具體時間定了！俄方通報「特普會」最新細節
2025-10-27 05:41 9,926次浏览新華社西安8月5日電 題：紅底色 綠生態 新動能——陝甘寧革命老區舊貌換新顏 新華社記者張斌、梁軍、張瀚暘 盛夏，行走在陝甘寧革命老區，只見黃土高原的溝壑間，晨曦穿透薄霧，映照著這片紅色土地。 陝甘寧革命老區在我們黨歷史上具有十分重要而特殊的地位，它作為土地革命戰爭時期創建的紅色革命根據地，是黨中央和紅軍長徵的落腳點，也是黨帶領人民軍隊奔赴抗日前線、走向新中國的出發點，鍛造了偉大的抗戰精神、延安精神。 如今，這裡的山峁間跳動著綠色脈搏，機房裡奔湧著數字浪潮，紅色基因浸潤的土地上，正書寫著高質量發展的時代答卷。 紅底色：精神血脈的時代傳承 陝西省延安市金延安文化旅遊產業園區內，一場名為《延安十三年》的紅色歌舞劇拉開序幕。隨著一聲「紅軍來了」的急促呼喊，演員們快步穿過人群，遊客們不由自主地追隨前行，走進那段烽火歲月。 不斷探索創新表達、強化遊客體驗，延安紅色旅遊持續升溫。2024年，延安累計接待遊客4731.5萬人次，同比增長12.7%，無數遊客從革命舊址裡汲取奮進的力量。 歷史的長卷在腳下鋪展。90多年前的南梁，陝甘邊區蘇維埃政府剛成立，共產黨人便在幾孔窯洞裡創辦了列寧小學，知識的火種與革命的星火一同燎原。 時代的接力棒在歲月中傳遞。甘肅省慶陽市華池縣南梁鎮列寧學校新址的多媒體教室裡，電子白板上的知識圖譜與老校址的窯洞舊桌隔空對話，山裡孩子通過雲端共享發達城市的教育資源。 寧夏鹽池縣革命烈士紀念園內，稚嫩的歌聲穿透時空。紅色講解劇《鹽耙耙 命根根》中，平均年齡10歲的小演員們赤腳站在模擬鹽灘上，再現著「生產支前線，參加打鹽隊」的場景。「鹽粒硌得腳疼，才真正明白當年先輩們光著腳在鹽池裡一耙一耙刨鹽，該有多難啊！」小演員王藝博擦著額頭的汗滴，語氣裡滿是堅定，「我們要把這份難，唱給更多人聽。」 從實景演出的沉浸式體驗到數字課堂的古今對話，再到孩童演繹的紅色記憶，變的是傳承的形式，不變的是流淌在血脈裡的初心。 綠生態：黃土高原上的生態答卷 黃河西岸的晨曦中，郝雷腰間的安全繩在百米懸崖間劃出一道弧線。這位「懸崖造林隊」的隊員懸空在近50度的斜坡上，為一株松樹壘起石坑。這是延安市宜川縣生態守護者的日常，也是黃土高原換了人間的生動註腳。 13年前，當隊長王永紅帶著隊員們第一次嘗試「吊繩種樹」時，黃河沿岸的懸崖還是光禿禿的。沒有土，就一袋袋從山下背；鑿不出坑，就用石塊壘出方寸空間。如今，一萬多畝懸崖林地已在他們腳下鋪展成綠毯。 生態的蛻變，不只發生在懸崖之上。慶陽市環縣張淌村的山峁上，村支書梁喜峰撫摸著兩米多高的樹木，想起2013年村民搶著種樹的場景。如今，「四道防線」鎖住了水土流失，慶陽成為「綠進沙退」的樣板。 慶陽市寧縣瓦窯村的養蜂人安文祥，看著山間500多個蜂箱感慨：「山綠了，花兒多了，才有這琥珀般的百花蜜。」他的蜂蜜年收入達數十萬元，線上訂單從全國各地飛來。而在寧夏鹽池縣麻黃山鄉李塬畔村，「喝黃泥水、躲黃沙」的日子已成往事，退耕還林催生的杏花經濟、窯洞民宿，讓「紅」的底色與「綠」的生機交相輝映。 從懸崖造林的「一根繩」到百萬畝林海的「一片綠」，從養蜂人的「一口甜」到鄉村振興的「滿園春」，黃土高原的生態答卷，寫在堅守裡，更寫在對未來的期許中。 新動能：老區振興的時代脈動 慶陽「東數西算」產業園區的機房內，指示燈閃爍，3.1萬個標準機架正高速運轉。海量數據在此完成分析後，已迅速反饋至千裡之外。這組穿梭於東西部的數據流，勾勒出革命老區擁抱新質生產力的生動圖景。 曾經，慶陽的帳本上寫滿「能源」與「農業」；如今，6.6萬PFlops的算力規模讓這裡成為數字時代的「西部樞紐」。從「挖煤採油」到「算力輸出」，慶陽用一條信息高速公路改寫了發展坐標。 生態牧場裡，灘羊「吃著中草藥，喝著弱鹼水」，寧夏鹽池灘羊產業發展集團有限公司以高於市場價10%的價格收購灘羊，帶動養殖戶穩定增收。從羊肉分割到毛皮製作，從主題民宿到副產品開發，灘羊已形成完整產業鏈，是當地富民強縣的重要抓手。 創新的火種，也在田間地頭燎原。延安洛川縣王掌柜果業的車間裡，進口的選果線正給蘋果「體檢」，每小時15噸的分選效率，讓洛川蘋果得以香飄海外。氣調貯藏庫延長保鮮期，直播團隊在直播間裡吆喝，數十個線上旗艦店吸引諸多粉絲，傳統果業插上了「數字翅膀」。 從慶陽的算力樞紐到洛川的智能車間，從鹽池的灘羊產業鏈到老區大地上無數正在發生的蛻變，一代代人接續奮鬥的腳步永不停息。
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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