颱風「楊柳」 趨近 粵東多地發布颱風預警信號
2025-10-23 17:13 2,395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)
專家：平臺「反內卷」需轉向落實，破局關鍵在於調整算法邏輯 日前，美團、餓了麼、京東三大平臺同步發聲，承諾抵制惡性競爭、規範促銷行為，同時提出多項限制補貼行為的舉措。 那麼線下商家感受如何？近日，成都商報-紅星新聞記者在走訪中發現，仍有不少商家表示，外賣不賺錢，大額優惠券和紅包減免金額過高，每單實收金額遠低於商品定金。 對此，網經社電子商務研究中心分析師陳禮騰表示，外賣平臺「反內卷」破局關鍵在於平臺調整算法邏輯，降低促銷活動對流量分配的權重，增加服務質量、用戶評價等維度佔比；同時，明確補貼成本分擔比例。監管部門需強化執行力度，定期公布平臺抽成比例、補貼規則等數據。 外賣紅包減免高 兩瓶啤酒比線下少賣16元 日前，一名精釀啤酒門店負責人向記者展示了一筆美團外賣訂單，這筆產生於8月5日的訂單顯示，顧客點了5斤果啤和5斤鮮啤，一共是96元加上兩個杯子1元以及2元包裝費和2元配送費，但是顧客使用了10元紅包和5元商家代金券、5元滿減、2.6元滿減配送費的優惠，合計優惠了22.6元，顧客支付了79元。商家到手是70.22元。 這名負責人稱，這一單在線下店的售價為79元，另外加上外賣包裝的成本2塊錢，合計是81元。這一單就比線下低了10元左右。自己的門店是連鎖品牌，定價權不在門店自己，在線上原本9.9元和5.9元一斤的啤酒分別漲到12元和7.2元一斤，使得整體的訂單比線下貴了不少，但加上各種紅包和優惠，自己實收仍然低於線下。 這名負責人還提到，以一件線下售價30元的瓶啤為例，線上的價格為35元，有名顧客通過外賣平臺下單兩瓶，各類優惠達到19.6元，配送費是6.9元，顧客實際支付價格是57.3元，自己實收43.86元。這兩瓶啤酒就比線下少賣16元多。 另一名飲品店的負責人告訴記者，上個月外賣平臺推出「1元購」和「0元購」的時候，是平臺與品牌方協商了一個價格，讓門店、品牌方讓利，最後平臺把補貼分給商家。回歸正常以後，一杯飲品線下大致是10元，在線上定價到13元，平臺如果讓利5元，到手也就8元，等於仍然讓掉了商家的利潤。 一名賣烤串的商家稱，紅包減免有時候可以漲到10元。線下堂食已經與平臺的售價出現了倒掛。 為了少「虧」錢 有商家提高外賣平臺標價 一名砂鍋店的店主告訴記者，她的一份砂鍋燴麵線下售價是10元，在平臺標價達到了14.8元，即便這樣到手也才8元。一份排骨砂鍋線下22元，在線上將價格標到25.8元，顧客實際16元左右就能買走。她考慮如果繼續將平臺價格標高，可能會帶來不利影響，所以也是「賠錢賺吆喝」。 一名雞公煲店的負責人表示，店內一份20元的黃燜雞在平臺標價達到35.8元，加上7元的配菜總計43.8元，但各類優惠券和補貼直接能把價格降到29.8元，這樣的價格仍然高於堂食。但這一單店裡的預計收入只有19元左右。 這名負責人還稱，產品的定價是幾年前商家定的，此後平臺總是單方面調整定價，主要提高定價以讓顧客感到折扣力度更大。 網經社電子商務研究中心分析師陳禮騰表示，商家「外賣到手收入低於線下」的矛盾，本質是線上定價機制扭曲。為覆蓋抽成和配送費，商家需提高線上標價，但消費者對價格敏感度高，商家只能通過「虛高標價+折扣」吸引流量，最終導致實際收入低於線下。 疑問 平臺技術服務費在6%-8% 為何商家「體感」不好 某外賣平臺一名工作人員告訴記者，平臺的技術服務費，就是大家理解的佣金，這部分是6%-8%。如果自配送，則是9%-9.5%。這項費用，成一單就按比例抽取。對於配送服務費，一般佔訂單實付費用的15%左右，這筆錢不是平臺收入，而是用於支付騎手和合作商的配送成本。這筆錢也是成交一單就要支付一單。 「紅包、優惠券，以及給用戶免配送費，這些都不是必須項，而是彈性自主選的。商戶在平臺可以自主選擇是否、多少、何時來上這些策略，也可以不上。」該工作人員表示，在商家看來，商家在平臺上的實收金額相比商品訂單金額要少至少20%，他們默認這些支出都是平臺抽走的佣金。但平臺官方公布的佣金收取比例只有6%-8%。雖然平臺在「反內卷」，但商家體感並不好。 有財經類媒體曾在報導中表示，補貼活動成本主要是由平臺或服務商、商家共同承擔的優惠券，其中商家的分攤金額往往最多；配送服務費則是商家使用騎手配送支付的費用，為吸引用戶下單，相當一部分商家選擇全額承擔配送費；平臺佣金，對應平臺的信息服務費等，只有這部分收入是全部落入平臺口袋的。 可以看出，商家在平臺付出的給予消費者的促銷優惠是平臺佣金的數倍，有商家會把自己未到手的金額均視為平臺抽成。雖然這些補貼最終是讓消費者得到的優惠，但規則是平臺制定的，商戶不補貼，可能意味著沒有流量和曝光。 專家 商家面臨流量分配不公、 補貼規則不透明等問題 今年以來，網絡平臺的不正當競爭已經屢次引發監管部門重視。7月18日，市場監管總局官網發布消息稱，已對外賣平臺開展行政約談，要求外賣平臺企業理性競爭。此前，市場監管總局等五部門已於5月，針對當前外賣行業競爭中存在的突出問題約談了平臺企業。 8月1日，美團、餓了麼、京東先後在官方渠道發布聲明，承諾將規範促銷。其中，美團在聲明中稱，將堅決規範促銷行為，杜絕不正當競爭行為，推動建立公平有序的行業秩序，促進各方互利共贏。餓了麼承諾合理規劃發放補貼、堅決抵制惡性競爭、持續提升服務質量、合作促進生態共贏。京東也承諾，規範補貼行為、抵制惡性競爭、提升服務質量、促進互利共贏。 8月5日，貴州省市場監督管理局集中約談美團、攜程、飛豬、同程、抖音等五家涉旅平臺企業，要求其嚴格遵守價格法、反壟斷法等法律法規，禁止價格欺詐、哄抬價格、價格串通，嚴禁濫用市場支配地位實施不公平高價、限定交易等違法行為。 對此，陳禮騰表示，平臺「反內卷」政策需從口號轉向落實。當前實際執行中商家仍面臨流量分配不公、補貼規則不透明等問題。破局關鍵在於平臺調整算法邏輯，降低促銷活動對流量分配的權重，增加服務質量、用戶評價等維度佔比；同時，明確補貼成本分擔比例。監管部門需強化執行力度，定期公布平臺抽成比例、補貼規則等數據。 成都商報-紅星新聞首席記者 吳陽 同步播報 多地新規： 騎手遵守交規不闖紅燈每月可多掙千元 近日，美團在東莞、天津、上海、長沙啟動新一輪「不闖紅燈安全激勵活動」。該活動在各地交警及相關部門指導下展開，騎手在配送過程中遵守交通規則、不闖紅燈，每單即可額外獲得1至1.5元獎勵，每月可多掙千元。 「這項舉措很有意義，各外賣平臺在加強騎手安全管理的同時，以更多正向激勵代替負向懲罰的舉措，引導騎手自覺遵守道路交通安全法律法規。」東莞市公安局交管支隊交管科副科長簡喜發說。 活動期間，部分騎手自願報名，穿上定製的騎手服，衣服背面印著「我承諾不闖紅燈」，以接受社會的監督。在東莞，活動推出預熱後就有超過3000名騎手踴躍報名。 據介紹，早在今年5月，美團便在濟南、泉州、惠州、包頭等城市開展騎手交通安全治理試點，為保持零闖紅燈記錄的騎手發放「等燈等燈獎」。活動期間，騎手一周增收達到400多元，試點城市超過2萬名騎手獲得獎勵，專送騎手闖紅燈行為環比減少26%。同時，在全國100餘個城市，美團還將「安全分」納入騎手考核，達到一定安全分等級的騎手將獲得對應月度獎金和權益。 此外，美團正開展專項行動，依託警企共治項目「燈塔計劃」與39個城市交警部門實現數據對接，精準定位交通違法及交通事故風險騎手，針對闖紅燈、超速、逆行、不戴頭盔等行為，根據騎手違法程度和頻次，分別處以警告、強制參加考試、限制接單等管控，並將交通違法情況納入對合作商考核指標中，推動各城市重點路口的騎手闖紅燈率顯著降低。 「我們始終將騎手交通安全放在公司運營的核心並持續投入資源，採取了一系列的措施，包括研發投放智能頭盔、識別交通安全高風險行為騎手，有針對性地進行安全教育。同時，讓遵守交通規則的騎手能獲得獎勵，進一步地引導營造遵守交規的良好氛圍。」美團安全管理部南區總監吳潤偉表示。
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