（成都世運會）殘疾人比賽項目參賽規模超往屆 詮釋成都溫度
2025-10-22 12:38 8,289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)
一顆顆新鮮的牛油果，從南非果園的枝頭採下，不久便可送達中國消費者手中。近年來，隨著「輕食」「低脂」等消費趨勢流行，牛油果因低糖、多纖維、富含不飽和脂肪酸等特點，受到越來越多中國消費者的喜愛。牛油果沙拉、牛油果奶昔、牛油果茶飲……中國市場對牛油果的消費場景更加多元化，消費量不斷增加，為南非等國的牛油果開拓中國市場帶來了新機遇。 自2023年獲準輸華以來，南非鮮食牛油果持續出口中國市場，為中南經貿合作注入新動能。近日，記者走訪南非牛油果生產企業和牛油果行業協會，探訪小小牛油果背後承載的中南友好合作大故事。 「增強了南非牛油果從業者的信心」 清晨，記者從南非北部林波波省城鎮察嫩驅車一路向北。道路兩旁連綿起伏的山丘上，一片片蒼翠的樹林中，有不少牛油果樹。成熟的牛油果掛在枝頭，表皮油亮光滑，格外顯眼。 在威斯特伐利亞公司位於察嫩的牛油果園，身穿綠色制服的工人正用網兜將牛油果摘下，裝到斜挎在身上的背包裡。背包裝滿後，工人們將牛油果裝到運輸車上。隨後，這些牛油果被運送到牛油果包裝廠，進行檢測、清洗、分揀、包裝等程序。 牛油果是南非重要的經濟作物，種植面積超過2萬公頃，並保持每年800公頃的增長態勢。林波波省是南非牛油果的主產區之一。威斯特伐利亞公司非洲商務總監漢斯·博尤姆介紹，目前南非牛油果年產量約16萬噸，其中40%至45%出口至國際市場，年出口總值約50億蘭特(1元人民幣約合2.47蘭特)。 2023年8月，南非成為繼肯亞、坦尚尼亞之後第三個獲得鮮食牛油果輸華準入的非洲國家。2024年10月，首批來自南非的牛油果通過非洲農產品輸華「綠色通道」入境中國，亮相第七屆中國國際進口博覽會。今年5月，南非水果出口公司ZZ2向中國出口了2025年產季首批牛油果，並通過實體商超、網絡平臺等渠道銷售。截至目前，南非已經向中國市場出口牛油果約100噸。 「南非是非洲最大的牛油果出口國，中國市場為南非牛油果提供了更多元的出口渠道。」博尤姆表示，「南非牛油果進入中國市場，不僅為中國消費者提供了更加豐富的選擇，也增強了南非牛油果從業者的信心。」 「在中國市場建立獨特的競爭優勢」 走進ZZ2公司位於察嫩的牛油果包裝廠，映入眼帘的是一條高度自動化的牛油果包裝線。工人們熟練地對牛油果進行包裝，之後將牛油果運到冷庫，為牛油果「降溫」後再進行全程冷鏈運輸。 控制室裡，技術人員正盯著屏幕，記錄生產線的運行情況。屏幕上顯示著牛油果的單果克重、瑕疵情況、建議分類等級等詳細信息。「這一設備能夠捕捉識別牛油果的具體信息，實現對牛油果的自動化分類。」ZZ2公司市場經理克萊夫·加勒特說，該生產線每小時最多可處理30噸牛油果。 「牛油果經過成熟度檢測、壞果篩選、果皮清洗、機器分類等流程，被劃分為不同等級。品相較好的牛油果進入零售和批發市場，表皮有瑕疵但不影響食用的牛油果將被送到加工廠，用於製作牛油果泥、牛油果油等產品。」加勒特說。 今年6月，ZZ2公司生產總經理皮特·范齊爾帶領團隊前往中國上海考察，與中國經銷商洽談合作事宜。「我們與ZZ2公司團隊溝通了南非牛油果在中國的銷售情況，並探討了優化航運時間的方案，希望為下一批南非牛油果輸華提供更多經驗，更好滿足國內消費者的需求。」中國一家牛油果銷售公司的常務副總經理史春雨表示。 2023年，中國牛油果進口量約6.6萬噸，成為亞洲最大牛油果進口國。與世界各產區的牛油果「同臺競技」，南非牛油果如何「脫穎而出」？ 「南非牛油果在產季和品種方面具有優勢。因種植區域跨越不同緯度和海拔，南非牛油果的產季從每年2月持續到12月，具有持續供應出口市場的能力。」南非亞熱帶水果種植者協會執行長德雷克·杜金說，在品種方面，南非產的綠皮牛油果果皮薄、味道甜、纖維感強，為中國消費者提供了不同的口味選擇。 「從運輸環節看，鮮食牛油果對運輸時效的要求較高。中國推出的非洲農產品輸華『綠色通道』為南非牛油果出口中國提供了重要便利。」史春雨說，南非牛油果到達中國港口後，海關會按照「綠色通道」標準提供「無陪同查驗」等通關便利化措施，優先安排查驗及通關放行。 「從產業基礎看，南非牛油果園多為大規模經營模式，耕作方式集約化、專業化，在採後處理、冷鏈運輸等方面具有豐富經驗。」加勒特表示，當前，南非牛油果運輸到中國港口的平均時間是22至25天，他們正致力於採用更成熟的冷鏈技術，持續優化航運線路，保證產品品質和運輸時效，「為南非牛油果在中國市場建立獨特的競爭優勢」。 「抓住非中經貿往來蓬勃發展的機遇」 今年6月，中非合作論壇成果落實協調人部長級會議舉行。中方強調，中國願通過商籤共同發展經濟夥伴關係協定，落實對53個非洲建交國實施100%稅目產品零關稅舉措。這一舉措大大增強了南非牛油果行業對中國市場前景的信心。 「南非牛油果行業將中國作為重點開拓的新興市場之一。零關稅政策的實施，無疑將進一步提升我們的出口競爭力。」杜金表示，「南非亞熱帶水果種植協會正與相關機構合作，在中國等市場開發牛油果特色食譜，讓更多中國消費者愛上這種健康果實。」 「中國市場增長迅速、潛力巨大，隨著中國消費者對牛油果的需求持續上升，必將有力推動南非牛油果產業的蓬勃發展。」杜金表示，「除鮮食牛油果出口外，我們注意到中國雲南省正培育當地牛油果產業。南非擁有超過百年的牛油果種植歷史，具有產業化優勢。我們期待與中國夥伴開展從牛油果種植到加工全產業鏈的合作。」 近年來，包括南非牛油果在內的非洲特色農產品持續走俏中國市場，農產品貿易合作成為中非合作的新亮點。「我們希望抓住非中經貿往來蓬勃發展的機遇，不斷擴大種植面積和產量，積極開拓中國市場，不斷增強南非農產品在全球市場中的競爭力。」杜金表示。 (人民日報約翰尼斯堡8月10日電 記者 戴楷然 楊 陽 鄭 翔) 《人民日報》(2025年08月11日 第 03 版)
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