紀念抗戰勝利80周年音樂會在倫敦舉行
2025-11-09 03:10 3,326次浏览近日，隨著國家育兒補貼制度實施方案公布，社交平臺上掀起了一股關於母嬰產品漲價的熱議。部分網友在社交媒體發文表示，有些母嬰產品價格大幅上漲，懷疑商家是想趁機賺走「奶爸奶媽」手中的補貼。事實真的如此？上海闢謠平臺記者展開調查。產品價格波動，多與促銷活動有關在社交平臺上，類似「育兒補貼還沒到帳，母嬰產品就漲價了」的帖子屢見不鮮。一些博主列舉出多個知名母嬰品牌，聲稱奶粉、紙尿褲、嬰兒輔食等產品價格都有不同程度的上調，漲幅從十幾元到幾十元不等。為核實這些傳言的真實性，記者對線上電商平臺和線下母嬰店進行了調查。線上，記者選取多個被提及漲價的奶粉、嬰幼兒用品品牌在不同平臺的官方旗艦店查看價格，並使用平臺自帶的價格監控工具和比價軟體對比近期價格。以某品牌奶粉為例，網傳其漲價幅度在6%至8%。但比價軟體顯示，該品牌不同產品的價格變化雖然不一致，但沒有普遍漲價，總趨勢比較平穩。被點名漲價的紙尿褲品牌同樣如此。雖然價格有波動，但總體平穩，更沒有突擊漲價的情況。某品牌溼巾等嬰幼兒產品同樣如此。從價格監控看，近幾個月都沒有波動。店鋪客服表示，待產包等產品近期有促銷，比前幾周還便宜，「價格波動主要與促銷活動有關。」線下，記者走訪了部分母嬰用品櫃檯。店員說，這段時間裡有產品漲價，也有產品降價，但與生育補貼新政沒有任何關係，「有時是商場搞活動，補貼品牌；有時是廠家要清庫存，也會調整價格。最近沒有接到過『全面漲價』的通知。市場競爭比較激烈，品牌也不敢輕易漲價。」部分母嬰品牌也在公開渠道發聲，表示沒有漲價。但要說明的是，記者的調查也只是涉及部分產品、部分專櫃——正如部分網友所提到的「漲價」，也只是針對某些品牌的某些產品。其實，母嬰產品市場競爭充分，定價自主，並沒有官方統計能體現產品到底是漲價還是跌價。部分帖子雖然給出「某品牌全線漲價30%」或「某品牌全部漲價40%」等結論，但發帖者也無法提供任何證據。可見，記者的調查和網友的感受，體現的都是某個品牌某件產品在某個平臺上的價格變化。如果用這些個案得出「母嬰產品都漲價了」或「都沒漲價」，無疑是以偏概全。但可以確認的是，母嬰產品價格波動是正常的市場現象。例如，也有網友在社交平臺分析了為什麼部分產品給人以「漲價」的感覺：其一，部分網友所說的「原價」其實是前不久電商平臺「618」大促期間的價格。大促期間，平臺、品牌的促銷活動較多，疊加之後，「到手價」相對便宜。近期屬於營銷淡季，產品的「到手價」會高一些。其二，部分品牌確實有價格調整計劃，有的在幾個月前就已開始，只不過由於庫存尚未消化完畢。此前消費者購買的是定價相對較低的「舊款」，而新款按照新定價銷售，可能上漲也可能下跌。在開放的市場中，企業有自主定價權，消費者也有用腳投票權。如果消費者發現產品價格異常波動，可以向監管部門投訴舉報，由監管部門進行調查。鼓吹「母嬰用品漲價」，別有用心調查中，一些來自母嬰用品生產企業和母嬰博主的「漲價言論」引起了記者注意。記者發現，與部分網友分享個人消費經歷不同，這類帳號往往缺乏具體的案例，而是人云亦云，用吸引眼球的「標題黨」、泛泛而談的內容等，鼓吹「母嬰用品漲價潮」。進一步查閱這些帳號此前發布的帖子，會發現有的是母嬰博主的「起號」之舉——就是通過蹭熱點，儘快為自己的帳號積累粉絲。有一名博主甚至大言不慚地分享「起號」經驗，並且表示自己已經接到了廣告。還有一些鼓吹「漲價」的自媒體號和企業號，將「漲價帖」與自家商品綁定。他們在帖子中抱怨其他品牌產品漲價，或者用「再不買就漲價了」「希望那麼好的產品不要漲價」等，製造焦慮，借勢推銷自己的產品。以上種種顯示，不少「漲價」言論缺乏依據，更有一些帳號故意利用「漲價」誤導他人，藉機牟利。對於這類造假行為，其他網友要擦亮眼睛，不要被虛假言論所誤導。平臺也要承擔責任，對造假營銷說「不」。業內人士表示，若想減少沒有實際依據的「漲價」言論，品牌、平臺和消費者都可以有所作為。一方面，品牌、平臺的「原價」「活動價」應當更加透明。目前，電商平臺促銷活動比較複雜，各種滿減、折扣、優惠券等發放不夠透明，使用規則也五花八門，使得產品價格變化頻繁，容易引發「產品動不動漲價」或「短期內漲價」的錯覺。所以，簡化促銷方式能讓價格看起來更透明。另一方面，有些平臺已經提供了「價格走勢查詢」「低價保障」等價格服務，支持消費者查看產品在一段時間裡的價格變化，以及在消費者購買後的一定期限裡，支持「買貴了退差價」。類似的價格服務可以更普及一點，讓消費者明白消費。至於消費者，在選購產品時也可以使用比價工具。現在有很多購物比價APP，消費者下單前可以使用它們比較心儀商品在不同平臺、不同店鋪的價格，最終選擇合適的正規平臺。同時，不妨關注一些第三方的價格監測網站，實時掌握產品價格走勢。
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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