甘肅榆中山洪直擊：村民互助渡難關 淤泥中盼新生
2025-10-28 01:11 3,975次浏览崔志偉,1987年生,中共黨員,工程師,現任中建二局河北分公司雄東片區A單元安置房及配套設施項目項目書記。自2012年投身建築行業以來,他已在施工一線堅守12年,足跡遍布運城、石家莊、深州、雄安新區等地,參與建設多個重點項目,榮獲公司 「敬業模範」 等榮譽表彰。雄東片區A單元安置房及配套設施項目,肩負著雄安新區高鐵樞紐周邊居民搬遷的重要使命,是中建二局河北分公司在雄安新區的開篇之作,更是企業踐行國家發展戰略、助力新區建設的生動實踐。該項目工程體量大、工期緊張、施工標準嚴苛。圓滿完成建設目標,既是必須完成的政治任務,也是企業義不容辭的使命。懷揣這份責任,2020年7月,崔志偉主動請纓奔赴雄安,與項目團隊一道,在那片荒草叢生的「沼澤地」裡,開啟了艱苦卓絕的初期攻堅。「外協部長」—— 衣食住行的拓荒者初到雄安,項目團隊一度手足無措,而歷經多個項目磨礪的崔志偉,早已做好「從零開始」的準備。作為項目「對外協調」負責人,他首要任務是選定管理人員的住宿與辦公區域。「近一點、大一點,能辦公能睡覺就行」,標準雖不高,但對初來乍到、人地兩生的崔志偉而言,並非易事。那些天,他對著地圖反覆研究,跑遍周邊村落,翻遍通訊錄,打遍聯繫電話。功夫不負有心人,他在項目場地附近的小步村找到一家廢舊工廠,經過五天的水電網絡改造,項目部終於「安營紮寨」。解決了吃住問題,真正的挑戰才剛剛拉開序幕。施工場地水系發達,荒草長得比人還高,身高一米八的崔志偉走進去都不見蹤影。「這裡離白洋澱近,土地鬆軟,荒郊野外手機信號也差,剛開始同事們到現場測量,都得穿雨鞋、拿對講機,不敢往深處走。」崔志偉回憶道。道路是最急需解決的難題。找準關鍵後,崔志偉不辭辛勞,多次登門拜訪,想方設法與相關部門和村民溝通協調,最終贏得了地方政府和村民的信任與支持,順利辦下各類證件,開墾了荒地,安裝了信號基站,接入了村民的灌溉用水,為項目順利進場施工築牢了根基。「工地大喇叭」—— 質量進度的守護者雄東安置房項目作為雄安新區當前任務最緊迫、關注度最高的重大民生工程之一,其施工進度時刻牽動著每一位回遷百姓的心。2021年8月,經過施工團隊一年的奮戰,項目如期實現全面封頂。那一刻,崔志偉深感肩上的擔子更重了。一方面,要加強外部對接,保障工期履約,確保居民如期入住;另一方面,更要堅守住房品質,為回遷百姓打造「幸福安居」的家園。這份沉甸甸的責任,反而激發了他更強的動力。崔志偉深知,項目從規劃、建設到運維,每一個工藝細節都嚴格遵循國內最高標準,容不得半點馬虎。因此,無論後勤工作多繁忙,他每天都會擠出時間到施工現場巡查。同時,崔志偉號召項目班子成員帶頭組建黨員志願服務隊,劃分責任區,全力保工期、抓安全、強質量。他還多次在施工現場組織「工地開放日」活動,邀請業主走進工地,親自向參觀群眾講解他們的「未來新居」,看著前來參觀的新區群眾臉上洋溢的幸福笑容,崔志偉覺得一切付出都值得。「為了讓回遷村民全程安心,我們定期邀請他們來現場監工,耐心講解現場安全文明施工、各工程分區、智慧展廳等內容,還通過『VR看新房』等方式,讓新區百姓零距離感受『未來新居』的品質。」崔志偉介紹說。「後勤書記」—— 團隊精神的塑造者在項目一線堅守十多年,崔志偉深知工程人的艱辛。他常說:「我多忙點、累點沒關係,只要能最大限度提升職工群眾的幸福感,就值了。」自雄東安置房項目組建以來,管理團隊最多時達100多人,建設高峰期有5000餘名工人。面對如此龐大的建設團隊,崔志偉始終將職工關愛放在心上、落實在行動上。他每月組織項目管理人員「生日會」,為員工加油鼓勁、送上祝福;牽頭開展新員工「百日成才」成長計劃,號召項目領導班子與新員工籤訂「導師帶徒」協議,培養了一批又一批青年項目人才……此外,他還帶領黨員志願服務隊,組織農民工工友接種疫苗、進行核酸檢測,嚴格落實防疫措施,守護工友身心健康;搭建「工人大舞臺」,豐富工友業餘生活;設立信訪接待室,確保每一位工友的訴求都能得到妥善解決。「人心齊,不扯皮」,這條標語懸掛在雄東安置房項目部最醒目的位置,既是對項目職工最有力的號召,也是這支年輕團隊精神風貌的真實寫照。2021年3月,中央廣播電視總臺「心連心」藝術團「奮進新時代 築夢未來城」慰問演出活動走進雄安新區建設一線,並在雄東安置房項目錄製節目。崔志偉帶領項目團隊全力協助,充分展現了雄安建築工地的建設風貌和建築工人的精神風採,為雄安建設者和當地群眾獻上了一場精彩的文化盛宴。河北雄安新區宣傳網信局專門發來感謝信,高度肯定項目團隊從新區大局出發,立足崗位、擔當使命、精益求精、認真負責的工作態度。2022年8月26日,雄東片區A單元安置房項目首批交付儀式隆重舉行。看著即將搬進新家的居民們來來往往,崔志偉百感交集。四年多來,他親眼見證了雄東這片土地日新月異的變化;他用熾熱的匠心,守護著這項偉大時代的民生工程,書寫著雄安新區百姓的幸福安居夢。（李曉天）
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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