2025全國「村BA」南部賽區揭幕戰打響
2025-10-27 08:01 3,487次浏览前不久，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)
近日，一中年歌手在演唱會上自曝「就算心跳亂了節奏，我還是會繼續努力。」此前，他被診斷出心臟問題，每天需靠藥物控制。這引發了公眾對心臟健康的關注。近年來，心臟問題越來越頻繁地「找」上了中青年人，特別是心律失常正日趨普遍。那麼，心律失常緣何趨向年輕化？科技日報記者就此採訪了多位專家。 心律失常人群日益年輕化 《中國全科醫學》雜誌刊發的有關研究顯示，在全球範圍內，每年約1700萬人死於心血管疾病，其中約1/4為心律失常引起的猝死，且發生心律失常的人群正日益年輕化。 中南大學湘雅醫院老年醫學科副主任醫師李非介紹，老年人心律失常通常以房撲/房顫、房室傳導阻滯為主，更多與高血壓、冠心病、肺心病及瓣膜退行性病變等基礎疾病相關，需給予長期治療。 中南大學湘雅醫院心內科副主任醫師趙伊遐介紹，中青年人常見的心律失常主要包括竇性心動過速、室上性心動過速、早搏(房性或室性)以及部分心房顫動。相比老年人，中青年人心律失常通常發作較急，發病通常為短期，結構性心臟病比例較低，但症狀表現如心悸、胸悶等更為明顯。 為什麼越來越多的年輕人出現心律失常？趙伊遐介紹，主要與精神壓力大、焦慮失眠、熬夜等生活節奏失調，過量攝入咖啡、能量飲料、菸酒等刺激性物質，久坐少動、肥胖、代謝異常，以及電子產品使用過度導致交感神經興奮等因素有關。「這些因素會打破人體自主神經系統平衡，引發心電活動紊亂。」她說。 「大部分中青年人心律失常主要是由上述不良生活方式造成的，也有小部分患者是由於遺傳等因素導致的，如肥厚型心肌病，離子通道病等。」中南大學湘雅三醫院心血管內科主任蔣衛紅說。 改善生活方式是關鍵 儘管中青年人心律失常的發病具有偶發性，且多為生理性心律失常，但也不排除病理性心律失常的可能。如何區分兩者，出現哪些症狀時需儘快就醫？ 中南大學湘雅醫院心內科醫師張峰介紹，所謂生理性心律失常可理解為人對各種特定生理狀態的一過性、可逆的節律異常。如運動時的竇性心動過速，睡眠狀態下的竇性心動過緩，情緒緊張時發作的早搏等，通常無症狀或僅有輕微心悸現象，若無器質性心臟病，在消除誘因後可自行緩解。 相比之下，病理性心律失常則無明確誘發因素，持續時間較長或反覆發作，心率或節律存在顯著異常，症狀更為嚴重。中南大學湘雅二醫院心血管內科醫師成晨迪表示，尤其是合併特殊病史，如有近期發熱史、基礎心臟病或心臟病家族史的患者，當持續出現心悸、胸悶及胸痛症狀且久不緩解，甚至出現黑矇、暈厥等情況應立即就醫。 蔣衛紅稱，中青年人生理性心律失常患者要想減輕症狀，改善生活方式是關鍵。 對此，成晨迪給出了「四要」秘訣。一要規律作息和管理情緒。每天保持7—8小時的高質量睡眠，固定作息時間，避免熬夜，同時科學應對壓力，培養興趣愛好作為情緒出口，必要時尋求專業心理諮詢。二要科學飲食，控制興奮性物質攝入。每日攝入咖啡因不高於200毫克(約2杯美式咖啡)，避免空腹飲用咖啡、濃茶、奶茶等飲品，嚴格限制酒精攝入量，增加富含電解質的食物，如堅果、深綠蔬菜、香蕉、橙子等。三要合理運動。每周可開展3—5次中等強度有氧運動，每次運動前進行10分鐘熱身，避免久坐(每小時起身活動3—5分鐘)。運動時要注意評估環境，避免在極端高溫/低溫天氣運動，劇烈運動後不要立即衝冷水澡。四要自我監測與管理。了解家族心臟病史，關注自身心悸、胸悶、黑矇等異常症狀，定期進行基礎心電圖檢查，還應保留歷次心電圖報告，以便動態比較、及時發現異常。學習測量靜息心率，同時關注血壓、血糖、甲狀腺功能等。 成晨迪介紹，病理性心律失常相比之下則無明確誘發因素，持續時間較長或反覆發作，心率或節律存在顯著異常，導致症狀更為嚴重。尤其合併特殊病史(如近期發熱史，基礎心臟病或心臟病家族史)患者，當出現嚴重心悸伴胸悶胸痛，甚至黑矇暈厥等情況應立即就醫。 連結 哪些心電圖異常需警惕 日常體檢中，心電圖是最基本、最普遍的心臟健康檢查手段，能檢測出竇性心律不齊、心臟早搏、房顫等心臟問題。那麼，心電圖顯示異常，一定是患上了心臟疾病嗎？ 中南大學湘雅三醫院心血管內科主任蔣衛紅表示，不少體檢時發現的心電圖異常大多為生理性或暫時性變化，心電圖異常不等於患上了心臟病。 那麼，哪些心電圖異常是真問題，哪些又是「假警報」呢？ 中南大學湘雅二醫院心血管內科副研究員、主治醫生陳明鮮表示，早搏是一種較常見的心律失常，指心臟提早搏動一次，可分為房性早搏、室性早搏等。健康人群因熬夜、壓力大、咖啡因或藥物刺激會引起偶發性早搏。但如果早搏頻繁(如超過500次/24小時)或伴隨症狀(如胸悶、乏力、黑矇)，建議進行動態心電圖和心臟超聲檢查，以排除心肌病或器質性心臟病。 房顫為一種持續或間斷的快速、紊亂的心房電活動，屬於心臟病範疇，可導致心悸、胸悶，甚至中風，因此即便偶發性房顫也要引起高度重視，在確診後還需進一步評估心房大小、瓣膜功能、血栓風險，並考慮是否需要採取抗凝治療或射頻消融治療。 ST-T段(心臟電活動特定階段)改變可由多種原因引起，需要具體問題具體分析。過度勞累、焦慮、貧血、電解質紊亂、藥物影響等都可能造成ST-T段改變，但若患者伴隨胸痛、心悸、呼吸困難等症狀，尤其是中老年人，則可能提示患有心肌缺血或冠心病，應儘快進行心臟彩超、運動負荷試驗、冠狀動脈CTA或造影等檢查。 中南大學湘雅醫院心內科醫師張峰介紹，竇性心律不齊是指心跳節律存在輕微快慢變化。在沒有其他症狀時，它大多屬於生理性心律失常，不需要進行特殊處理。如果患者出現心悸、胸悶等不適，建議立即休息；若仍不能緩解，則應前往醫院進行就診。 陳明鮮介紹，與心電圖相比，動態心電圖可連續記錄24小時或更長時間的心電活動，更易發現間歇性心律失常，如發作性房顫、室速、心動過緩等，尤其適合評估胸悶、暈厥、有猝死家族史等人群的心臟病風險。 (俞慧友) 來源：科技日報
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