颱風「楊柳」過境臺灣致33人受傷、累計超28萬戶停電
2025-11-07 16:41 9,926次浏览「抓我當天就得放」，對未成年人犯罪，如何做到「寬容不縱容」？ 未成年人犯罪情況牽動著全社會的關注。近年來，每當低齡、惡性、暴力犯罪出現，關於「法律該不該嚴懲罪錯少年？」「未成年人保護原則與打擊犯罪的刑罰目標該如何權衡？」等一系列公共討論，總能掀起一輪又一輪的輿論聲浪。 這背後透視出，社會大眾對少年司法的根本理念還未能達成。就連北京市海澱區人民法院少年法庭法官秦碩，也是在經歷了懷疑的迷霧後，才獲得了內心的確認。 少年搶劫： 並非缺錢 而是為了「證明自己」 秦碩接手的第一個未成年人犯罪案件是高中生佳佳(化名)進入一所大學校園裡持刀搶劫。在起訴前，佳佳已被取保候審。如此嚴重的犯罪行為，卻因為未成年人身份而即將採取相對溫和的強制措施，新任少年法庭法官秦碩對此持懷疑態度。 在成為少年法庭法官之前，秦碩已經有了十多年的刑事審判經驗，對於嚴重的暴力性犯罪，在量刑時必須嚴格把控從輕、減輕的量刑幅度。然而，看見這個持刀搶劫的少年後，秦碩困惑了。 秦碩回憶起與佳佳見面時的場景：「他一進來，白襯衫、淺色牛仔褲、白運動鞋，高高瘦瘦。當時你就會發現，這是個搶劫犯？這不可能，他能搶誰？」 17歲的佳佳如實供述了自己搶劫的行為。佳佳說，他搶劫不是因為缺錢，而是為了證明自己。 有一天佳佳回家正在看電視。媽媽對他說：「別看了，馬上高考了。高考完你就18歲了，18歲以後沒人養你，你得靠自己。」 就因為這句話，當天晚上，佳佳從家裡廚房拿了把刀，找到離他家最近的一所大學，在樹蔭裡等著。有個大學生路過，他拿著刀走過去說：「你給我200元錢，把手機留下。」他說，自己想證明給媽媽看，不好好學習也能活著。他還認為，只要不傷害對方，就不構成犯罪。 佳佳的犯罪動機乍聽上去令人哭笑不得，但與公眾直覺相反，在專業人士的眼中，可以從中讀出未成年人犯罪有別於成年人犯罪、應該予以特殊處置的內在邏輯。 中國刑事訴訟法學研究會少年司法專委會主任宋英輝分析，這正是未成年人犯罪的特點，不計後果，用很極端的手段。 未成年人正處於一個充滿變化和成長的階段，他們不僅尚未成熟、自控力較弱，而且其行為極易受到外部環境的影響。 宋英輝：未成年人司法更多考慮的是，未成年人未來如何更好地融入社會，成為一個正常的社會的人。 宋英輝對比了多個國家的相關研究，結果顯示，若以成年人的刑罰標準來處理未成年人，並以增進公共安全為目的，將他們送入監獄進行改造，通常會導致他們出獄後的再犯率與預期相悖。 正因如此，我國刑事領域對待未成年人的違法犯罪行為秉承的原則是「教育為主、懲罰為輔」，讓罪錯未成年人得到有效矯治，回歸社會，不再危害社會，是減少被害人和對社會公共利益最好的保護，也是少年法庭對待每一個未成年人犯罪案件的基本理念。 在秦碩的回憶中，她本是抱著將持刀搶劫少年收監的想法出發，卻在深入調查了解時發現，在老師和同學們的評價中，佳佳不僅從來沒有劣跡行為，還是一個非常優秀的學生，甚至幾名受害大學生了解了前因後果，都寫了聯名信，希望秦碩能從輕處罰這個小朋友，再給他一次機會。 如何「寬容而不縱容」？ 最高人民法院民一庭副庭長蔡金芳講述，未成年犯罪有一個特點，好多人屬於二進宮、三進宮，重複犯罪，他們當時出現一種趨勢就是犯罪低齡化、手段成人化。 在這種情況下，上海長寧法院的法官感覺到，如果和以往一樣，對未成年人犯罪案件和成年人一樣的話，可能不利於根治未成年人犯罪。 1984年10月，上海市長寧區人民法院的一名法官與兩位人民陪審員共同組成專門審理未成年人犯罪案件的合議庭，將未成年人刑事案件與普通刑事案件分離，探索適合未成年人身心特點的審理方式，注重犯罪原因的調查和教育疏導。這一改革，標誌著新中國歷史上第一個少年法庭的誕生。 緊隨其後，全國各地少年法庭、少年審判機構探索啟航。北京市海澱區人民法院也是探索的先行者。 區別於成人法庭威嚴的壓迫感，海澱法院少年法庭的U型法臺讓法官、公訴人、辯護人等圍坐在U型內部，未成年被告人坐在U型開口的一側，形成一種環抱的姿態。這是自上世紀90年代初，就沿用至今的變形法臺，也是「圓桌審判」方式的起源，如今已發展為全國推廣的標準。 在採訪中，記者了解到，在觸法涉罪未成年人中，一旦我們清楚了他們的成長背景和犯罪動機，社會公眾通常能夠理解為何法律要對他們網開一面。然而，同樣可不忽視的是，那些雖然佔比不高，但性質極為惡劣的低齡未成年人犯罪案件，也往往引發公眾對法律治理未成年人犯罪的效力的質疑。 最高人民法院通報，2021至2024年，審結已滿12周歲未滿14周歲未成年人殺人、重傷害案件4件4人，犯罪人年齡在12至13歲之間，被依法判處10至15年有期徒刑。2024年底，人民法院對未滿十四周歲邯鄲初中生殺害同學埋屍案主犯依法頂格判處無期徒刑。 「訓誡幫教」 能否攔住滑向犯罪的「熊孩子」？ 17歲的子奇(化名)，因在某飯店打架鬥毆，造成人員傷害被警方抓獲。 子奇是未成年人，且監護人不在北京，按照北京市公安局辦理未成年人案件的執法流程，在來的路上，司法社工雷曉桐已做好準備，從子奇被帶進辦案中心開始，作為合適成年人，以臨時監護人角色，全流程陪同他完成案件辦理。 根據民警的前期調查和現場視頻監控記錄，子奇的行為已經違反治安管理處罰法，但他拒不承認打傷了人，還覺得自己被抓實在冤枉。 按照分級幹預的行為劃分，子奇輟學、飲酒的行為已經越過了不良行為、嚴重不良行為，毆打他人已經升級到了違法的階段。按照相關法律規定，子奇的違法行為較輕，不用執行拘留措施。 看著子奇在審訊室裡不以為然，北京市公安局海澱分局未成年人案件審查中隊原中隊長李洋和同事們知道這個孩子並未意識到，他距離犯罪觸刑僅一步之遙。 子奇在審訊室呈現出的心態並不特殊，甚至可以說很普遍。與成年人案件辦理時需要更多展現出法律的威嚴不同，這些專門辦理未成年人案件的民警在審訊時，以「不施壓、不逼問、不強攻，重交流、重感化、重疏導」作為工作要求。而觸法涉罪少年們通常有他們的應對。 2019年，北京市公安局開啟「訓誡幫教」試點，目標人群正是那些因不予處罰、肆無忌憚、反覆出現在公安執法視線中的問題少年。 子奇的案件走完不予處罰流程後，在這個專門設置的訓誡室裡，由司法社工陪同，民警對他進行了專門的訓誡教育，強調法律的嚴肅性。 這個被稱為「犯罪臨界預防機制」的訓誡措施，探索之初，只針對治安不予處罰的未成年人進行，如今，已經涵蓋所有未成年人觸法不予處罰的案件。訓誡，只是制度第一環節，被訓誡的未成年人將在司法社工的陪伴下，度過一個為期三個月至半年的幫教期。 李洋從事少年警務工作八年時間，因與太多「熊孩子」打交道，他的個人氣質都已經從「金剛怒目」轉化為「菩薩低眉」，有時候還多愁善感起來。 李洋：實際上我們現在最頭疼是14到16周歲的未成年人，這些人不觸及「八大罪」，也就是說小錯不斷、大錯不犯，他會利用自己未成年人身份去逃脫自己的罪責，會把自己罪責推到別人身上。 根據我國刑法相關規定：已滿14周歲不滿16周歲的人僅在實施特定嚴重犯罪，如故意殺人、故意傷害致人重傷或者死亡、強姦、搶劫、販賣毒品、放火、爆炸、投放危險物質罪的「八大罪」時才承擔刑事責任。 小敏(化名)第一次坐在審訊室李洋的對面時，年僅15歲，但她此前在各個區縣留下尋釁滋事、毆打他人的治安類違法前科多達20餘次。 李洋說，小敏自己很清楚，跟他說「我知道在14到16周歲，只要不觸犯『八大罪』，你們抓我當天就得放。」有一次李洋在抓獲她的時候，告訴她這個罪就叫搶劫，已經觸犯「八大罪」之一了，小敏說這叫尋釁滋事，在學校門口劫取少量財物，不叫搶劫。「後來我才發現實際上這些長期犯錯的青少年，他們開始懂法了，開始鑽法律的漏洞。」 從李洋的擔憂，可以透視當下未成年人犯罪預防與治理工作的一個顯著的痛點。 2020年12月26日，未成年人保護法、預防未成年人犯罪法同步完成新一輪大修，引入分級幹預的思路，將未成年人相關行為分為不良行為和嚴重不良行為兩類，嚴重不良行為又進一步細分，以便制定不同的幹預和矯治措施。 今年6月27日，十四屆全國人大常委會第十六次會議表決通過了新修訂的治安管理處罰法，調整了未成年人行政拘留執行條件：對於14至16周歲一年內二次以上違反治安管理的未成年人，可以依法執行拘留。同時，14至16周歲以及16至18周歲初次違反治安管理，若情節嚴重、影響惡劣的，同樣可以依法執行拘留。以往這兩類未成年人通常不執行行政拘留處罰的情況，將在未來發生改變。 未成年人的不良行為、嚴重不良行為，通常發生在公安執法程序之前，當孩子的行為出現嚴重偏差，走上犯罪道路，背後往往存在一個出現了「問題」的家庭。2022年1月，家庭教育促進法施行後，公檢法各部門都在探索辦理未成年人案件過程中，對家庭教育問題的關照辦法。 本文來源：央視新聞微信公眾號(ID：cctvnewscenter)綜合《新聞調查》
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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