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2026-01-17 08:12 6,531次浏览「劇味」散文，是我生造的詞，但用於形容王麗萍的散文新作《長成了劇本的樣子》（文匯出版社2025年版）卻是十分恰切的。王麗萍是著名編劇，在影視劇本創作領域成績斐然，推出了《媳婦的美好時代》《錯愛一生》等膾炙人口的佳作。當她有心寫作散文體裁時，作家在常年編劇生涯養成的創作習慣乃至文學思維方式，都會有意無意或多或少地得以體現。由此就形成了她散文的顯著特色，即「劇味」，而這些特色正是自然地從字句的罅隙間生長出來的。王麗萍無疑是場景描寫的高手，文字的畫面感歷歷如在眼前。譬如這段：「黃昏的光芒灑進屋裡，從北邊的窗戶望過去，對面的公寓樓裡已經燈光點點，他們的陽臺上，女人在收曬了一天的衣裳與被子；鴿子聲聲叫喚著飛回了家；父親在訓斥孩子寫作業，還時不時地揮舞著他手裡的『老頭樂』……生活的景色，便是那一道道的小日子，處處是看得見的風景。」「看得見」，是王麗萍散文的一大特色，她不僅善於將可見之物描繪得惟妙惟肖，更善於把不可見的內心世界外化為可見的事物景象。她寫20世紀80年代普通人的生活空間：房型都一樣的大院，喝醉了酒走錯家門的丈夫，羞赧的妻子，無意間窺破了別人秘密的鄰人。這些場景，既生活化，又充滿了戲劇性。「生活的景色」在她的散文中更像是戲劇的布景，構成了人物和故事的背景和底色。布景完畢，故事即將上演，讓人期待接下來登場的人物角色。王麗萍編劇作品《媳婦的美好時代》劇照重視情緒調度是王麗萍散文又一特色。《火車咣當聲中的楊梅酒》，寫20世紀90年代初，作者隨三位老師去福建採風，在回程的火車上發生的故事。作曲家的朋友送了一隻燒雞，並叮嚀說是家屬特意做的，大家在路上吃吧。「戲」就這樣來了：燒雞被鄭重其事地交接，仿佛交付了一件重大的使命，由此生出格外的期待與意味深長的飢餓。「一切都在摩拳擦掌，一切都在有條不紊進行著，一切都將為大幕徐徐拉開做鋪墊。此時此刻，那隻被報紙包裹的燒雞，幾乎也要炸裂開來，迫不及待地要投奔到我們熱情澎湃的世界裡。」這些描寫，不僅是情節的鋪墊，更是情緒的渲染。而火車則是從前慢，幾乎站站停，「停留的時間雖然不長，卻也拖拖拉拉欲言又止。仿佛也為我們的午餐提供更加急切的情緒前奏。」老慢的火車成為急切心情的映照之物。她的散文由此形成了內在的情緒節奏，張弛有度、收放自如。作者特別擅長於長篇散文的寫作。或許可以這樣說，長篇更有利於其創作才華的發揮。她的很多文章都蘊籍著一個強大的情感內核，神完氣足，餘韻綿長。讀她的散文，我常有一種奇異的感覺，仿佛有一股澎湃之氣與文字互相交纏，彼此追逐，情感的氣韻常常漫過文字的邊界，在每一個句號後面嫋嫋不絕。王麗萍編劇作品《錯愛一生》劇照《新兵連》就是如此，作者寫剛到部隊時的艱苦窘迫，給父親寫信，關鍵處只有幾個字：「我們10個女兵用一盆水，我想回家」。寫老父親的回信：「他斜著身體寫字，似乎要用自己的臂彎給我一點點的保護，因而所有的字都是斜排的」。當然也寫戰友間的相互鼓勵與慰藉。此篇由《新民晚報》「夜光杯」發表後在朋友圈圈粉多多，被不少讀者贊為這也是一段芳華。作者總能很好地把握情緒的節奏，以此支配她的筆墨，簡省處惜墨如金，渲染時不憚辭費。而文章開頭，在閃過映照臉上的陽光，飄過焦香的空氣之後，這樣寫道：「我們說好了要一起回憶，而回憶已經揉入在看得見的道路上，滾滾而來。」化不可見為可見，乾脆利落，溫厚大氣，情緒感直接拉滿。講究故事情節和敘事的戲劇化，也是王麗萍散文的一大特徵。你聽她娓娓道來，卻不知她的筆觸跌宕跳脫終將指向何方。還是拿楊梅酒一篇來說，最能體現這一特徵。話說趁著火車過站的間隙，一定要買的啤酒終於到手，一切準備就緒，只等燒雞開吃。「此時此刻，突然，窗外！車下！一隻手以迅雷不及掩耳之勢，從你的面前一閃，幾乎在一剎那間，你看見一個小個子男人輕盈地躍了上來」「他像一個籃球運動員一樣，以一記漂亮的投籃動作，將桌上的燒雞一把拿下！抓起！撈走！」期待已久的燒雞居然這樣從窗口不翼而飛。驚詫之餘，才發覺燒雞其實並非主角，它被報紙包裹著甚至都沒有露過面。這時，真正的主角才正式登場，下鋪一個帶著南方口音的軟糯女聲響了起來：「要不要喝點楊梅酒？」那紅彤彤的楊梅酒此刻不啻是一種精神性的存在，是經歷了荒誕、惱怒和失落之後的情緒按摩。這時，你才會更加體會到前面那些看似瑣碎冗長、不厭其煩的描寫的妙處，都是在為了一剎那的釋放而蓄勢。王麗萍 新民晚報 王凱 攝《人在旅途》寫旅伴各色人等，寫心懷鬼胎的男女，是生活倫理劇。寫得一波三折、活色生香，結局意外反轉，也有溫婉的諷刺在。即便是生活中那些我們熟視無睹的小橋段，也被她寫得喜劇感滿滿。三個小青年看到有男人打公用電話愁眉苦臉，生怕他想不開，居然圍著電話亭一直繞圈。她筆下的計程車司機，有因為幫助坐輪椅的老人，意外收穫姻緣的；有一邊開車一邊嘆氣，把顧客嚇得奪路而逃的；有在堵車等紅綠燈過程中，教你用汽車牌照上的數字算24點的；有夜半叫車，管顧客要生辰八字的……一切都是那麼匪夷所思，而又真實存在。生活本來就是一個巨大的劇場，它總會以既矛盾又自洽的方式來到作者筆下。合上書本，那些人，那些故事仍在腦海中盤桓上演，不肯歇息。這就是「劇味」散文的魅力。作家的意義在於獨特性，不管王麗萍有沒有把「劇味」作為散文的追求，但在我看來，這是作家對於近年散文創作的突出貢獻。
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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