【最華人】高樁之下，李鷹權的舞獅人生
2025-10-26 13:37 1,273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)
熱解讀近日，習近平總書記就研究吸收網民對「十五五」規劃編制工作意見建議作出重要指示。 總書記對「十五五」規劃編制工作網絡徵求意見活動給予充分肯定，評價其「參與度高、覆蓋面廣，是全過程人民民主的一次生動實踐」，並強調「有關部門要認真研究吸納」。 這不由得讓人回想起，一位普通中國網民的建議被寫入「十四五」規劃建議，繼而轉化為規劃綱要具體舉措，並成為政府施政依據的一段佳話。 為什麼一條普通網民的留言能直達國家頂層設計？ 時間回溯至2020年夏天。這一年的8月16日，建言「十四五」規劃編制的網絡專欄在幾家中央媒體的網絡平臺同步上線。而通過網際網路向全社會徵求意見和建議，這在我國五年計劃和規劃編制史上尚屬首次。 「正確的道路從哪裡來？從群眾中來。我們要眼睛向下，把頂層設計同問計於民統一起來。」 習近平總書記親自謀劃主持「十四五」規劃編制工作，反覆強調「把加強頂層設計和堅持問計於民統一起來，鼓勵廣大人民群眾和社會各界以各種方式為『十四五』規劃建言獻策」。 基層百姓的所思所想、所期所盼，通過網絡直通中南海。短短兩周時間，通過網際網路共向社會徵集到意見建議101.8萬條，每一條都被文件起草組認真研讀。其中，實施「互助性養老」的建言就來自以「雲帆」為網名的內蒙古達拉特旗村幹部李電波。 文件起草組經過統籌考慮研究，將「十四五」規劃建議中的「實施積極應對人口老齡化國家戰略」從衛生健康領域分出單列一條。同時，網民「雲帆」建議的「互助性養老」模式被正式寫入引領中國未來發展的綱領性文件中。 2021年12月4日，國務院新聞辦公室發布《中國的民主》白皮書，並舉行新聞發布會。 「民主是全人類的共同價值，是中國共產黨和中國人民始終不渝堅持的重要理念。」2021年12月4日，《中國的民主》白皮書發布，開宗明義這樣寫道。 在《中國的民主》白皮書中，「雲帆」的故事被作為全過程人民民主新實踐的生動案例推向世界。 新時代網絡問策何以成為全過程人民民主的亮麗名片？ 「十四五」規劃編制工作首次通過網際網路向全社會廣泛徵求意見和建議，黨的二十大第一次將黨的全國代表大會相關工作面向全黨全社會公開徵求意見……運用網絡「察民情、聽民聲、匯民智」，我們黨為「走好群眾路線」這個傳家寶插上了「網際網路的翅膀」，搭建起黨和群眾良性溝通的新時代「橋梁」。 今年5月，習近平總書記對「十五五」規劃編制工作作出重要指示，強調「要堅持科學決策、民主決策、依法決策，把頂層設計和問計於民統一起來」，高質量完成規劃編制工作。 5月20日，「十五五」規劃編制工作開展網絡徵求意見活動。為期1個月的時間裡， 累計收到網民建言超過311.3萬條，覆蓋經濟、社會、生態等各領域。廣大人民群眾積極建言獻策的數據背後，不僅反映了數字時代民意表達方式的升級，更彰顯了黨和政府以人民為中心、在治國理政中更廣泛傾聽民意的行動。 2025年4月30日上午，習近平總書記在上海主持召開部分省區市「十五五」時期經濟社會發展座談會並發表重要講話。 「全過程人民民主是社會主義民主政治的本質屬性，是最廣泛、最真實、最管用的民主。」習近平總書記指出，民主不是裝飾品，不是用來做擺設的，而是要用來解決人民需要解決的問題的。 從地方到中央，總書記的為政實踐中，問計於民的理念一以貫之。在河北正定，他主導啟動正定縣歷史上第一次問卷調查；在福建廈門，他通過徵文活動收集善計良策，並採納收入《1985年—2000年廈門經濟社會發展戰略》；在浙江，他用118天跑遍11個地市，在深入調查研究、充分了解群眾意願後，部署了「千萬工程」…… 「好的方針政策和發展規劃都應該順應人民意願、符合人民所思所盼，從群眾中來、到群眾中去。」 與時俱進的網際網路技術打破了時空壁壘，拓展了人民參與國家治理的廣度與深度。 網絡空間作為「第五空間」，如何賦能治理能力現代化？ 習近平總書記指出：「網民來自老百姓，老百姓上了網，民意也就上了網。」這一論斷深刻揭示了資訊時代群眾路線的新內涵。 截至今年6月，我國網民規模已達11.23億人，網際網路已成為新時代治國理政的「新陣地」。總書記強調必須主動擁抱網際網路這一「最大變量」，要求領導幹部要「善於運用網絡了解民意、開展工作」。 近年來，我國政務服務數位化建設取得顯著成效。各地紛紛推出便民利民的政務服務移動平臺，真正實現了「讓數據多跑路、群眾少跑腿」的服務目標，極大提升了人民群眾滿意度。 2025年6月10日，中國網絡文明大會《走好網上群眾路線百個成績突出帳號推選活動成果》發布現場。 6月10日，2025年中國網絡文明大會在安徽合肥開幕，大會主論壇現場展示了「走好網上群眾路線百個成績突出帳號推選活動」成果。迄今，中央網信辦已累計推選出400個具有較強傳播力、引導力、影響力、公信力的優秀帳號。 從「雲帆」的故事到「十五五」規劃的超311.3萬條網民建言，全過程人民民主在實踐中不斷豐富發展，也讓「人民當家作主」的制度優勢更加可感可知。 總監製丨駱紅秉 魏驅虎 監 制丨王敬東 主 編丨李璇 編 輯丨劉禛 視 覺丨顏妮 校 對丨孫潔 李珊珊 宋春燕 梁雅琴 閆田田 出 品丨中央廣播電視總臺央視網 (央視網)
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