讓研學旅行成為行走的課堂
2025-11-21 00:17 9,981次浏览天津8月10日電(記者 劉越)「我為抗日而亡，絕不能讓你從我的背後開槍。你要從我的面前開槍，我要親眼看到敵人的子彈是怎樣打死我的。來啊，開槍吧！」 在天津市和平區花園路5號的吉鴻昌舊居，「何以中國·和合共生」媒體採訪團成員看到了一場特殊的表演。演員霍正斐身著軍裝，眼神堅毅地重現了抗日英雄吉鴻昌臨刑前的壯烈場景——這正是「紅樓」沉浸式展演《國魂》中最動人的一幕。 天津市吉鴻昌舊居，演員沉浸式重現抗日英雄吉鴻昌臨刑前的壯烈場景。 劉越 攝 場景重現 讓紅色記憶在「紅樓」中生長 盛夏的和平區中心花園，綠樹成蔭中一座紅磚小樓格外顯眼——這座被稱為「紅樓」的建築，曾是抗日英雄、愛國將領吉鴻昌生前最後的居所，也是他在天津開展抗日活動的地下聯絡站、秘密印刷所。 如今，通過精心設計的場景還原與真人演繹，讓當年的革命印記愈發清晰。二樓第七展室設置七扇門，每一扇門都對應著警戒撤離的逃生路線，演員推門、閃身的動作利落乾脆，瞬間將觀眾拉回那個危機四伏的年代。 天津市吉鴻昌舊居，演員沉浸式重現抗日英雄吉鴻昌生前場景。 劉越 攝 「我們從一開始就認定，要讓遊客站在吉鴻昌真實生活過的空間裡，觸摸到歷史的溫度。」吉鴻昌舊居館館長胡鵬宇道出沉浸式創意的由來。作為擅長沉浸式話劇製作的團隊，他們在展館修繕籌建時就明確：「傳統講課式講解已難以吸引觀眾，尤其是年輕人。而沉浸式能讓人身臨其境，這種代入感是傳播紅色精神的最佳載體。」 從今年3月創排至今，團隊用數月時間打磨細節。演員需先了解吉鴻昌生平事跡，再通過情緒訓練貼近角色在入黨宣誓時的堅定、秘密印刷時的警惕、臨刑時的凜然。「吉將軍一米九六的身高很難完全復刻，但我們堅持選正氣足、中氣盛的演員，外形要貼合『闊面壯漢』的形象，這是對歷史的尊重。」胡鵬宇說。 天津市吉鴻昌舊居外，抗日英雄吉鴻昌雕像。 劉越 攝 演員霍正斐已扮演吉鴻昌四個月，每場演出都讓他心潮澎湃。「最觸動我的是就義那場戲的臺詞：『我要親眼看到敵人的子彈是怎樣打死我的』。每次說這句，我都能感受到吉鴻昌將軍對信仰的執著和對敵人的蔑視。」 他記得，一次有位大學生觀眾看完演出後哭了，這讓他更加確信演繹的意義，「文字可能抽象，但演戲能讓歷史『活』起來，觀眾能直觀感受到將軍為國家、為百姓做事的赤誠。」 作為吉鴻昌的外孫女，鄭吉安見證了紅樓的「重生」。讓她動容的是，不僅有老年人帶著敬意來緬懷先烈，青少年更在沉浸式演繹中與英雄「對話」。甚至有小朋友參觀後能完整背誦「恨不抗日死，留作今日羞」的絕筆詩。 從變賣家產支援抗戰的家國抉擇，到獄中遺書裡「為時代而犧牲」的豪情與柔情，吉鴻昌的精神通過演員的演繹、場景的還原，跨越近百年時空，在年輕一代心中紮根。 跨界融合 讓歷史建築在「城市劇場」中煥彩 從「建築標本」到「城市劇場」，天津的歷史建築活化正走向更廣闊的跨界融合。在曹禺創作《日出》的靈感之地——惠中飯店，一場別開生面的街頭沉浸式話劇正持續上演。 伴隨著「玫瑰玫瑰我愛你」的旋律，「陳白露」執扇從歷史深處走來，黃包車夫、油頭小生、可憐孤女等角色次第登場，觀眾時而為劇情揪心，時而因互動發笑，不經意間就成了「百年前天津往事」的參與者。 天津市和平區大銅錢廣場，《日出》正在「沉浸式」演出中。 劉越 攝 「太陽出來了，黑暗留在後面，可太陽不是我們的，我們要睡了。」當「陳白露」站在惠中飯店二樓露臺念出這句經典臺詞時，不少觀眾紅了眼眶。這種打破「第四堵牆」的演繹，讓文學經典與歷史建築產生了奇妙共鳴。 從李叔同故居「叔同之夜」的劇情解謎，到曹禺故居《尋找戲劇家》的感官體驗，天津正將一座座名人故居轉化為「城市劇場」。在這裡，靜態的展櫃被生動的場景替代，單向的講解變成雙向的互動，遊客不再是歷史的旁觀者，而是走進故事裡的「體驗者」。 曹禺故居內，觀眾參與《尋找戲劇家》沉浸式演出。 劉越 攝 歷史建築的「重生」，離不開城市文旅戰略的精準布局。天津市推動文化傳承發展工作會議明確提出，要「提升沉浸式、融入式體驗，創新旅遊產品和服務，打造旅遊休閒新熱點」。如今，在「五新二十策」實施方案等政策加持下，天津的名人故居活化形成了「保護—活化—傳承」的良性閉環。吉鴻昌舊居、北洋法政學堂等修繕開放後，迅速成為文旅新地標。 數據見證成效。2024年，天津舉辦特色文旅活動和惠民演出1.3萬場次，接待遊客2.6億人次。這些數字背後，是「讓歷史說話、讓文化發聲」的理念落地。 天津市吉鴻昌舊居，又稱「紅樓」。 劉越 攝 正如胡鵬宇所說：「形式是次要的，核心是把紅色故事、文化精神說好。」如今，漫步天津街頭，吉鴻昌舊居的「紅樓」訴說著家國情懷，惠中飯店的《日出》演繹著時代悲歡，李叔同故居的琴聲傳遞著藝術哲思。這些歷史建築不再是孤立的「標本」，而是串聯成線、融合成面的文化景觀，既守護著城市的歷史根脈，也為文旅發展注入源源不斷的活力。 歷史的長河奔湧向前，文化的傳承生生不息。天津以歷史建築為支點，撬動文旅融合新發展的實踐證明，當歷史場景被精心還原，文化精神被創新表達，老建築就能煥發新生機，成為滋養城市文化自信、連接過去與未來的「密碼」。這不僅是天津的探索，更為全國歷史建築資源的活化提供了生動範本。(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)
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