨校科技和生態文明教研部主任、副教授)
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