（活力中國調研行）工業鏽帶變身生態秀場 武漢青山江灘煥新顏
2025-10-22 16:33 6,479次浏览「參加這次光影研學營，讓我對科技與藝術的融合有了全新的理解。最初以為只是一次普通的技術學習，沒想到卻成為一場充滿驚喜的探索之旅……特別難忘那些與團隊成員一起攻克技術難題的時刻，當代碼最終成功驅動光影變幻時，那種成就感難以言表。」來自上海中學東校的王鑫凱如是感嘆。營員們在指導老師的協助下分組思考創作過去一周，他與近百名高中生參與了「上海國際光影節青少年人工智慧光影實踐活動」。8月3日，在同濟大學建築與城市規劃學院鍾庭報告廳舉行的結營儀式上，他所在的第七組創作的作品《心火》憑藉獨特的創意和亮眼的技術呈現收穫了一等獎。「上海國際光影節青少年人工智慧光影實踐活動」是2025年上海國際光影節的「前哨戰」，主題為「溫暖的城市燈光」，由上海市綠化和市容管理局主辦，黃浦區綠化和市容管理局承辦，匯聚了上海市科技藝術教育中心、上海市科普事業中心、上海市照明學會、同濟大學、上海戲劇學院、華東師範大學等十餘家高校與機構資源，得到DeepSeek、同濟大學建築設計研究院（集團）有限公司、碧甫照明、箭巡空中傳媒（蒼穹科技）、上海公用事業自動化工程有限公司等企業的專業支持，多方協力構建起堅實的「政產學研」協同平臺。活動共分「研學-徵集-展出」三大板塊，本次研學活動是第一階段。為期7天的研學期間，營員們在各行業專家、團隊的授課和指導下，從無人機、燈光藝術裝置、燈光藝術投影、魔方屏、建築景觀照明五個方向出發開展跨界學習。他們在同濟大學建築與城市規劃學院的教室中自由揮灑創意，靈活應用DeepSeek AI智能工具，Midjourney、Stable Diffusion等圖像生成工具，Soundraw等音頻生成工具，Blender、SketchUp、Unity等三維建模及渲染工具，將人工智慧與傳統光影設計相結合，以豐富多樣的創作成果展現光影藝術之美。上海公用事業自動化工程有限公司為營員們介紹城市景觀照明集中控制技術同濟大學建築與城市規劃學院是本次研學活動的主要協辦方，作為牽頭人的林怡教授全程見證了營員們的成長：「我們依託學院的專業設備和幾所高校的師資力量等各種資源，特別為高中生設計了階梯式學習路徑，雖然最終聚焦光影作品，但更重要的是打開視野、開拓思維，讓同學們從不同領域汲取靈感。」 同濟大學建築與城市規劃學院教授林怡指導燈光智慧控制相關知識黃浦區燈光景觀管理所黨支部書記、所長陶震透露，舉辦該活動，是受到2024年上海首屆國際光影節期間光明中學校園裡上演的一場光影秀啟發。這場點亮百年教學樓的光影秀，從最初創意到過程實施、最終落地，都有光明學子參與其中。「這讓我們感覺到各方創意的潛力巨大，希望上海國際光影節成為大家自我表達的舞臺，吸引更多人參與到城市建設中來。」「這場研學，教會我的不僅是AI軟體的操作技巧，更是一種看待世界的方式：用光影記錄故事，用科技放大溫情，用團隊凝聚力量。」「最大的收穫是明白了科技和藝術能這樣結合——冷冰冰的代碼背後，藏著打動人心的溫度。」「可當便利貼上歪歪扭扭的創意被選進方案，我才相信天馬行空不是錯，稚嫩的想像最珍貴。」「在算法與樓宇的交織中，我觸摸到智能賦予建築的脈搏」……在結營儀式上，營員們分組進行成果展示，專家組成員頻頻點讚。結營儀式有人說，現在的年輕人關注自己更多，但短短幾天接觸下來，包括作品的選題，導師們切身感受到高中生對國家、社會、歷史、文化的關注。「我覺得這是一種時代的進步。」令同濟大學建築設計研究院（集團）有限公司上海建築數字建造工程技術研究中心副主任杜明印象最為深刻的，是營員們的技術能力，他們中大概有1/3的人，達到了大學生的水平。以第七組作品《心火》為例，這是一個基於立方體顯示屏的沉浸式人工智慧互動藝術裝置，在待機時呈現為一個對環境（如吹氣）有基礎反應的「原始火種」，當用戶通過移動智能終端連接後，它將「進化」為一個可由用戶控制、並能與用戶聲音產生共鳴的「光影精靈」。為實現從物理互動到情感陪伴的體驗，裝置綜合應用了Unity引擎、WebSocket、APP控制等多項技術。「研學活動不僅讓學生的成長，他們的創意對於光影節創作也有啟發，成人思維容易固化，學子們的敏銳感知提供了新鮮的視野和維度。」「這個活動的價值並不在於比賽，而是讓同學們的實踐有機會落地。」據箭巡空中傳媒（蒼穹科技）CEO劉俊介紹，僅第四組10個人就出了3組作品，通過親自上手，營員們對無人機編程、3D模擬、低空經濟有了更深入的了解。事實上，統計數據表明，無人機燈光秀對社會與經濟效益的促進作用明顯，重慶是一個很好的案例，自今年4月啟動無人機燈光秀以來，常態化展演（每周六及節假日）吸引超過120萬人次現場觀看，線上傳播超過5.3億次，南濱路等重點區域餐飲滿客率超過70%，酒店入住率超過80%，部分餐飲營業額提升近八成。「這次活動最激勵同學們的，是他們的作品有可能在光影節期間通過技術手段在黃浦江的上空得以展示。」 營員至箭巡空中傳媒公司學習無人機相關知識據透露，研學營結束後，營員們將繼續進行深化設計，活動組織方將選取優秀創作成果轉化為光影藝術作品，於今年秋天的上海國際光影節上，在黃浦濱江中央科創園區等光影節核心場地公開展示，部分作品更有望升級為城市永久夜景地標。今後，黃浦區將繼續深耕光影藝術「政產學研」協同平臺，藉助同濟大學、上海戲劇學院、華東師範大學、復旦大學等高校的專業力量，構建更加成熟的「高校-中學」聯動培育機制，幫助更多青少年將創意巧思轉化為城市高質量發展的活力及動力，將人民城市理念落實落細。蒼穹科技>
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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