讓「冰冷代碼」變成「和諧密碼」
2025-10-26 21:10 5,871次浏览北京8月10日電 (孫豔平)正在召開的2025世界機器人大會「產業發展」主論壇上，北京經濟技術開發區發布具身智能社會實驗計劃，並配套發布《北京經濟技術開發區關於推動具身智慧機器人創新發展的若干措施》(以下簡稱「具身智慧機器人十條」)專項支持政策，以十條硬核措施全方位支持企業發展，精準賦能具身智慧機器人產業發展。 作為北京機器人產業發展高地，北京亦莊憑藉充滿活力的創新生態，已成功吸引眾多機器人產業鏈上下遊優勢企業在此集聚。為加快推進具身智慧機器人產業創新突破與高質量發展，此次出臺的專項政策，聚焦軟硬技術協同攻關、數據要素先行先試、應用場景牽引推廣、新業態全鏈條培育等關鍵領域，全國首創數據採集實訓場獎勵、二次開發社區支持、「打樣券」、人形機器人銷售補貼、供應鏈響應平臺支持等支持措施，加快推動具身智慧機器人創新發展，搶佔全球機器人產業制高點。 謀「新」而動。隨著人形機器人「天工」、通用具身智能平臺「慧思開物」接連落地，越來越多的「全球首個」在北京亦莊誕生。聚焦軟硬協同攻關，「具身智慧機器人十條」精準發力關鍵環節，通過揭榜掛帥、重大專項配套、「白菜心工程」等方式，支持企業開展「大腦」「小腦」、機器人通用本體及關鍵零部件等技術攻關。推動產學研合作，建設產教融合基地，支持建設校企聯合實驗室、共性實驗室，按照項目總投資情況給予最高500萬支持，為機器人產業發展注入源源不斷的創新動力。 要素賦能。北京亦莊聚焦數據、本體等關鍵要素，多措並舉破解數據採集貴、場景落地難等難題。支持真實世界數據採集，有序推動全域開放真實世界場景數據採集點位，打造一批標杆具身智能實訓場，對於成功認定的實訓場給予資金獎勵。探索數據交易共享機制，推動具身智能數據開源開放，每年發放1億元「數據券」，引導企業採購數據集、數據接口、數據模型等數據產品。鼓勵企業建設機器人二次開發社區，為開發者團隊提供共享本體、免費空間、算力補貼等要素支撐，每年最高給予3000萬元，為垂類領域應用項目開發提供保障。 場景牽引。從研發到應用，北京亦莊還致力於打通機器人落地的「最後一公裡」。今年2月，北京亦莊發布萬臺機器人創新應用計劃，開放高端製造、教育教學、產業園區等九大標杆場景資源。以應用場景牽引推廣，「具身智慧機器人十條」進一步推動落實該計劃，從未定型產品首試首用、首臺(套)獎勵，到標杆場景建設，分階段提供全鏈條支持，加快推廣應用機器人產品。 生態育「鏈」。從單打獨鬥到全鏈協同，北京亦莊進一步培育新業態鏈條，完善產業鏈供應鏈體系。支持搭建機器人供應鏈快速響應平臺，依據項目投入按比例扶持，發放「打樣券」，削減整機與零部件打樣成本。率先布局人形機器人中試產線，探索「機器人生產機器人」柔性模式，從生產、銷售兩端給予資金支持，全方位支持製造能力和水平雙提升。強化金融賦能，鼓勵租賃使用機器人產品，支持企業為人形機器人整機投保並對保費給予補貼。支持打造機器人4S店等新業態，鼓勵「以賽促產」，支持多方合作舉辦機器人馬拉松等品牌賽事。推動國際要素融通發展，為機器人領域有影響力的社會組織提供開辦與運營經費支持。強化人才保障，為產業人才提供綜合支持。 作為世界機器人大會永久會址所在地，北京亦莊在去年世界機器人大會上，已發布建設全球一流具身智慧機器人產業新城行動計劃，實施「五先」計劃，搶佔具身智慧機器人產業發展機遇。如今，北京亦莊落地國地共建具身智慧機器人創新中心國家級創新平臺，集聚星海圖、北京優必選、安川首鋼等知名機器人和智能製造生態企業300餘家，基本形成了覆蓋核心零部件、整機製造、系統集成、場景解決方案的產業鏈條，布局了柔性製造、檢驗檢測、創新孵化、應用展示等公共服務平臺，正前著力打造全球首個機器人4S店、機器人主題餐廳等新經濟業態，前瞻布局機器人二次開發社區。 下一步，北京亦莊將以「具身智慧機器人十條」為「加速器」，聚焦破解產業發展痛點和難點問題，率先實現關鍵技術突破和產品迭代熟化，營造具有國際影響力的機器人產業生態，加快形成新質生產力，打造具身智慧機器人產業高質量發展的「亦莊樣板」。(完)
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)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
韩国直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 869.83MB
- 最后更新: 2025-10-26 21:10
- 最新版本: v17.9.2.3
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 魅影视频
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 8.79以上
客服热线：134-8765-6734
12
83941
21
2025-10-26 21:10
68714
75
2025-10-26 21:10
93761
53
2025-10-26 21:10
96812
79
2025-10-26 21:10
83175
52
2025-10-26 21:10
64721
71
2025-10-26 21:10
71825
71
2025-10-26 21:10
37462
82
2025-10-26 21:10
37412
79
2025-10-26 21:10
57
79258
42
53
98
56728
46
32
46
86
43