阿根廷（上海）創新中心執行長：搭建中阿科創合作新橋梁
2025-12-03 14:59 2,578次浏览北京8月13日電(記者 上官雲)前段時間，著名導演鄭曉龍出現在了第30屆上海電視節「白玉蘭綻放」頒獎典禮上，清晰闡述自己的創作理念：要做老百姓愛看的戲。 此次行程之前，鄭曉龍接受了一撥密集的採訪：由他擔任總導演、曹譯文擔任導演的《藏海傳》播出，口碑收視都非常不錯。 在影視圈，鄭曉龍的名字堪稱「金字招牌」。從《渴望》《北京人在紐約》到《金婚》《紅高粱》《甄嬛傳》《功勳》《幸福到萬家》《偵察英雄》等，再到如今的《藏海傳》，三十多年來，由他策劃、監製、執導的許多電視劇，都堪稱經典。 這些作品有時代的印記，亦有對當下的反映。即便是古裝題材，他也秉承著現實主義的創作理念和創作態度去拍攝。一部《甄嬛傳》，十餘年來各種熱梗和解讀層出不窮、常說常新，成為風靡至今的文化現象。 不過，他從來不會提前設想自己的劇能不能「爆」。拍《甄嬛傳》時，有人跑到別的劇組參觀，回來議論紛紛，鄭曉龍給大家打氣，「我說你們有點自信吧，我們把自己的片子做好了就行，對不對？」 海報設計：徐洋 「它能不能火你不用想，也不用比，你拍好了觀眾自然會喜歡。」他想，儘自己的力量把這件事做好就行了。一部劇會不會火，那是留給觀眾去考慮的。 細節落地 今年「白玉蘭」頒獎之際，《藏海傳》劇組低調地在上海舉辦了一個簡單的「慶功宴」。 從網絡流出的照片看，鄭曉龍和曹譯文兩位導演面帶笑意站在前面，「藏海」的扮演者肖戰站在後排，俏皮地比了個「耶」。所有到場主創的開心幾乎都寫在了臉上。 說是「慶功」，但看上去更像一次小型劇組重聚，亦像是賦予這部「爆款」劇一個圓滿的收官儀式。自播出以來，《藏海傳》憑藉豐富的內容獲得了極高的關注度。 它沒有局限於復仇故事，裡面有人物的成長和變化，也有對封建社會的批判。鏡頭考究，服化道精良，諸多傳統文化元素融入其中，彰顯了東方美學的特質。 一組數據可以證明這部劇有多火。此前，《藏海傳》在CCTV等多臺同步播出，雲合數據顯示其正片有效播放市佔率高達40.1%。在中國臺灣連續7天穩坐「臺灣本日熱播前十」。 拍戲時，鄭曉龍其實沒怎麼想過劇爆不爆的問題。那時他跟曹譯文一樣，把所有精力都放在了打磨質量上。與細節較勁的痕跡，在《藏海傳》的拍攝過程中幾乎隨處可見。 有一場推開墓門的戲，時間不長，但花的心思足夠多。鏡頭中，藏海要推開沉重的墓門。但當時製作好的道具墓門重量不夠，人往那一站，輕輕一推，門「吱呀」一聲就開了。 鄭曉龍一看，這絕對不成，道理很簡單，過了那麼多年，又是巨大的石門，推的時候得有力量，那個「推」的勁兒得出來，不然，跟艱難進入墓道的狀態就對不上了。 他將這些細節考慮周全，再講給演員聽。肖戰也給出了令鄭曉龍滿意的反饋。「演員表演呢，你一說他就明白，努力地用勁(推)，再加上門開了的配音，就覺得(對了)。」 「生活化的細節很影響劇的質量。包括臺詞怎麼說、動作怎麼做，一點一滴，有的劇本提供這些，有的劇本不提供。」鄭曉龍覺得，作為導演，這些都應該想到。 《藏海傳》劇照。劇方供圖 《藏海傳》的時代背景是架空的，但服飾、官制、環境營造等都落地到了明朝。如此這般，一部劇才會富有質感，豐富的細節，則會令作品血肉飽滿。 在流量內卷的網際網路時代，鄭曉龍、曹譯文和其他主創們用40集的《藏海傳》證明一個道理：高質量的長劇依然富有生命力。 一句話，尊重觀眾，耐心打磨細節才能出好作品。 時代印記 摳細節、講人性，《藏海傳》有一種不同於尋常「爽劇」的味道。拍了幾十年戲，鄭曉龍手握多部「爆款劇」，這些作品亦如同鏡子，映照出時代與行業幾十年來的變化。 翻一翻鄭曉龍的履歷，他出身軍人家庭，也當過兵，在部隊服役期間就因文筆出眾受到賞識，後來成為機關單位的宣傳幹事，一邊工作一邊大量讀書，為踏入影視圈夯實了基礎。 大學畢業後，鄭曉龍來到北京電視藝術中心工作。那時，他已經隱隱感覺到，大眾文化的時代即將來臨，便打算拍一部聚焦普通人生活的作品。 後來，鄭曉龍召集了李曉明、王朔等人，一起琢磨劇本。經過緊鑼密鼓的拍攝，1990年，《渴望》播出，一舉成為現象級電視劇，「劉慧芳」也成了「好媳婦」的代名詞。 他並沒有止步於此。之後，鄭曉龍策劃拍攝了電視劇《編輯部的故事》，開創中國室內情景喜劇先河；一部《北京人在紐約》，反映了上世紀90年代的出國潮，一時成為經典。 資料圖：鄭曉龍這位中國電視劇史上殿堂級的傳奇導演，一直恪守藝術家的操守，幾十年如一日的兢兢業業創作，為廣大觀眾奉獻了一部部堪稱裡程碑式的影視精品。發 常江 攝 在這些電視劇中，鄭曉龍此後在創作中堅持的「現實主義態度」已初見端倪：細節要真實、有質感，人物舉止要有邏輯，講的是普通人的故事，但也要對時代和社會有所反映。 鏡頭中是一個個具體的「人」，卻又有著代際相通的情感。基於此，鄭曉龍擔任出品人、總策劃或執導的許多國產劇都很能引發共鳴，如《甄嬛傳》等，都成了經典之作。 哪怕是古裝劇，劇情也必須符合生活邏輯和真實的人性。《甄嬛傳》原著小說是架空的，電視劇則將其背景落到了雍正年間，賦予故事一個真實的朝代。 有了背景支撐，鄭曉龍又將細節填入故事框架，人物逐漸有了靈魂。安陵容的「冰嬉舞」所佔比例並不多，但從服裝設計到滑冰鞋怎麼做，都花費了大量心思。 對細節的精細打磨，使得《甄嬛傳》播出後長盛不衰。十多年來，這部劇被「盤」的幾乎包了漿，解讀《甄嬛傳》成為一種文化現象，觀眾熱衷於討論各種細節，邊邊角角都沒落下。 不過，鄭曉龍當初壓根沒預料到《甄嬛傳》能這麼火，「拍的時候沒想到，播的時候也沒想到。」他總覺得，一部劇拍完後就有了獨立的人格，漸行漸遠，跟自己就沒關係了。 但每次別人提起這部劇，他依然非常高興，因為它證明了一件事：大浪淘沙，經過時間選擇，能留下來的、大家都愛看的作品才是好作品，這甚至跟拿不拿獎、掙不掙錢都沒多大關係。 做好作品，做能夠留下來的作品。闖蕩影視圈三十餘年，這是鄭曉龍最重要的心得。 成就「爆款」 許多年來，在網絡平臺上，鄭曉龍很多作品的熱度幾乎從未衰減。 他不怎麼上網，但拍出的劇情，經常能夠精準踩中網絡文化的「流行點」。而如何製造「爆款」的答案，其實就藏在他的作品裡：注重細節，貼近觀眾。 鄭曉龍與曹譯文在工作中。劇方供圖 把細節當成情節拍，是創作文藝精品的秘訣。在他看來，我們常常大量拍情節而沒有細節，但想讓觀眾產生信任感，細節恰恰是最重要的，最後是要功力的。 細節夠了，人物也就豐滿了。想要拍出令人信服的細節，就要充分了解生活和常識，他堅持認為，如果不是從生活中來，而是從自己的想像中來，就可能有問題。 在鄭曉龍的觀念裡，對細節的把控，應該貫穿整個拍攝過程。《甄嬛傳》的後期製作時間很長，由於北京故宮並非處在群山環繞之中，他便讓人逐幀將橫店宮殿後面的山抹掉。 說到底，還是他堅持許久的那個創作標準：現實主義。同時跟上時代，不落窠臼。 他有自己的原則，但並不墨守成規，在《藏海傳》劇組裡，會耐心傾聽青年導演曹譯文的想法，比如為什麼要在這裡設置反轉、如何「填坑」，然後點點頭，「哦，原來你們這麼想。」 「認真，但不嚴厲。」是曹譯文對鄭曉龍最為直觀的印象之一。 在漫長的時光裡，鄭曉龍始終保持著一顆好奇心，認真對待每一部作品。而這，或許就是他多年來「創作之樹」常青的秘訣。(完)
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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