烏茲別克斯坦官員走進社區探尋中華傳統文化與上海基層治理
2025-11-01 05:11 7,394次浏览黃皮、龍宮果、嘉寶果、蛇皮果……不少愛吃水果的消費者發現，無論是在線下超市裡，還是在線上購物軟體裡，市面上出售的新奇小眾水果越來越多了。這些水果味道咋樣？買的人多嗎？種起來難嗎？……關於這些問題，記者採訪了相關業內人士。 廣東省農業科學院果樹研究所優稀水果研究室主任陸育生： 黃皮隸屬芸香科柑橘亞科黃皮屬，是熱帶亞熱帶常綠特色水果。黃皮果實風味獨特、酸甜可口，營養豐富，深受消費者的喜愛。除了鮮食，黃皮還可以加工成果脯、果醬、果汁等。近兩年，黃皮仙露、黃皮奶茶等茶飲產品的推出，令黃皮被更多人知曉。 除了味道好，黃皮還具有消食理氣的功效。在兩廣地區，人們稱其為「正氣果」。近年來，通過各種分離技術，人們已從黃皮的不同部位提取出生物鹼類、黃酮類、揮髮油類等多種功能活性成分。 為什麼這種好吃又健康的水果，沒有成為大眾水果呢？種植地域有限、產業發展緩慢是重要原因。 黃皮原產於中國華南地區，有1500多年的栽培歷史。它不耐寒，冬季有霜雪的地方不宜種植，商業規模化栽培主要集中在廣東、廣西、海南和福建等地。 過去，黃皮一直以屋前房後零星種植為主，產業發展緩慢。近年來，黃皮作為優稀樹種逐漸受到果農青睞，栽培面積不斷擴大。例如廣東省雲浮市鬱南縣，就將黃皮產業發展為當地的特色支柱產業，建設了省級現代農業產業園。但從整體上看，黃皮產業發展還遠滯後於其他特色水果，目前市面上黃皮果的供給總量還是比較少的。 我們作為技術專家，在助力黃皮產業發展上，一方面是做品種改良，選育新品種；另一方面是進行高效栽培技術的研發，並對種植戶進行技術培訓，來幫助果農提高產量和果品品質，實現產業提質增效。 黃皮的知名度高了，銷量廣了，種植戶的收入就增加了。最明顯的變化是，近幾年鬱南縣無核黃皮的收購價格，提高了一倍多。過去很多不願意種黃皮的果農現在也加入進來，大家都搶著種。可以預見，今後隨著產業的不斷壯大，黃皮也有可能成為更常見的大眾水果。 廣西壯族自治區桂林市恭城瑤族自治縣果農方方： 我的果園種植了四十幾畝黃皮，年產量大概有12萬斤。現在七八月份，正是黃皮上市的季節，也是我們最忙的時候。 我們的銷售渠道主要在線上的電商平臺，售價在每斤20元左右。目前，日均銷量能到3000斤至5000斤，收益還是很不錯的。 我們這邊種植黃皮的規模不算很大，很少有採購商會來大批收購。過去單純依靠線下賣給水果批發市場，收入並不高。後來，我們改變了銷售思路，通過電商平臺售賣，做成熟以後收入就增加了很多。 線上銷售黃皮能成功，主要還是得益於現在快遞物流很發達。黃皮的果皮很薄，不耐運輸、保鮮期短。新鮮的黃皮如果沒有做好保鮮防護，運輸超過48小時，口感就會很差了。但現在，通過冷鏈物流，運輸的障礙基本不存在了，很多地方甚至能當日送達，保證了黃皮的口感。快遞費用也不算很高，都是消費者能夠接受的。 在線上購買黃皮的消費者中，有一些是北方的顧客，可能被社交媒體上的分享帖「種草」了，會好奇黃皮鮮果的味道、口感，下單之前最關心不同品種酸甜度差異等問題。還有一些顧客，老家是兩廣地區的，到外地生活以後吃不到這種水果了，比較想念，會去線上平臺搜有沒有賣的。我想不管是哪裡的顧客，只要果子的品質好，就能吸引他們成為回頭客。 盒馬熱帶水果採購人員俞斌： 為增加商品品類的豐富度，在盒馬的線下門店和線上APP經常會上架一些小眾水果，以給用戶提供更多選擇。 對比較新奇的水果，我們篩選的方向主要是兩種路徑。 一個是關注目前市場上比較熱門的品類。比如近兩年黃皮茶飲比較火，網絡上關注度逐漸走高，我們就著力開發了黃皮鮮果的銷售。基本流程是先在產地找到合適的採購基地；然後研發保鮮方式，縮短物流鏈路，比如針對果子的特性，在空運過程中做好保溼、降溫，保證運輸途中不損傷果品的新鮮度；最後進行上架，推廣銷售。 另一種選品方式是在做常規大品類基地走訪時，開發當地的小眾單品。例如近兩年我們銷量非常好的泰國龍宮果，就是「順手」發掘出來的。 泰國的榴槤、山竹都是很熱門的水果，我們在泰國採購過程中發現，當地的榴槤果園裡會混種一些龍宮果的樹木。這種水果口感類似於荔枝與龍眼的混合，很有特色，並且在國內是很少見的一種單品。於是我們就開始研究，進口龍宮果是否可行。 後續，我們與航空公司達成合作，定製水果包機業務，實現了龍宮果從泰國產地直飛國內的物流鏈路，在確保鮮果品質的前提下，將這款產品在國內推廣了起來。目前，泰國龍宮果已在盒馬銷售了3年，每年旺季都是供不應求。 對於是否要引進一款小眾水果上架，我們進行研判的首要標準是從消費者的角度去判斷大家是否會對它感興趣，再判斷整個供應鏈能否滿足消費者的需求。比如水果的產量是否穩定；水果經過長途運輸後在門店上架時，還能否保持最佳口感；在不同城市，消費者對不同水果的偏好是否有區別……這些都會影響一款水果是否會成為貨架上的商品。 所謂的小眾水果，只是目前消費者對它的認知度少一點，它整體的供應鏈還不夠完善。但這些情況都會隨著種植技術、運輸技術以及消費者的喜好不斷變化。我們作為銷售方，也會緊跟消費趨勢，來調整銷售策略。(記者 李貞) 《人民日報海外版》
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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