（經濟觀察）上半年中國四大行不良貸款率齊降
2025-10-24 20:43 7,851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)
上半年，國內生產總值同比增長5.3%，比去年同期提高0.3個百分點。「我國經濟基礎穩、優勢多、韌性強、潛能大，長期向好的支撐條件和基本趨勢沒有變」。 這樣的判斷，可以從經濟運行的細微之處找到依據：走進一家賣場，從一塊智能手錶看消費新變化；走進一座工廠，從一臺工業機器人看製造業轉型升級；走進一家外貿企業，看跨境電商如何拓渠道穩訂單……管中窺豹，見微知著，今起，本版推出「年中經濟微觀察」系列報導，透過鮮活個案觀察上半年中國經濟的動力與活力。 ——編 者 「這款手錶的特色功能是血壓異常時自動預警。」 「顧客詢問手錶一鍵微體檢功能的操作步驟時，要這樣回答……」 「這款手錶國補後能省448元，要和顧客說清楚。」 上午9時，在湖南長沙萬象城華為智能生活館，晨會上，店內銷售吳倩正與其他店員模擬消費者選購時的場景，反覆確認幾款智能手錶的運動、健康監測功能。 「向顧客解釋好健康功能和補貼政策是考核的重點。」吳倩翻開培訓手冊，上面密密麻麻地寫著「健康監測功能介紹」「運動功能展示」「補貼申請流程」「常見問題解答」…… 晨會剛結束，吳倩接到區域經理的電話，「有幾款手錶的庫存不多了，特別是有血壓監測功能的表款，不夠賣，得再備點貨。」對著進貨單、庫存情況，吳倩在系統裡提交備貨申請，備註寫道：「需求增加，七成顧客諮詢血壓監測功能。」 備貨忙，與消費品以舊換新政策激發出的健康消費升級趨勢緊密相關。 「我這款運動手環用了幾年了，想換款新的，希望續航時間長點，功能多點。」 一對中年夫婦來到店裡，丈夫王宇程拿起手環、手錶，逐一試戴；他的妻子比對不同顏色的錶帶，看哪一款與自己的穿衣風格更搭。 「你有時候睡不好，這個睡眠監測功能看起來挺適合。」「咱們運動的時候戴上這塊表，運動了多久、消耗的熱量也能記下來。」夫妻倆一邊說，一邊體驗著手錶上的功能。 「這款表的健康和運動功能挺好，國補後多少錢？」王宇程問。 「白色素皮錶帶款原價1688元，您的手環折舊大概能抵200元，店補有400元，國補再打八五折，最後是924.8元。」店員用計算器算了算。 王宇程點點頭，決定買下情侶款：「店補、國補疊加，挺實惠。」 隨後，店員指導王宇程打開「雲閃付」APP，領券、掃碼。「折舊價加店補、加國補，省下763.2元」，系統30秒內算出優惠價格。便捷的消費過程，讓政策紅利精準觸達——僅智能手錶手環，該門店6月就售出400餘個。 不遠處，顧客陳曉正在試戴新款手錶，「網上參數太抽象，現場試才知道合不合適。國補加店補能省幾百元，特別是監測心率變異性、血氧飽和度等功能，特別適合健身用。」 店員剛接待完陳曉，顧客劉明又帶父親前來：「我爸有高血壓，能給我推薦一款嗎？」店員演示手錶測血壓的步驟，展示「親屬定位」和通話功能，當佩戴人血壓異常時，智能手錶會聯繫緊急聯繫人。劉明感嘆：「這塊表就是一個移動的『健康管家』。」 隨著消費品以舊換新政策落地顯效，這樣的場景在全國各大賣場頻繁上演。方寸大小的智能穿戴設備，正成為觀察消費升級的又一獨特窗口。政策持續加力擴圍，今年，手機、平板、智能手錶手環等數碼產品納入補貼範圍，推動相關產品銷售——今年以來，超6900萬名消費者購買數碼產品超7400萬件。 「消費者越來越看重健康監測功能。」從業多年的吳倩說，「以往顧客關心續航時間和價格，現在還要問血壓、血氧監測等功能。我們得補習相關知識，不能讓顧客質疑我們的業務能力。」商場要求銷售人員牢記國補具體優惠及領取方法，確保每位顧客了解能享受到的優惠政策。門店每周新增兩場專項培訓，內容從參數背誦轉向健康數據解讀。 服務升級，產品也要升級。目前，千元以下的智能穿戴設備多能滿足基礎運動需求，更高價格的機型則聚焦健康管理。不管是入門款，還是高端款，都配備了運動及健康監測功能，部分廠商與醫療機構合作，提升監測精度，幫助消費者快捷了解健康情況。 「又新增兩筆預訂。」閉店前，新訂單出現在了系統中，吳倩趕快向總部申請加大備貨量。 消費者的消費理念在改變，廠商的產品和服務不斷升級。以舊換新一頭連著消費者，一頭連著產業，政策的好處，消費的新變化，都在方寸之間的「健康帳本」上顯示著。 人民日報 本報記者 楊 迅
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