（成都世運會）男子單排輪滑球排位賽：義大利隊勝中國臺北隊位列第五
2025-11-08 14:00 6,359次浏览在梅江區攀桂坊片區的防疫站宿舍樓前休閒廣場上，78歲的侯伯坐在嶄新的休閒長椅上，看著孫輩在健身器材旁嬉戲…… 而在兩年前，這裡還是雜草叢生、牆皮如魚鱗般剝落的破敗景象。「種了十幾年的菜地，說讓就讓出來了。」侯伯指著休閒廣場笑道：「改造是大家的事，不能拖後腿。」 作為梅州中心城區，梅江區的老舊小區大多建成於上世紀八九十年代，層高不足、設施老化、通道狹窄等問題日益突出。 2020年，梅江區吹響老舊小區改造號角，在基礎設施建設、社區服務、社區治理等方面不斷提高老舊小區的宜居水平。五年間，3.3億元資金注入社區血脈。截至今年6月，249個小區開工改造，124個小區實現「新生」，超萬戶居民的生活被悄然改變。 文：南方日報記者張柳青 通訊員鍾戈陳綺冰陳鴻 以點帶面 蝶變故事上演改造數量和質量居前列 「4個月，從『蜘蛛網』纏身到清爽整潔，我們小區成了全市標杆！」江南街道新中苑小區的居民至今仍記得2021年那場「閃電改造」。 作為梅州市首個老舊小區改造試點，這個建成於1995年的小區，曾因管線雜亂、道路坑窪、停車位匱乏讓居民怨聲載道。 改造團隊帶著捲尺逐戶丈量，拿著圖紙反覆徵求意見，最終用「一戶一策」的精細方案，在120天裡完成了外立面翻新、三線入地、停車位規劃等12項工程。 如今走進新中苑小區，柏油道路平坦開闊，牆面整潔乾淨，綠植縈繞點綴，處處可見文明標語，一旁的「黨群連心亭」給小區居民提供了可以遮陽擋雨的休閒地。 統一規劃好的停車位上，小車、摩託車停放得井井有條。在小區樓下，老人們悠然自得地散著步，大夥話著家常，一片寧靜和諧的景象。 這樣的蝶變故事，正在梅江各處上演。 在金山街道灣咀塘小區，工程師們用「繡花功夫」解決頑疾。剝落的外牆被修復，蛛網般的「三線」被規整入地，智能監控系統覆蓋角落；西郊街道樂育中學旁的教師宿舍改造後，周邊商鋪老闆驚喜發現：「環境好了，生意都旺了三成。」 「新中苑小區改造後的大變樣，讓大家看到了老舊小區改造帶來的民生福祉，使得其他居民改造意願愈發強烈，以點帶面推動了老舊小區改造工作的鋪開。」梅江區住建局相關負責人介紹，梅江區現有城鎮老舊小區492個，建成年代較早，普遍存在「老、破、小」等問題，影響了居民的生活品質。 2020年以來，梅江區有序推進老舊小區改造工作，目前已累計投入資金3.3億元，開工改造老舊小區249個，其中已完成改造124個，正在改造125個，惠及居民超萬戶，改造數量和質量均居全市前列。 為有序推進老舊小區改造，梅江區成立以區長為組長的老舊小區改造工作領導小組和區級協調機制，統籌推進改造工作。針對城鎮老舊小區建成年代跨度大、涉及人員面廣、居民改造需求各異等問題，梅江區組織區、鎮(街道)、村(社區)、小區四級聯動，摸清底數，分類建檔。 與此同時，梅江區編制實施「十四五」期間城鎮老舊小區改造規劃，選取改造意願強烈、需求迫切的片區作為切入點，通過以點帶面、分批推進的形式，穩步推進230個老舊小區改造。 一區一策 遵循群眾意願發揮居民主人翁作用 城北鎮白圍社區科委宿舍樓設計了荷開蓮塘、燕飛竹林的牆繪，老舊破敗的牆皮煥然一新。 不僅外牆粉飾一新，宿舍樓一樓還成為了鄰裡中心，對外開放。居民們可在這裡參加社區舉辦的系列活動，還可看書閒聊、休閒娛樂。鄰裡中心還設置了「積分兌換超市」，吸引著小區居民通過文明積分，兌換生活物品。 「以前最怕颱風天，牆皮像下雪一樣往下掉，現在可以安心睡整覺了。」居民葉勇勇感慨道。 「老舊小區『改什麼』『怎麼改』都充分遵循居民的意願，努力改到群眾心坎上。根據前期向居民收集的意見建議，我們對樓體破損的牆皮進行修補，並在一樓設置鄰裡中心，居住環境更便捷、智能了，這是大家最滿意的地方。」城北鎮幹部、百圍下鄉組組長李利春說。 在城北鎮車站社區新洲路上，老舊小區的變化同樣獲得了群眾的讚譽。 只見街道旁的8棟樓體煥然一新，每棟樓下安裝了門禁系統，提升了居民安全感。樓道裡更新了照明系統，為部分居民家中加裝了防盜網。 「這8棟樓都建於上世紀八九十年代，樓體十分破舊，不僅影響市容市貌，還存在一定的安全隱患，影響居民的居住體驗。」城北鎮老舊小區項目負責人陳標元介紹，項目於2022年入場，今年初竣工驗收，總投資600多萬元，其中建安費400多萬元。「我們除了對小區樓道內部進行改造完善，還整修了周邊道路，並完善消防水管的建設。」陳標元說，8棟老舊小區的改造惠及200多戶住戶。 梅江區按照「以人為本、安全為重、功能為先、治理為效」原則，「一小區一對策」確定改造方案，優先解決群眾反映強烈的房屋滲漏、道路破損、下水不通、停車混亂、安防消防設備缺失等突出問題，全力滿足群眾「點菜式」的適老宜居改造需求，力求不同情況的樓房經改造後都能達到群眾滿意水平。 老舊小區的改造不能只是政府的「一頭熱」，需要群眾的支持和參與。梅江區堅持黨建引領，鎮街積極引導居民成立小區黨支部，推舉居民黨員為樓棟長，充分發揮黨員「八帶頭」作用：帶頭提改造建議、帶頭做群眾工作、帶頭參與小區改造、帶頭監管施工建設、帶頭破除衛生痼疾、帶頭營造文明新風、帶頭參與公益活動、帶頭參與小區管理。以此引領居民積極參與小區改造，實現共謀、共建、共管、共評、共享。 改造完成後，小區黨支部不撤、樓棟長幹勁不減，著力鞏固提升小區改造成果，從「軟體」上推動居民美好環境與幸福生活的共同締造。 新中苑小區的「黨建+多元共建」模式堪稱典範。改造初期，部分居民擔心施工影響生活，牴觸情緒強烈。小區黨支部組織黨員成立調解隊，在工地旁設意見箱。 居民反映施工噪音大，施工隊就調整作業時間；擔心材料質量，黨員們輪流旁站監督。這種「全程參與式」改造，讓居民從「旁觀者」變成「主人翁」。 ■典型案例 廢棄菜地建起小廣場 居民贈送匾額表感謝 「我們住了十幾二十年的老房子，沒想到還能迎來這麼大的變化，感覺自己的老屋與周邊現代化新小區沒什麼區別。」站在防疫站宿舍樓前的休閒小廣場上，侯建昌感慨道。 梅江區攀桂坊片區的防疫站宿舍樓始建於1996年，於2021年被納入老舊小區改造計劃。 「小區改造前，主體外牆馬賽克脫落嚴重，樓道老舊、管線設施老舊雜亂，居民『飛線』情況普遍，安全隱患較大。同時，小區內雜草叢生，周邊道路設施等也較為破舊。」金山街道辦幹部吳嘉慶介紹。由於該小區宿舍樓有12戶為老年群體，針對這一情況，金山街道充分考慮了安全、舒適、便民、適老的需要，並通過對住戶進行走訪了解、公示意見反饋渠道接收書面意見等途徑，廣泛了解群眾的切實需求並將意見落實到改造內容中。 目前，小區已完成改造。土黃色的外牆面煥然一新，原本雜亂的空地打造成1700平方米休閒廣場，規劃停車位及運動場，配套休閒座椅、健身器材等，為周邊住戶提供茶餘飯後的休閒場所。 「你現在看到的休閒廣場，之前都是雜亂的菜地。居民用閒置的空地種植蔬菜，看起來破亂不堪，還容易滋生蚊蟲。」侯建昌說，聽說政府要將菜地建成休閒廣場，居民們紛紛主動讓地，參與到廢棄地改造中。 除此之外，項目對樓道、弱電、消防、供排水設施、照明、適老化設施和安防系統等進行了全面的提升改造。「同時，我們改造周邊道路2700平方米，進一步提升人居環境舒適度，促進鄰裡和諧。」吳嘉慶介紹。 為感謝政府部門對小區的精心改造，小區住戶特地贈送了「貼心服務情暖民心」的匾額。「多虧了老舊小區改造項目，讓我們晚年生活既舒適又安全。」侯建昌為小區的改造豎起了大拇指。 ■記者觀察 讓「民生小事」成為「治理大事」 老舊小區改造一頭連著民生福祉，另一頭連著城市發展，從來不是簡單的「翻新工程」，而是一場關乎民生福祉、社區活力與治理能力的綜合變革。梅江區用以點帶面的智慧破解了共識難題，用「一小區一對策」的精準回應了民生剛需，更用共建共治共享的理念喚醒了社區活力。 以「小切口」撬動「大循環」，破解「改什麼」。上世紀八九十年代建成的小區，往往面臨設施老化、產權複雜、居民訴求多元等問題，一紙改造方案容易淪為紙上談兵。梅江區的破局之道，是用以點帶面的示範效應打破僵局。一個個「點」的成功最終匯聚成「面」的推進。這種「先行先試—總結經驗—全面推廣」的路徑，既降低了初期動員成本，更用實實在在的成果打消了居民的顧慮，為大規模改造鋪平了道路。 從「眾口難調」到「眾人拾柴」，破解「怎麼改」。老舊小區改造最大的阻力，往往不是技術，而是人心。梅江的經驗是「一小區一對策」，把「我要改」變成「我們一起改」。無論是「黨員樓棟長」的「八帶頭」，還是意見箱裡的逐條回應，抑或是菜地讓出後建起的1700平方米廣場，背後都是一套民主的機制設計：改造前問需於民、改造中問計於民、改造後問效於民。當居民從旁觀者變成主人翁，眾口難調就自然轉化為眾人拾柴。 從「改得好」到「管得久」，破解「可持續」。很多老舊小區改造「一年新、三年舊、五年回潮」，根子在長效機制缺位。梅江的可貴之處，是把硬體改造與軟體治理同步推進：黨建引領、業委會成立、物管引入、公共收益分配、維修資金續籌……每一條制度都在回答「改完之後怎麼辦」。新中苑小區用公共收益更換滅火器，白圍社區用「積分兌換超市」激活社區自治，這些細節讓人看到：當治理的「最後一公裡」被打通，老舊小區才能真正擺脫「反覆修、修反覆」的宿命。 一座城市的溫度，往往藏在最不起眼的角落。梅江區用五年時間，把492個「老破舊」當作492個「微課題」，在牆麵粉刷、管線入地、廣場新建的「小事」中，完成了「大民生」。
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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