公益前沿洞察：田茂華公益實踐扛起「先行者」使命擔當
2025-10-28 20:05 2,352次浏览青海班瑪8月10日電 題：青海瑪可河林區變遷記：山林蔥鬱 百獸雲集 記者李江寧 「以前這裡堆滿待運原木，空氣裡都是木材散發的松脂味和漂浮的木屑，現在進入林區，聞到的都是青草味。」8月10日清晨，瑪可河林區護林員居俄樂走在巡護路上，褲腳被晨露打溼。 1998年，當瑪可河林區最後一把油鋸被封存入庫時，峽谷內長達三十年的伐木轟鳴戛然而止。 瑪可河林區位於青海省果洛藏族自治州班瑪縣，總面積10.18萬公頃，平均海拔3600米，是長江重要支流大渡河源頭面積最大、分布最集中、海拔最高的一片天然原始林區，也是長江流域上遊重要的水源涵養區，具有顯著的生態地位。 圖為瑪可河林區。薛蒂 攝 油鋸歸宿：從生產工具到歷史「證人」 在青海省瑪可河林業局生態科普館內，曾用於修建運材道的鐵釺、伐木的油鋸等被整齊擺放在展示玻璃櫃內。 二十世紀六十年代，參與木材生產是當地牧民的重要經濟收入來源，修路、伐木、運材，瑪可河林區生產場面熱火朝天。「那時候我20歲出頭，從山上往山下搬運木材裝車賺錢，都是一米多粗的樹。」今年58歲的居俄樂是班瑪縣班前村村民，祖祖輩輩都生活在這裡，曾是一名運材工，「雖然靠搬運木材賺錢，但看到一棵棵被砍倒的樹也心疼。」 在此運送的大批量木材，也讓人與自然的關係滑向危險境地。川陝哲羅鮭瀕臨滅絕，飛鳥走獸鮮見蹤跡…… 治癒森林的「手術刀」：從伐木工到生態保護者 1998年天然林停止採伐之後，瑪可河林業局率先開啟天然林保護工程試點，林區由森工採伐、木材生產經營徹底轉變為森林資源保護與培育。 青海省瑪可河林業局班前林場副場長白海鵬被稱為「瑪三代」(瑪可河林區的第三代)，祖父曾參與林區運材道的修建，父親是當年的伐木工，白海鵬依舊選擇將青春留給林區，只是身份轉變為了守護者。 圖為瑪可河林區。薛蒂 攝 「老一輩為了賺錢留在這裡，現在我為了保護這裡的一草一木留在這裡。」36歲的白海鵬對林區內的每種植物都如數家珍，「現在林區內已經沒有盜伐盜獵的情況，還能在日常巡查工作中看到不少野生動物。」 1998年，居俄樂也正式成為了瑪可河林區的一名護林員。「當護林員的時間越長，對這裡的感情也越深。這裡不僅是我工作的地方，更是林區動植物的家。」居俄樂說，護林工作最重要的就是巡護和宣傳。 作為藏族護林員，居俄樂充分發揮語言和文化優勢，走遍林區周邊7個藏族村落，用藏漢雙語宣講森林資源保護政策法規，化解放牧與護林的矛盾。 生命刻度的量尺：從傷痕印記到萬物歸途 「這是鵝蛋菌，是珍稀菌類，比較少見。」今年49歲的果洛贊保是護林員隊伍中的一員，今天在巡護路上發現了鵝蛋菌，立馬拿起手機拍照記錄。 翻開果洛贊保的手機相冊，林區內的各類植物、藏獼猴、馬鹿等躍然眼前。「我從小就生活在這裡，這幾年野生動物越來越多了，樹木也長得越來越好，到處都是綠油油的。」果洛贊保告訴記者，河水流量比以前大了，瑪可河內珍稀水生動物——川陝哲羅鮭也再次出現。 圖為果洛贊保(左一)進行日常巡護工作。薛蒂 攝 近日，中國水產科學研究院長江水產研究所聯合南水北調集團、上海市水生野生動植物保護研究中心調查團隊在瑪可河開展川陝哲羅鮭調查，獲取到了川陝哲羅鮭自然繁殖證據的影像資料和環境DNA數據，證實川陝哲羅鮭在青海瑪柯河原生棲息地有野生群體分布。 1998年至今已過去27個年頭，瑪可河林區累計完成人工造林11.5萬畝，森林撫育22萬畝。森林覆蓋率從森工時期的51%增長到69.58%，森林蓄積量從420萬立方米增加到480萬立方米。近十年來，通過生態管護、人工造林、苗木培育等累計為群眾創收6000餘萬元，目前林區共聘用生態管護員259人，每名生態管護員每年固定收入2.34萬元，有效保障了259個家庭。 今天，護林員果洛贊保的巡護日記本上記錄著數百種植物名稱，瑪可河林區資源保護和防火預警監測指揮中心監控屏幕上顯示著林區連續38年未發生重大森林火災的成績。長江上遊這片曾年產2萬立方米木材的原始林，正用12種國家一級野生保護動物、984種森林植物的生命律動，書寫著高原上的生態逆襲。(完)
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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