A股流通市值第一股易主，凸顯縣域經濟大有可為
2025-10-25 22:11 4,426次浏览在東莞，一場被觀察人士稱為「中國版包浩斯運動」的實踐正在蓬勃發展。 企業樓下辦起美學展館、產業園區出現美學空間、製造名企貼上美學標籤……從流水線到產品，從工廠到城市，「世界工廠」厚重的鋼筋水泥裡，正孕育出輕盈的城市美學，改變著這座工業型城市的面貌。 作為區域(城市)產業名片計劃的全國首批試點城市之一。去年12月，東莞發布《東莞製造美學城市IP研究報告》，在全國首次提出「製造美學」概念。如今，東莞企業紛紛躋身「製造美學」賽道，拓展企業發展的另一增長極。 不難發現，東莞早已從全球產業鏈末端的「執行者」，轉型為工業美學的定義者。而這場凝練工業文化、塑造新工業形象的「製造美學」探索，正在為大灣區乃至全國工業城市探索一條輕盈轉身的路。 採寫：南方日報記者張帆馬新傑王穎 策劃：靳延明 新現象：製造強企打上美學標籤 今年6月，「中國食品名鎮」東莞茶山鎮的華美食品集團在河北正定縣舉辦2025年月餅營銷峰會，現場展示發布「製造美學」主題月餅禮盒新品，涵蓋「非遺之美」「繁花」「桂逸香」等50餘款創新設計。 在陶瓷行業，馬可波羅控股與西安美術學院達成戰略合作，推動「建築陶瓷藝術化」的產業升級。走進馬可波羅的文化陶瓷車間內，雕刻師的手工刀法與數位化上色技術協同作業，將「小而美」的陶瓷藝術品轉化為可批量複製的產業項目。 近年來，不少以代工起家的東莞製造強企紛紛步入文化賽道，以原創美學打破同質化競爭的困局。 走進東莞企業，大概率會去展廳逛一圈。區別於以往陳列展品和榮譽證書、專利證書，如今東莞企業的展廳有了不少新意—— 得利鐘錶與中國科學院國家授時中心合作，打造了一個除時間科學領域外還涵蓋鐘錶文化、鐘錶發展、鐘錶設計、航天科學等內容的時空科普場館。慕思總部落成東莞首座睡眠文化博物館，帶領參觀者穿越人類萬年睡眠史，講述人類對舒適睡眠不懈追求的文明進程。力嘉國際集團開發的力嘉創意文化產業園裡，建起力嘉包裝印刷博物館、中華古今書畫展覽館、畢昇印刷文化博物館等，每年接待觀眾數十萬人次。 聚焦產品美學和背後的文化價值，東莞企業把實用產品變身藝術媒介，用美學概念賦能企業轉型升級。起步於製造，繁榮於製造，而今揚名於製造，東莞靠的便是從代工生產向美學品牌的跨越。伴隨越來越多的東莞製造開始使用美學概念，一場向美而行的產業變革之風在「世界工廠」悄然發生。 新變革：世界工廠激活美學基因 東莞的美學轉型是一場深入製造業邏輯的系統性變革。「製造美學」的核心在於六重維度：設計之美、工藝之美、生產之美、產品之美、人文之美、理念之美，這意味著美學不是後期添加的「化妝品」，而是貫穿全產業鏈的「血液」。 知名耳機品牌漫步者的生產製造基地坐落於東莞松山湖，這家於1996年創立的國牌，是很多耳機、音箱消費者心中的「國貨之光」，原因既在於產品的質量優良、價格親民，也在於企業一直追隨著時代的審美風潮。 漫步者副總裁、董事會秘書李曉東說：「現今一代的消費者已不滿足於性價比，他們要求和別人不一樣，這種不同就表現在每種品牌背後的文化定位上。」 純色靜光、幻彩潮汐、氛圍呼吸、聲光律動、幻彩漣漪……漫步者自主品牌「花再」旗下的HALO音箱裡，7組精心設計的燈光有各自的氛圍。「聲音的感覺如果有形狀，那光一定是它最好的表達。」李曉東說，以光為切入口，漫步者從聽覺向視覺跨越，賦予製造品更立體的美感。 以漫步者為代表，一批東莞強企正為行業做出美學示範。東莞匯聚了OPPO、VIVO和華為三大手機廠商，全球每5部智慧型手機，就有一部產自東莞，而這一優勢行業也正成為東莞展示製造美學的舞臺。 OPPO將敦煌藻井圖案轉化為呼吸燈紋樣，通過納米級蝕刻技術實現光影流動效果；VIVO手機把東方美學意象嵌入硬體設計，斬獲國際設計大獎。強企們不僅關注產品外觀設計，更注重「美」如何融入整個使用過程，提升產品的整體品質。在如火如荼的美學實踐中，世界工廠用它的產品證明，功能與審美是可以交融的存在。 站在城市發展層面，製造美學是「產城人文」深度融合的人文之美與理念之美。 今年3月，東莞在北京X美術館舉辦「我在！一座城和兩億人的在場證明」展覽，用藝術語言詮釋工業文明。日光燈管鍛造的《白雲》、鋼鐵零件堆疊的《海浪》等作品，將車間符號升華為存在主義藝術。流水線上的工裝、出租屋掛曆、褪色招工啟事等五千餘件影像檔案將發展的微觀史轉變為公共記憶。 從表達年輕態度的潮玩企業，到踐行環保理念的光電園區，從月餅的非遺紋樣到手機的東方意象，東莞用「製造美學」刷新城市名片，進一步吸引招商投資、推動產業進化，為製造業升級提供「製造與美共生」的灣區樣本。 ■樣本 善道服飾： 織就「新中式」美學體系 穿衣用度是生活最日常的維度，紮根東莞鳳崗鎮的廣東省善道服飾有限公司(下稱「善道服飾」)正嘗試將這份日常升華為一種美學體驗，讓製造不止於實用功能，而是走向精神敘事。 創始人黃麗耘早年在深圳百花街道經營買手店，「新中式」服裝初露端倪時，她便敏銳察覺到其中的市場潛力。2014年，黃麗耘組建設計團隊，選用棉麻、桑蠶絲等天然面料，嘗試將中式長袍轉化為現代女性更易穿著的極簡款式。原創店鋪開業日即拿下10萬元訂單，迅速打開知名度。 此後，善道服飾創新運用香雲紗、宋錦、蜀錦等非遺面料，開發T恤、西裝、羽絨服等現代款式，推動中式服裝實現從「看場合穿」到「想穿就穿」的轉變，覆蓋更多年齡群體。 2022年，善道服飾將總部遷入鳳崗京東智谷產業園，實現設計、製造、銷售一體化發展。如今，其旗下已擁有多個「新中式」風格的子品牌，直營門店遍布深圳、成都、鄭州等地，產品深受高消費力女性群體喜愛。 善道服飾並不滿足於對非遺元素的「拼貼式」使用，而是圍繞文化母題展開系統設計。從意象、色彩到紋樣，每一季產品都經過深度策劃。例如，以《牡丹亭》為靈感的系列中，設計團隊將荷花、小亭等圖案與現代廓形融合，輔以耳環、吊墜上的八角亭元素，讓傳統文化在衣飾間悄然流轉，意蘊悠長。 東和電子： 跨界「玩」起工業藝術 在鳳崗鎮天安數碼城，東莞市東和電子製程有限公司(下稱「東和電子」)把公司一樓進行了大膽的改造——開了一間「工品集合店」，打造一個工業展廳。三年來，這裡被百餘款工業主題文創產品填滿。經藝術家創作，工業廢棄物在這裡化身畫作、檯燈等手工藝品。 從一家工具店出發，東和電子將全球優質工具引入東莞製造前線，用30年探索轉型為精密製造服務商，在流水線上演毫米級製造工藝。如今，東和電子是一家綜合性工業解決方案提供商，也是專注於自動化設備及工業品領域的國家高新技術企業。 在一個公益項目中，東和電子創始人羅醒亮體驗了盲人的生活方式，觸摸盲文時，由圓點組成的字讓他想起了流水線上的點膠。在那之後，羅醒亮關注起藝術領域，「工藝的世界很有意思，不同人群的視角可以發現更多新的可能性」。 近年來，隨著科技的飛速發展，工品行業與文創領域逐漸交織，展現出新的生機與活力。「工品集合店」是東和電子向工業藝術邁出的第一步。作為一個集辦公、製造、策展、體驗等多元業態於一體的新概念空間，年輕人在工作之餘可以手工製作，可以喝咖啡逛展覽，在工業之美的感官刺激下，工業與生活的關聯完成了建構，也得以走進年輕人的生活。 2024年8月，東和電子向藝術的「跨界」更為人熟知，只因一場名叫「工業之繭」的藝術展。羅醒亮擔任總策劃，邀請藝術家趙天一利用企業廢棄機器進行創作。走進展廳，廢棄設備被塑料膜封塑，內部長出森林、青苔甚至微觀城市，講述著東和電子關於工業和城市關係的思考。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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