市場監管總局：我國保健食品抽檢不合格率連續5年低於0.6%
2025-10-23 16:29 5,827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)
杭州8月4日電 題：重訪浙江杭州東洲：一封抗戰家書何以感化敵人？ 作者 嚴格 林波 他犧牲時，懷裡的家書竟感化了戰場上的敵人。這封家書被帶回日本，幾十年後公之於眾。一段塵封已久的故事就此浮出水面。 近日，作者參加浙江省檔案館組織的「我在檔案現場 解密檔案故事」活動，走進抗戰期間東洲保衛戰發生地杭州東洲等地，探尋這封抗戰家書背後的故事。 近日，杭州市富陽區東洲島一景。 林波 攝 家書 2019年，杭州抗戰歷史研究者何明敏買到了侵華日軍第22師團第85聯隊史《軍旗之下》。這裡收錄了一篇侵華日軍軍官手記，標題為《哀悼青年軍官王晉藩君之死：長沙島(東洲島)第一線突擊小隊長手記》(以下簡稱《手記》)，記錄了中國軍人英勇抗戰的往事。 1939年3月，日軍進攻杭州富陽東洲島，東洲保衛戰就此爆發。東洲島位於杭州富陽東部，是富春江下遊的大沙洲，也是抗戰時中國軍民的前沿陣地。 據《杭州抗戰紀實》記載：此戰雖勝，但中方損失慘重，傷亡230餘人。 日軍第85聯隊第3大隊第9中隊小隊長橋爪辰男，是《手記》的作者，他說，其部下在一名陣亡中國軍人身上發現一封信與一張照片，並交給他。 這封信用毛筆書寫，字跡工整，是一位父親寄給兒子的家書——「承韶吾兒：收閱昨接來函，知汝在富陽大源見習，皆獲平安，予心深慰。刻家內皆得平善，無庸遠念。惟汝母親見汝年少遠方見習，辛苦異常。更兼時局未定，無時無刻皆是憂慮於汝。切要體量父母愛汝之心，在外見習，千萬見機而作，心中格外特別謹慎，諸事皆要思想進退，勿任意敏強。諸凡切要留心，以免疏忽之慮。天氣嚴寒須要加衣，須要時常寄信安家勿誤為要。耑此並詢。近佳。父字。」 「家書抵萬金」，在戰爭年代，這封不到200字的家書，承載著父母對兒子最真切的牽掛與平安的期許。 根據《手記》，作者知道了家書中的兒子，也就是陣亡的中國軍人名字——王晉藩。 《軍旗之下》一書記錄的家書及王晉藩照片。 林波 攝 追尋 橋爪辰男在《手記》中，感慨王晉藩父親信中滿是關愛，還稱王晉藩「為悠久大義任務而獻身，生死已被超越，你的魂魄將久遠地活在我的靈魂裡。因為這件事，我後來的中文名字就叫作王晉藩」。 在浙江省檔案館館藏的一份「抗敵殉難名冊」中，作者找到了王晉藩的信息：福建福安人，浙江省國民抗敵自衛團第一支隊第四大隊第十一中隊見習少尉，1939年3月犧牲於杭州富陽東洲，時年18歲。 何明敏感嘆不已，橋爪辰男是殺害王晉藩的日軍入侵者，但是這封家書也一定程度感化了他。 他認為，橋爪辰男的《手記》中所流露的，不僅有對這位忠勇赴死的中國軍人的敬重、讚佩，更有同為人子、同樣初入軍旅的物傷其類——王晉藩剛出校門，尚在見習期就戰死沙場，這可能是他經歷的第一場也是最後一場惡戰；橋爪辰男也是從日本陸軍士官學校畢業不久，東洲之戰也是他的首次參戰。 《手記》裡的照片，王晉藩還是學生模樣，略顯稚嫩。當時，照片和家書被王晉藩藏在懷裡帶上戰場，犧牲後又被橋爪辰男帶回日本。 何明敏也在思考，王晉藩的父母家人當時是否得知消息？他長眠何處？家書是否還在橋爪辰男後代手中？能否歸還給後人？於是，他聯合溫州文史學者王長明、夏新天等志願者，開始找尋資料。 王晉藩照片背面寫有「溫州中學卒業」字樣。王長明和夏新天據此查到線索，在溫州市檔案館和《溫中百年》中找到溫州中學1939年春初中畢業生名單，其中有王晉藩。他的籍貫是福建福安。 志願者們踏上從浙江溫州到福建福安的追尋之路。 據1940年12月出版的《福建教育通訊》記載，王晉藩主動從戎，以身殉國，其父王景仁將撫恤金三百元捐獻給福安縣抗敵後援會，該會呈請總會予以嘉獎。 幾經輾轉，志願者找到了王晉藩的侄子王一凡，隨後聯繫上他。王一凡很激動，希望能到溫州、富陽走走看看，也期盼早日拿回家書。 浙江省黨政團警人員及人民因抗敵殉難名冊。(浙江省檔案館館藏) 重返 近日，作者前往杭州富陽東洲島。在富春江北岸，翻開彼時的日軍作戰地圖——1939年3月21日凌晨，橋爪辰男所在侵華日軍第85聯隊主力，就從這裡發起渡江攻擊。 富春江北岸對面就是東洲島，當時王晉藩所在的浙江國民抗敵自衛團第一支隊第四大隊，奮起還擊。 這是一次不對等的戰鬥。 日軍一個聯隊有3000多人，武器裝備精良，甚至當天日軍使用了毒氣彈。 而浙江國民抗敵自衛團第一支隊第四大隊只有不到1000人，幾乎沒有重武器。更何況，這是一支由學生和警察等熱血青年組成，剛剛成立半年、幾乎沒有像樣訓練的自衛隊。 18歲的王晉藩在中學畢業後就上了戰場。 而24歲的橋爪辰男，也剛剛從日本陸軍士官學校畢業，但他受過正規軍校的完整訓練。 此刻，作者眼前的富春江風平浪靜，但1939年3月，是炮聲隆隆，血雨腥風。 如今東洲島已經修建了橋梁，風景優美，一片田園風光，被譽為「富春江上的世外桃源」，露營、騎行等活動深受杭州戶外圈子喜愛。島上，當地村民陸人淼自發創辦了東洲保衛戰史料陳列館。他說，要把歷史告訴更多人。 遺憾的是，王晉藩的長眠之地至今無法確認。但是，作者知道，他就在我們腳下的這片土地裡。在東洲保衛戰紀念亭，我們為他獻花，還想對他說：「抗戰勝利80年了，山河無恙，我們沒有忘記你。」(完)
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