浙江安吉發布首個縣域生態文明標準化白皮書
2025-10-27 18:43 7,694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)
面對時代的要求和召喚，為深化校地合作，助力鄉村振興，廣州商學院積極行動，與梅州市五華縣雙華鎮共建社會實踐基地，為學子搭建實踐平臺，促使學生們更好地了解基層、服務社會，開拓視野、增長才幹。 十一年來，學校「築夢星辰」服務隊(及其前身「晨曦築夢」服務隊)已組織近500名師生接力奔赴，累計行程超1萬公裡，服務群眾5500餘人。服務隊用十餘年光陰，將「三下鄉」淬鍊成「常在鄉」的育人品牌，共同繪就「百千萬工程」的絢麗詩篇，把青春華章寫在了祖國大地上。 教育賦能：播撒知識火種，輝映鄉村未來 十一年來，服務隊不斷將知識的火種帶進鄉村課堂，為孩子們送上寶貴的精神食糧。精心打造的「快樂讀書夏令營」，已成為當地孩子暑期熱切的期盼。其探索的「十維教學法」——聽、觀、讀、唱、誦、繪、演、訪、研、創，讓傳統文化與紅色基因在課堂自然流淌。從非遺魚拓到科學實驗，從英語話劇到編程啟蒙，20餘門特色課程為鄉村孩子打開了一扇扇眺望世界的窗口。歷年來，服務隊已向曾支教的小學捐獻圖書8000餘冊，並開展讀書活動50餘場。 為深化教育效果，服務隊開動腦筋，結合實際情況大膽探索實踐。如在防溺水教育中摸索出「四個一」模式：一次主題宣講、一次國旗下講話、一次承諾籤名、一次主題班會；在消防演練中，堅持「課堂學習+實訓演練」雙軌並進，理論教學涵蓋滅火器「提、拔、握、壓」四步法及火勢原理，同步組織百餘名師生開展疏散演練，切實為生命織就安全防護網。更可貴的是，他們為支教對象建立成長檔案，長期追蹤，確保教育幫扶「不斷線」。 紅色傳承：激活鄉土記憶，賡續精神血脈 革命老區的紅色熱土上，總有青春的激情在湧動。在竹山阻擊戰紀念園、利塘徑大捷紀念園、蘇區村禾田水戰鬥紀念園等紅色教育基地，隊員們引領學生學歷史、聽故事，感悟先輩偉業，深植家國情懷。「讓文物史料成為『教材』，讓革命舊址成為『課堂』，請老黨員、退役老兵做『教師』」，是他們的鏗鏘誓言。 服務隊還因地制宜、因時制宜，賦予紅色教育全新形態：結合紅色主題，精心設計各類課程。手繪牆畫《紅色基因·綠茵傳承》、非遺剪紙《貳零徵程》以藝術傳遞精神，紅色話劇《山河歲月·輝煌75載》《走進黨史、對話先賢》讓歷史在演繹中煥發生機，手語版《國家》、旗語操《當那一天來臨》讓愛國情懷流淌於無聲。在這裡，紅色教育更接地氣，更有溫度。 社會服務：紮根泥土深處，回應民生所需 服務隊始終堅持需求導向，精準對接鄉村實際困難：軍營村的花生田裡，30餘名隊員俯身勞作，汗水浸透衣衫，泥土在皮膚上留下印記。烈日下，師生揮鍬修整村道的身影，與牆頭「幸福是奮鬥出來的」標語交相輝映。留守兒童的純真笑臉定格在全家福中，鏡頭裡拼接著珍貴的親情版圖。天堂山茶園裡，隊員為銷售渠道單一的茶農謀劃電商出路，為銀婚老人補拍婚紗照，阿婆鬢角的山茶花映著羞澀笑靨。在雙華鎮社區，禁毒快閃與模型展示讓上千居民築牢思想防線。服務隊已累計捐贈學習用品與獎助學金超50萬元，發放學習禮包逾千份，點滴微光正匯成璀璨星河。 機制建設：促進持續推進，守護長明之燈 長效機制是志願服務高質量發展的保障。如何讓暑期實踐「不斷檔」？為何每年都有那麼多歷屆隊員回訪？服務隊以「六化」機制給出答案，同時破譯了「常在鄉」的密碼，那就是項目化、社會化、基地化、課程化、專業化、精細化。 「十個一工程」成為項目化核心——從農家書屋到禁毒宣展，從文化長廊到產業調研。與雙華鎮政府籤約結對、開展校企聯動，為持續幫扶奠定製度基石。面對經費難題，服務隊聯合愛心企業、撬動校友資源，讓公益可持續運轉。 精細化管理是十年堅守的生命線。那本不斷增厚的「支教對象成長檔案」，實現了隊員更迭而關愛延續。近七萬字實踐心得匯成的《我們的十年》和團隊服務紀錄片《我們這十年》，將經驗凝為傳承的薪火。招募海報上的召喚——「一次下鄉，一生牽掛」，正是這支「不走的服務隊」動人的註腳。機制創新不僅保障了服務質量，更形成了志願服務可持續發展的「生態圈」，讓青春力量在鄉村振興中持續閃光。 熱血奔赴：續寫溫暖詩篇，彰顯責任擔當 服務隊指導老師翁楚歆曾動情地說：「我們點亮星星之火，卻收穫了整片星空。」如今，志願服務活動的「長尾效應」已然凸顯：多名曾受助的學生考入大學後，選擇成為志願者。而當服務隊大巴駛離時，孩子們揮動寫有「星辰」的書法作品追逐告別——更多希望的種子，正悄然播撒…… 在泥土的芬芳中歷練，在服務的實踐中蛻變。這是一場雙向奔赴的成長：青年學子將知識寫在廣袤田野，用腳步丈量鄉土中國，既為鄉村振興注入青春動能，也在服務中收穫了寶貴的人生體驗。村民們的感謝和誇讚、各級幹部的關心與支持，讓他們感懷於心，更找到了屬於自己的價值坐標。 接力堅守，初心如磐；夢想不息，星辰永耀。服務隊將進一步深化校地合作，探索「網際網路+支教」模式，推動「百千萬工程」落地，讓基地化育人惠及更多鄉村兒童，推動志願服務向更專業化、精準化、可持續化方向發展。這支年輕的隊伍正以昂揚的姿態，在服務國家戰略中彰顯青春擔當，讓志願服務的星光永遠閃耀在鄉村振興的道路上。他們的接力奔赴告訴我們：懷抱夢想又腳踏實地，當青春與時代同頻共振，平凡的堅守也能成就不凡的人生！ (信息來源：廣州商學院) 來源：中國青年報
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