好評中國｜綠水青山二十載，擘畫美麗中國新圖景
2025-10-28 05:18 4,594次浏览國產大型郵輪「愛達·魔都號」建成運營，國產大飛機C919實現商業飛行……中國製造上天入海，不斷取得創新突破，由大向強的步伐堅定有力。 「十四五」時期，我國製造業綜合實力和國際影響力大幅提升。連續15年穩坐全球製造業「頭把交椅」，每年製造業增加值超過30萬億元，200多種主要工業品產量世界第一。全球產業門類最齊全、產業體系最完整，立足已有基礎，中國製造積極向高端化、智能化、綠色化轉型升級，正重塑新優勢、迸發新動能。 規模優勢不斷鞏固 「十四五」期間，我國製造業最突出的表現是規模優勢持續鞏固，全球競爭力不斷增強。 「這背後是完整的產業體系和強大的供應能力。傳統產業通過技術改造煥發新活力，如鋼鐵行業全面推進超低排放改造，輕工領域研發投入強度大幅提升，船舶、電機等行業增加值快速增長，老產業發新芽。」國研新經濟研究院創始院長朱克力說。 「十四五」時期，我國加快實施關鍵核心技術攻關工程，企業自主創新能力顯著提升。賽迪研究院工業經濟研究所所長關兵認為，企業創新主體地位持續強化。2024年我國有效期內的高新技術企業數量達到46.3萬家，是2020年的1.7倍。我國已有超570家工業企業入圍全球研發投入2500強，佔比近四分之一，科技領軍企業在產業科技創新中的作用更加凸顯。 科技成果轉化能力明顯提高。2024年我國專利合作協定(PCT)專利申請量全球第一；全球申請量前十大企業中有4家中國製造業企業。5G通信設備、「復興號」動車組、光伏發電裝備、大飛機、大型LNG船等一大批處於世界領先水平的重大標誌性成果不斷湧現。 創新方面亮點頻出，成為驅動製造業升級的核心力量。2024年集成電路年產量比「十三五」末增長72.6%，增加約1900億塊，越來越多產品裝上了「中國芯」；高鐵、船舶與海洋工程等裝備取得新突破，人工智慧(AI)、量子科技等領域創造了多個全球「首次」和「第一」。 產業結構持續優化 「製造業數位化轉型是推動新型工業化的關鍵引擎。」浪潮智能生產董事長張金龍認為，數字經濟時代，傳統產業加「數」前行，需要依託人工智慧、大模型等數位技術，充分發揮數位化服務商既懂行業又懂數位化的優勢，培育發展新質生產力。 逐浪AI大潮，浪潮智能生產研發智產大模型，深耕礦山、石化、裝備等行業領域，為生產製造環節提供智能化場景解決方案，打造智能工廠、智能車間和智慧礦山。例如，在礦山行業，浪潮智能生產為礦山裝上「AI大腦」，賦能晉普山煤業打造煤礦智能綜合管控平臺、AI視頻分析平臺、災害綜合防治系統、智礦數字人系統等，實現安全與效率雙提升。 「十四五」期間，我國產業結構加速優化，高端製造佔比穩步提高。高端化邁出新步伐，高技術製造業增加值佔規上工業比重持續提升，在航空航天、軌道交通、智能電車等領域形成了一批高端品牌；智能化全面滲透，重點工業企業數位化研發設計工具普及率大幅提高，工業網際網路平臺應用深入，智能製造示範工廠不斷湧現；綠色化轉型成效顯著，清潔能源發電行業銷售收入快速增長，生態保護類行業實現快速發展，工業單位增加值能耗持續下降。 關兵介紹，從高端化看，裝備製造業和高技術製造業佔規模以上工業增加值比重分別由2020年的33.7%、15.1%提升到2024年的34.6%、16.3%，產業結構持續優化。從智能化看，工業機器人密度由2020年每萬人246臺提升至2023年每萬人470臺，在全球排名中從第九提升至第三。目前世界經濟論壇公布的全球189家「燈塔工廠」中，我國佔79家，居全球首位。從綠色化看，截至2024年，國家級綠色工廠達到6430家，實現產值佔製造業總產值比重約20%。2024年我國新能源汽車銷量達到1286.6萬輛，是2020年的9.4倍。 新質生產力加快培育 「十四五」期間，我國製造業成為新質生產力培育的主陣地，在多個維度實現突破。高技術產業銷售收入快速增長，數字經濟核心產業蓬勃發展，新技術、新產業、新業態層出不窮。新興產業成為經濟增長新引擎，新能源汽車、鋰電池、光伏產品為代表的「新三樣」出口突破萬億元大關，低空經濟、生物醫藥、高端裝備等領域技術水平和市場競爭力顯著提升。 未來產業布局全面展開，在人工智慧、量子信息、生物技術等領域取得一批前沿成果。創新生態持續優化，企業創新活力充分激發，開源社區、創新平臺等新型研發組織快速發展。新質生產力不僅推動產業升級，也為經濟增長注入新動能，成為提升我國製造業國際競爭力的關鍵力量。 「距離製造強國，我國在研發創新和企業競爭力方面仍存在較大差距。」關兵分析，從上市公司數據看，2024年美國製造業上市企業的研發費用合計為2.6萬億元，我國為1.3萬億元，僅是美國的50%；美國製造業上市企業達6.2%，我國為3.6%，僅是美國的58%；美國製造業上市公司淨利潤率為7.86%，我國為4.57%，僅是美國的58%。產業創新和企業競爭力是衡量製造強國的重要指標，「十五五」期間，我國需要在研發創新、企業競爭力方面久久為功，夯實製造業發展根基。 朱克力認為，邁向製造強國，我國製造業仍需在幾個關鍵領域持續發力。核心技術自主可控能力需進一步提升，在高端晶片、工業軟體、關鍵材料等領域還存在短板，必須加大研發投入，突破「卡脖子」技術。產業基礎能力需要夯實，要強化質量品牌建設，提升產業鏈供應鏈穩定性和競爭力。創新生態體系有待完善，要進一步優化產學研用協同創新機制，激發企業創新活力。綠色低碳轉型還需深化，要推動製造業全鏈條綠色化改造，發展循環經濟，提升資源利用效率。 「要抓住數位化、網絡化、智能化發展機遇，加快製造業數位化轉型，培育新模式新業態。通過持續的技術創新、制度創新和模式創新，我國製造業必將實現由大到強的歷史性跨越。」朱克力說。(經濟日報記者 黃 鑫)
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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