錫林郭勒大草原：1500萬畝固定打草場迎秋日打草季
2025-10-23 19:43 4,827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)
每周末刷屏社交平臺的《歌手2025》落幕了，陳楚生、美國歌手米奇·蓋頓、單依純依次位居總決賽前三。這趟持續近三個月的音樂徵途，相關話題閱讀量累計1080億+。出圈效果驚人的另一面是，圍繞節目的輿論場眾聲喧譁。直播後的深夜，陳楚生用「沉重」來形容歌王獎項的分量：「在我心裡，沒有歌王，有的是真正熱愛音樂的歌手，每一個都獨一無二。」同時間，網友們為結果爭論不休，有人形容此刻的冠軍對於陳楚生而言「更像燙手山芋，而非歌王榮譽」，也有人覺得「誰當歌王，都有爭議」。「燙手山芋」誰接都一樣嗎？條分縷析之前，中國人民大學新聞學院副教授董晨宇打了個通俗的比方，「如今這個時代是不太可能出現『劉德華』的」。媒介資源空前豐富、文化產業高度利基化，網際網路時代的福祉讓人們能找到各自的情緒收納間、審美連接點、精神棲息地。「從這個意義上說，音樂審美的差異，無需強行統一；審美差異帶來選擇差異，可以不理解，但請互相尊重。」一檔全民級音樂綜藝撞上了文化審美日益多元的時代，十季之後，還能怎麼走？喧囂之下，有些選擇題拋給節目組，或許，也能拋給觀眾。就像大眾聽審每每「7選3」，面對心中三四號位的歌手，投票器按給誰，不存在二元對立，卻不得不釐清取捨。愛冒險vs愛完美總決賽首輪，暌違內地螢屏許久的王力宏作為單依純的幫唱嘉賓登場。生於浙江金華的00後與前輩老鄉合唱《落葉歸根》，兩人如泣如訴的歌聲交錯，將鄉愁娓娓道來。一曲落葉歸根的樂壇輪迴，以首輪第二、華語歌手第一的排名印證觀眾所愛。 當樂評人和網友紛紛給出「有效合唱」「完美改編」的好評，拐點出現了。第二輪獨唱，單依純打了張「冒險」牌，新歌《有趣》大膽前衛，聽似波瀾不驚，實則處處機鋒，挑戰著大眾接受度。自從第一期亮明態度「我是來體驗的」，這位中國新生代歌手的代表人物，將00後體驗派玩音樂的態度執行到底。《珠玉》《李白》《舞娘》，她每周的表演都能引發熱議，歌詞「如何呢，又能怎」成了網絡爆梗。熱門話題裡，一邊是她拋出的疑問、對自我的尋找，被不少年輕人稱為「人生態度嘴替」；另一邊是高度實驗性的音樂風格，被質疑「真的好聽嗎」「欣賞不來」。兩極的評論真應了樂評人耳帝的評價：「最後這首『有趣』，與她本人高度契合，踐行了李安那句『寧可犯錯，不要boring』。」 事實上，本季節目，踏上冒險徵途的何止一個單依純。第一期，林志炫帶著《悟空》重返《歌手》，前任歌王無須再證明唱功，只為打破舒適區，「希望在還能唱的年紀，做更多創新性的音樂表達」。可惜，若以結果論，老牌唱將初涉搖滾怒音，大眾審美區此路不通。相似的還有者來女，甘肅女孩勇闖揭榜戰，從《三界四洲》《俠客行》到《站在高崗上》，曲風多變，可除了揭榜成功的《三界四洲》，其餘舞臺伴隨爭議同行。選冒險還是選完美？年輕的單依純沒有給確信的答案。直到總決賽前，她還在反問節目組：「什麼是對？什麼是錯？大眾不接受就是錯？大家喜歡就一定對？」倒是王力宏表了態，「可能不冒險才是最大的冒險」。聽歌聲vs聽心聲無論林志炫在《歌手2025》的冒險與完美間有沒有找到最優解，至少有一點肯定，他觸到了如今人們聽歌邏輯的遞遷——「現在的年輕人已經從聽音樂轉向『聽自己』，他們必須要在音樂裡面找到或看到自己。」 北京大學融媒體中心音視頻辦主任呂帆坦言，他就是在音樂裡聽心聲、找共鳴的一員，「比如陳楚生，不僅是一代人的青春記憶，也在時間裡與一代人共同成長、感受時代」。總決賽次輪，80後陳楚生以一首未發行的新歌《獲獎之作》挑戰。歌名甫一披露，有人調侃他對結果志在必得，可聽完方知，此「獎」並不與任何通常意義的成就綁定，它是為每個普通人頒發的人生獎項。從「哭著來依然被愛」的奇蹟，到「關關都過關關再有」的人生打怪升級；從「十八歲的追夢和撲空」到「養家後的負重」，原來，頒獎權可以握在自己手中。詞作者唐恬又一次用最樸素的詞，撥動聽者心弦，經由陳楚生真摯的演唱，多少在人生逆旅上跌撞前行的人照見了自己。 同樣，與其說觀眾被《天后》的演唱觸動，不如看成，李佳薇從「賣房謀生」到「天后」歸來的涅槃故事，賦予了歌曲超越音樂性的意義。它更像是一個傾訴的載體——透過它，觀眾看見的何嘗不是身處困境、等待觸底反彈的自己。呂帆說：「歌聲是否美妙，技術是否臻化境，多元審美眾口難調，但能打動人心的作品，一定在某種程度上戳中了真實的內心、真切的情緒。」破圈了vs留得住製作人、音樂人、學者，不同身份的他們提到了相似困惑：有沒有出圈的「梗」，有沒有適合短視頻背景音樂的前三秒歌聲，往往左右了一首歌乃至一檔節目是否擁有適合網絡傳播的記憶點——網際網路時代自有驚奇之處，亦有「失序」之時。 者來女唱過很多動人的歌，她融入民族元素的改編策略，在算法掌控網民主頁的平臺，贏得一片點讚。但在《歌手2025》的音樂奇旅，面對不同代際、地域、文化偏好的觀眾，她的表演總是好評與批評齊飛，直到「蕾蒂婭」誕生。因為一次演唱中發音不夠標準的「lady」，熱梗不期而至。土味發音、獨特造型、「先跑起來再穿鞋」的心態、女性肆意釋放自我的激情……一時間，表演中的不完美瞬間，以熱梗之姿攪動流量，連帶者來女本人破圈了。偏離了音樂本身的熱梗狂歡，卻完成了網際網路時代內容創作者追求的破圈難題，是喜是憂？董晨宇對此保持審慎樂觀：「流量本身是個中性詞。碎片化傳播為節目帶來流量，音綜又為華語音樂市場導流。文化消費領域陷入注意力爭奪戰的當下，一個梗、一條切片雖不能完整呈現藝術，但能提供關注入口。」至於玩梗的狂歡會不會掩蓋音樂的聲量，節目引發的話題會不會喧賓奪主搶佔了歌曲的高光，「新的傳播形式帶來了副產品，如何在破圈後，託舉更多歌曲留下來，這是個挑戰」。 「或許，是時候考慮適當弱化競技成分。」呂帆看到了《歌手2025》在打造不同地域、民族、代際間音樂交流平臺的努力，「但不夠解渴的是，這些交流目前還停留在一首歌、一次表演的層面」。身為專業觀眾，他更希望看到更多「人」與「音樂」的故事，「深入展現歌曲創作的背景、改編的策略，也可增加相應的音樂知識普及內容，理想的模式是在更深層次上實現『美美與共』的文化對話與交融」。
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