高溫乾燥天氣持續 歐洲多國遭山火侵襲
2025-11-11 02:32 2,894次浏览成都8月14日電 題：一個人的世運代表團：微光如炬 永不獨行 作者 單鵬 王鵬 祝歡 對於絕大多數運動員來說，世運會是與隊友和教練並肩作戰、共享榮耀的舞臺，但對於25歲的奈及利亞壁球運動員阿德戈克而言，世運會的壁球場地只屬於他一個人——孤身奮戰，沒有其他奈及利亞選手與其並肩。 泰拳運動員穆薩維是出現在成都世運會的阿富汗唯一一名運動員。他的泰拳之路充滿艱辛：18歲背井離鄉，只身前往瑞典求學和訓練。雖然穆薩維大部分時間待在國外，但他仍選擇代表祖國參賽。 8月8日，阿富汗泰拳運動員穆薩維(左)在成都世運會擂臺迎戰一名烏克蘭選手。 記者 劉忠俊 攝 還有古巴的自由潛水員，喬治亞的力量舉健將，列支敦斯登的無人機競速選手……在成都世運會，一個人的世運代表團引人關注——20多個國家和地區的「獨苗」運動員微光如炬，以一己之力點亮世界賽場。即便孤身奮戰，他們的體育精神與夢想依然閃閃發光。 「在成都世運會這樣高水平的舞臺比賽，是我職業生涯極大的成就，也是寶貴的人生經歷」。穆薩維從2017年起參加正式比賽，8年來獲獎無數。不過略為遺憾的是，他在首輪以1分之差惜敗，最終位列8名參賽選手的第5名。 「比賽競爭極其激烈，每名選手都是各自隊伍的冠軍，也都經過多年比賽、累積積分才拿到世運會的參賽資格。這個結果並不理想，但我非常感恩有參賽機會，希望下次把勝利帶回家。」穆薩維說。 相比穆薩維，百慕達群島隊唯一一名運動員、37歲的「散打女將」克裡斯塔走得更遠。她進入了武術散打女子70公斤項目的銅牌賽，但不敵埃及運動員，未能站上領獎臺。 克裡斯塔的故事頗為勵志：與散打結緣時已25歲，訓練是她12年來的生活常態。這次參賽，克裡斯塔升了一個體重級別——從平時的65公斤級升到70公斤級，這意味著她將面對一批從未交手過的對手。「但我熱愛競爭，希望在新級別裡依然可以保持競爭力。」 8月11日，37歲的百慕達群島隊「散打女將」克裡斯塔(右)在成都世運會武術散打比賽中。 記者 張浪 攝 雖然孤軍奮戰，「孤勇者」們卻未孤單收場。成都世運會的燈火裡，語言不通的擊掌、訓練間隙的自拍、領獎臺下的擁抱，一個人的代表團最終帶回一群人的友誼，他們把微笑留給了賽場，也把更大的夢想帶回故鄉。 「有好有壞吧。」談起獨自參賽的體驗，克裡斯塔笑言：「我能更專注於自己需要做的事情，這是一種不同的體驗。」在她看來，體育精神是一種團結感——即便彼此是對手，不同項目的運動員也因共同的努力而緊密相連。「我想讓大家知道，即使像百慕達群島這樣的小地方，也能在世界舞臺上留下印記。」 阿德戈克是奈及利亞現世界排名最高的壁球手。成都世運會他沒有教練也沒有隊友，平時一個人訓練、吃飯，孤單時他習慣把耳機塞進耳朵，用音樂或與遠方親友的視頻通話填滿時間；球場上他始終面帶微笑，正是這份輕鬆讓他在遺材賽面對世界排名更高的捷克選手時逆轉取勝。比賽結束，觀眾找他合影、索要籤名、交換聯繫方式，在成都他收穫了全世界的掌聲和朋友。 踏上擂臺，穆薩維感到千萬道目光匯集於一身，「整個國家都在看我」。他說，在阿富汗，仍有無數泰拳少年揮汗如雨，只為登上更高的舞臺。「我的每一次出拳，都在告訴他們：堅持，就能讓希望落地。」(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)
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。
浪花直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 345.71MB
- 最后更新: 2025-11-11 02:32
- 最新版本: v3.3.14.8
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 奇秀直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 8.51以上
客服热线：137-1832-8359
桃花app类似软件
猜你喜欢
93
23845
94
2025-11-11 02:32
76245
59
2025-11-11 02:32
67913
65
2025-11-11 02:32
68123
26
2025-11-11 02:32
47839
13
2025-11-11 02:32
78321
21
2025-11-11 02:32
86132
78
2025-11-11 02:32
51278
51
2025-11-11 02:32
78342
94
2025-11-11 02:32
34716
23
2025-11-11 02:32
34721
91
2025-11-11 02:32
91
71
59413
39867
32179
91
56
69
81764
76
62318