上半年全國新設經營主體1327.8萬戶
2025-10-29 00:33 6,563次浏览近日召開的國務院常務會議討論並原則通過《中華人民共和國耕地保護和質量提升法(草案)》。會議指出，堅持耕地數量、質量、生態一體保護，綜合施策持續恢復和提升耕地生態功能，確保永續利用。 這個消息讓中國農業大學教授、中國工程院院士張福鎖團隊很振奮。前不久，該團隊剛剛在《科學》雜誌發表重要研究成果《調控植物-土壤反饋，推動農業可持續發展》，強調種地不能「頭疼醫頭，腳疼醫腳」，要把目光轉向土壤健康。 民以食為天，耕地是糧食生產的「命根子」。張福鎖在介紹課題研究背景時表示，團隊曾對華北平原小麥-玉米輪作體系長期定位試驗的105個數據點進行了數據統計測算，由於土壤問題，當前每公頃耕地存在約1.5噸的隱形糧食損失。 為何「丟了」這麼多糧食？張福鎖表示，是由於「作物-土壤負反饋」。當前集約化農業生產不合理管理造成各種土壤健康問題，如壓實引起土壤結構變差，土壤化學性狀的變化包括土壤酸化、鹽漬化，土壤生物活力降低，生物群落失衡等，導致土壤內在效率下降，作物容易染病，對氣候變化的抵抗力下降等。他說：「一畝地100公斤的隱形產量損失，我們應該拿回來。」 中國農業大學副教授王光州和中國農業大學教授張俊伶告訴中青報·中青網記者，在這項研究中，團隊基於前期研究進展及科技小院16年來生產一線的實踐積累，結合團隊近年來在根際生命共同體理論研究方面的進展，將生態學研究中發展較快的「植物-土壤反饋」思想引入農田生態系統，提出了作物高產與土壤健康協同的系統化研究範式。 張俊伶和王光州指導的學生，在田間地頭的科技小院駐紮時，發現「改土」確實可以增產。 博士生欒冬冬2020年進入課題組時，在河北曲周的麥田裡，看到大片即將灌漿成熟的麥子中，有不少麥穗提前枯白、乾癟。「這是小麥患上了莖基腐病。」他說，這種由土傳病原真菌-鐮刀菌引起的病害，能夠侵染小麥莖基部，導致莖基部腐爛、植株早衰，甚至顆粒無收。不僅如此，這種病害還會產生有毒的脫氧雪腐鐮刀菌烯醇等，威脅糧食安全和人畜健康。 他說，研究顯示基腐病的病因有很多，具體到曲周這片土地，團隊分析，這裡冬小麥和夏玉米收穫後大量秸稈還田，改變了土壤微生態環境，促進了有利於病原菌生長的微生物的富集，成為引發小麥莖基腐病的關鍵原因。 為了找到一種有益菌和病原菌進行鬥爭，欒冬冬長期在田裡、實驗室兩頭跑。去田裡把患病的小麥樣品和土壤樣品取回，在實驗室裡篩選土壤，分離出微生物。而後培養微生物、鑑定微生物，再將潛在的「對手」微生物和引發莖基腐病的病原菌進行功能拮抗試驗，驗證其是否發揮了抑制病原菌的作用，從而製備能夠抑制病原菌的有益菌劑。 在實驗室中尋找有益菌的過程雖然繁瑣，但和在酷暑裡下地噴灑生防微生物菌劑比起來，卻還不算辛苦。欒冬冬說，同學們和老師經常是下午兩點就帶上菌劑，頂著火辣的日頭出門，在田裡一直忙到晚上七八點。 經過4年的篩選與驗證，欒冬冬和團隊成員初步研製出了一種生防微生物菌劑。他說，團隊2024年在曲周建立了總面積近5畝、由16區塊組成的試驗田，田塊中應用生防微生物菌劑的結果令人欣喜：小麥莖基腐病發病率顯著下降，根際土壤中病原菌豐度下降超過25%，平均每畝小麥增產近17%。 和欒冬冬相似，博士生倪剛在山東東營的鹽鹼地上種小麥和玉米，檢驗土壤中的微生物對作物的影響。 倪剛告訴中青報·中青網記者，他們從2021年開始，在山東東營的8畝地試驗田上，每年6月播種玉米，10月收穫，玉米收穫後再播種冬小麥，來年6月收穫。在這個輪作的過程中，他和同學們一起提取玉米、小麥根際的微生物進行研究，研製出有益於作物生長的微生物菌劑，並在大田試驗的基礎上驗證菌劑效果。 「上個月，我們剛收穫了微生物菌劑試驗的冬小麥。」倪剛說，目前，與不施加微生物菌劑的處理相比，施加微生物菌劑試驗田的冬小麥增產了約30%。 研究人員由此發現，土壤對於作物的影響遠比想像中大，而土壤健康似乎還沒有得到應有的重視。 張俊伶表示，當前以追求高產為目標的集約化農業過度依賴高產品種和外源投入，植物-土壤互作關係被削弱，造成系統負反饋作用加大，而正反饋作用減少，土壤退化嚴重，土壤健康現狀惡化。 張俊伶說，由於長期忽視土壤健康，在面對農業生產實際問題時多採用「快餐式」，「頭疼醫頭，腳疼醫腳」的片面解決方式，土壤生態系統失衡，土壤多功能性難以發揮，嚴重威脅耕地質量和農業綠色發展。因此團隊在此次研究中提出農業轉型要紮根大地，「低頭」關注土壤健康。 「不能光看一茬的產量，還要看長遠的整體效應；不能只管作物，還得看護好土壤。」張俊伶說，「我們希望大家從『朝上看』，轉向『朝下看』，要扎到土裡去；希望大家不僅僅是看短期的作物產量，更要著眼於長遠的健康土壤培育。」 近些年，張福鎖在走訪全國各地的農田時，觀察到地方農業部門對「改土」的需求日益增長。研究團隊提出了未來農業科學研究的一些重點方向，他們希望構建作物高產與土壤健康協同提升的長效機制和管理策略，支撐農業系統的氣候韌性等。 中青報·中青網記者 張茜 實習生 劉璇來源：中國青年報 2025年08月11日 08版
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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