（抗戰勝利80周年）九旬「小鬼」交通員林珍：從經歷烽火童年到傳承愛國薪火
2025-12-04 00:11 6,965次浏览最近，化工行業的一則消息讓業內人士有些無奈：有「成分黨」錯將化妝品標準套用在洗滌產品上，得出了某款洗滌產品因「含有化妝品禁止添加成分而不安全」的結論。從業者不得不搬出各種標準、文獻加以說明，才緩解了消費者的擔憂。這已經不是「成分黨」第一次「鬧烏龍」了。近年來，隨著消費者健康意識的提升，網際網路上興起一批被稱為「成分黨」的消費群體。他們熱衷於研究各類產品的成分表，通過自行設計實驗、分享檢測結果等方式，為其他消費者選購產品提供參考。對產品安全和品質的關注本應值得肯定。有的「成分黨」通過分析護膚品成分，發現部分產品涉嫌虛假宣傳；有的通過研究成分與商品名稱、商標的關係，發現有品牌涉嫌用商品名稱、商標美化產品品質的情況。基於科學精神的質疑與探討，不僅能得到更多消費者聲援，而且在監管部門介入下，有助於糾正企業的違法違規行為。可以說，「成分黨」的出現打破了企業對產品信息的壟斷，促使企業更加注重安全、誠信，是消費市場走向成熟的重要動力。但不能忽視的是，隨著「成分黨」受到追捧，網際網路上也出現一些不可全信的「成分分析」乃至「行業黑幕」。有些「成分黨」因為專業知識欠缺、實驗設計不科學，致使「實驗」結果不能完全展示真實情況。更有甚者，出於惡意競爭等目的，故意炮製錯誤結論。這些行為不僅讓消費者陷入認知混亂，更擾亂了市場秩序，有時甚至造成恐慌。有些「檢測實驗」結論不嚴謹社交平臺上常見的「螢光檢測筆檢測肥皂含有螢光劑」實驗，可以說是實驗設計不嚴謹、檢測結果以偏概全的典型案例。在這些實驗中，不少「成分黨」用螢光筆照射肥皂，當檢測出現螢光反應時，便斷言肥皂添加了有害螢光劑，建議不要使用。部分消費者信以為真，紛紛詢問自己購買的產品到底能不能用。 然而，根據國家標準《GB/T 26396-2011 洗滌用品安全技術規範》《QB/T2953-2008洗滌劑用螢光增白劑》，肥皂和洗滌劑中允許添加一定量的螢光增白劑，這種添加在合理範圍內對人體無害。更重要的是，部分肥皂含有的蜂蜜、維生素B2等天然成分，本身就會產生螢光反應。僅憑檢測筆的照射結果就得出「肥皂違規添加螢光劑」的結論，顯然不準確、不科學。類似的案例還有很多：用pH試紙檢測護膚品酸鹼度來判斷產品好壞，卻忽略了皮膚自身的酸鹼調節能力；強調「零添加」才是安全，卻忽略了食品工業中合理使用防腐劑是防止微生物汙染的必要手段，國家也已明令禁止使用「零添加」作為宣傳；錯誤引用不同產品的適用標準分析產品成分，看似結論有國家標準支撐，卻不知道比對依據選錯了……總之，有些看似頭頭是道的「成分分析」，本質是將複雜的科學問題簡化為非黑即白的判斷，存在極大的瑕疵，誤導他人。有些「行業內幕」別有用心比知識局限更令人擔憂的是，部分「成分黨」出於商業利益或個人目的，故意製造謠言、攻擊競爭對手。這類現象在化妝品、食品等競爭激烈的行業尤其普遍。一些所謂的「成分達人」「揭黑勇士」利用普通消費者對專業知識的匱乏，將合規成分描述為「有害物質」「致癌物質」，將正常的生產工藝歪曲為「黑心操作」，通過煽動焦慮情緒獲取流量和利益。以上行為不僅違背了科學精神，更是對市場秩序的破壞，涉嫌不正當競爭。例如，有大量自我標榜「揭露行業黑幕」的「成分黨」博主表示，很多眼霜產品中含有工業化學原料矽酸鈉，而矽酸鈉通常用在粘合木材、生產水泥中。所以，相關企業用矽酸鈉生產眼霜是坑害消費者。可真相是，矽酸鈉不屬於化妝品安全技術規範中的禁用物質，被收錄於《已使用化妝品原料目錄（2021年版）》，序號02660。簡單來說，矽酸鈉既可以用在建築工程中，也可以用在化妝品生產中。然而，相關博主利用消費者不了解相關標準以及矽酸鈉的廣泛用途，偷換概念後，得出「用黏土和水泥的原料生產眼霜是行業黑幕」等結論，嚴重誤導消費者。而且，相當一部分「揭黑者」同時推銷自己的產品，並用「不含矽酸鈉」作為噱頭。可見，這部分「成分黨」的根本目的是用錯誤的結論貶低他人產品、實現自我營銷。 理性看待「成分分析」以上種種顯示，「成分黨」的分析並不完全正確，公眾要擦亮眼睛，避免偏聽偏信。一方面，要認識到產品成分的安全性比較複雜，涉及添加量、使用方式、個體差異等多個因素，不能僅憑單一實驗或碎片化信息就得出結論。另一方面，消費者可以參考權威渠道的信息，判斷產品質量。比如，查看監管部門的抽檢結果、專業機構的科普內容等，而非盲目相信網絡上的「達人測評」「行業揭黑」。其中，要特別警惕那些刻意製造焦慮、誇大風險的言論，學會辨別信息背後的利益動機。對於「成分黨」群體自身而言，也要堅守科學底線。真正的「成分黨」不該是危言聳聽的「批判家」，而是基於專業知識的「科普者」。在提出質疑前，具有相關領域的基礎知識，確保實驗設計科學、結論嚴謹；在分享觀點時，註明信息來源和局限性，避免絕對化的表述。只有以科學態度對待成分研究，才能發揮積極作用。社交平臺對「成分黨」也不能聽之任之，因為部分打著「經驗分享」「行業內幕」旗號的帖子已經被證實是錯誤的信息。有的增加了消費者不必要的焦慮，有的更是別有用心者的故意為之。對於錯誤的信息，平臺應當及時清理下架；更進一步，為「成分測評」「行業揭黑」類帖子的發布立規矩，進行必要的提示。
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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