三款「新優藥械」破解臨床痛點，松江生物醫藥產業劍指全鏈條創新高地
2025-10-29 01:14 4,327次浏览文/趙斌 李博 12日，美國紐約商品交易所黃金期貨價格一度觸底3390.6美元/盎司，相較於8日歷史最高位時的3534.1美元/盎司，在不到三個交易日內，每盎司下跌超千元人民幣。 國內金價也隨之聯動，投資金條價格整體呈消費下降趨勢。這波黃金價格下跌是為什麼？下行趨勢能持續多久？ 關稅「烏龍」只是下跌導火索？ 黃金價格此輪大幅下跌，關稅「烏龍」事件無疑是個關鍵導火索。 上周，美國海關誤將金條歸類為「需加徵關稅商品」，這一錯誤操作瞬間點燃市場，8日紐約商品交易所黃金期貨價格瞬間飆升至歷史高點3534美元/盎司。 但僅僅一天後，白宮就緊急發文稱「對黃金徵收關稅」是「官員誤讀」；川普也在社交媒體發文說「進口黃金將不會被徵收關稅」。 一場烏龍被澄清之後，莫名飆升的金價急轉直下，僅僅三個交易日，市場溢價消失。僅8月11日金價單日下跌2.5%，創近三個月以來最大跌幅。 「但這並非金價下跌的全部原因。」中國(香港)金融衍生品投資研究院院長王紅英在接受國是直通車採訪時表示，地緣政治博弈緩和仍是重要因素之一。相關各方商議緩和烏克蘭危機等導致黃金市場避險熱情下降。畢竟，黃金作為避險資產，其需求與地緣政治風險緊密相連。 美元強勢升值同樣對黃金價格形成壓制。在金融市場中，黃金和美元往往呈現出負相關關係。美元走強，意味著持有美元的收益增加，投資者會更傾向於持有美元，從而減少對黃金的需求，導致黃金價格受到壓制。 匯管信息研究院副院長趙慶明在接受國是直通車採訪時指出，從中長期看，央行購金規模有所收窄，對市場供需關係有著顯著影響。而且，年初倫敦現貨金價創下3520美元高點後，多次上攻均未突破，顯示金價處於高位且嚴重高估，缺乏新的利好刺激政策，難以創新高。 工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林則認為，俄烏戰爭的變化以及美俄對話等，現階段對金價確實也有一定影響，但影響力相對有限。另外一個影響金價的因素不容忽視：美國華爾街投資人的情緒已經從對非農數據的擔憂中擺脫出來，樂觀情緒助力投資人從黃金投資中退出，回歸美股等風險資產。 同時，中國商務部12日公布中美斯德哥爾摩經貿會談聯合聲明稱，兩國自當日起，再次暫停實施24%的關稅90天，保留剩餘10%的關稅。這也一定程度上平復了投資者過度依賴黃金避險的情緒，成為影響金價繼續下跌的因素之一。 下跌態勢能持續多久？ 市場目光聚焦於這波下跌態勢能持續多久。是短暫回調，還是長期趨勢的逆轉？ 王紅英認為，短期來看，黃金價格有進一步下探的可能性。若晚間美國公布的CPI水平未如投資市場眾多人士預測的走高，且美國就業數據表現良好，黃金價格可能會繼續下探。目前黃金整體價格在3300美元到3500美元之間震蕩，3300美元每盎司是箱體震蕩下沿，3350美元是最近技術性支撐。不過，短期下跌也不一定會引發大的下跌趨勢，這只是投資者短期對市場的普遍看法。 專家指出，在黃金下行趨勢中，看懂可以驅動黃金上漲的因素，很重要。 趙慶明表示，未來黃金價格上漲需要地緣政治風險、央行購金、寬鬆貨幣政策以及全球金融風險等幾大因素形成合力，則有可能突破前高，創出新高。反之，若這些因素朝著相反方向變化，金價則可能繼續下跌。 眼前這波黃金的下跌趨勢能走多遠？ 盤和林認為，金價支撐很有可能會在3300美元左右。如央行購金繼續趨緩，黃金消費市場不振等因素，這些都有可能成為制約金價表現的因素。但同時，未來黃金最大的上漲驅動還是美聯儲降息。 美聯儲定息在高位利率回落，會讓美元貶值，同時讓全球大宗商品獲得一定的刺激。不過，這並不一定完全利好金價。因為當美聯儲降息，美國股市和其他大宗商品市場獲得寬鬆刺激，資本反而會拋棄避險的黃金，轉而去追逐價格彈性更高的美股。 如何看懂金價下行中的上漲因素？ 王紅英指出，從中長期角度，黃金有明顯的上漲趨勢。以下三個因素未來中長期會形成共振效應，推動黃金價格進一步上漲： 全球整體經濟呈存量經濟博弈態勢，各國間經濟、政治、軍事衝突是結構性矛盾，短期難根本解決，中長期惡化可能性提升，避險因素是黃金上漲主要結構性原因； 黃金以美元定價，美元長期信用水平可能下降，美國政府債務擴張加劇擔憂； 關稅常態化高企使全球通脹水平上漲大概率事件，中長期預期通脹水平上升。 然而，正是這些上漲驅動和下行壓制因素的交織，讓金價趨勢變得撲朔迷離。所以，如何透過迷霧做出正確的認知和判斷，對於投資人而言非常關鍵。 王紅英建議，黃金價格回調時，尤其是回撤到3300美元每盎司重要支撐價位時，投資者可酌情少量買入。但不建議投資者採取高槓桿的期貨期權方式，可採取買入黃金商品ETF、相關股票或者金條等實物投資產品。同時，要關注壓制黃金價格進一步下跌的小外力事件，如美國政府大幅降低關稅、俄烏戰爭短期達成結束協議等，儘管是小概率事件，但投資者也要做好長尾風險管理，適度投資黃金並做好止損。
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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