江西發布雷電和大風雙黃色預警
2025-10-30 13:58 9,857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)
受訪者採取哪些方式守護長輩的「數字生活」： 安裝國家反詐中心App 69.74% 教授其如何核實信源或使用事實核查工具 49.43% 設置「親情守護」功能 30.90% 分享闢謠文章/視頻 44.36% 錄製操作教學視頻或製作指南 29.25% 推薦可靠平臺 35.89% 尚未干預 9.08% 其他 0.22% —————————— 刷短視頻看養生知識、和老姐妹分享廣場舞電子教程、在微信群裡搶紅包……南陽理工學院沈思陶的母親是一位70後，在網際網路上「衝浪」已成為她的日常。 吉林大學的於春的姥爺是一位年過八旬的銀髮網民。從只會使用瀏覽器查看新聞，到頻繁使用小紅書、抖音等社交網絡平臺，「我的家人很快發現在這些平臺中檢索問題非常便捷，他們也喜歡在這些平臺上看些短劇調劑生活」。在於春看來，這些平臺聚合了大眾的生活經驗和豐富的文娛資源，在很大程度上扮演著長輩的生活「百寶箱」。 近期，中國青年報·中青校媒面向全國大學生發起關於長輩數字生活的問卷調查，共回收有效問卷2786份。調查結果顯示，93.11%受訪大學生表示他們的父母或長輩願意學習使用與時俱進的網際網路產品。中國網際網路信息中心發布的最新《中國網際網路發展狀況統計報告》顯示，政府高度重視老年群體惠享數字紅利，銀髮群體已深度共享數字發展成果。統計顯示，截至今年6月，我國60歲及以上銀髮網民規模達1.61億人，老年群體網際網路普及率達52.0%。 擁抱「網」事：社交、購物、短視頻構建長輩數字生活 剛上大學時，北師香港浸會大學的馬一凡可以感受到父母對於網絡的抗拒和排斥。每次父親給她生活費時，會特別叮囑：「你一定要把錢轉到銀行卡上，放在社交媒體的錢包裡不安全。」如今，已經攻讀碩士學位的她發現，父母使用網際網路產品的頻率越來越高，不僅會使用社交媒體、用上了地圖軟體，甚至還會自己剪輯視頻、在購物平臺上下單。 馬一凡清楚地記得，以前父母一直不會使用地圖軟體。轉變發生在她上大三那年，在身邊人的影響下，父母發現了地圖軟體的便捷，「甚至還換上了特別的語音播報包」。她的母親則喜歡上了社區團購小程序，「在上面買菜還挺方便的」。 中青校媒調查顯示，在眾多數字平臺中，社交軟體、短視頻平臺以及購物App在長輩中的普及度較高，短視頻(72.43%)是長輩獲取網絡內容的最主要類型，新聞資訊(67.48%)、健康養生知識(60.01%)、購物(58.33%)也都是他們關注的類別。 南京醫科大學章萬鈺的父母平時愛刷短視頻，最關心的是健康話題和教育話題。「他們想了解我的生活狀態，但是經常不知道從何聊起，而短視頻平臺中校園生活相關的視頻讓他們覺得自己與我的距離更近了。」此外，自章萬鈺學習臨床醫學專業以來，長輩經常向他分享醫學相關的視頻，希望他能夠運用自己的專業知識為他們解惑。 中青校媒調查顯示，83.74%受訪大學生認為，對長輩而言，網際網路產品的操作簡易性至關重要；此外，風險防護力(67.59%)、內容可信度(64.90%)、功能實用性(53.95%)、情感聯結感(41.71%)也都是他們使用時關注的重點。 在運用短視頻平臺與長輩交流的過程中，章萬鈺逐漸意識到，這不僅提升了家人融入數字生活的程度，而且在很大程度上促進了他和家人之間的情感流動。「現在我的家人對於各大網際網路應用的特點都非常了解，比如他們知道，在微信公眾號、新聞客戶端和知乎等軟體中，可以獲取較多知識科普型文章，他們在和我交流討論這些內容時也給了我很多啟發。」有時家人提出的問題也會觸及他較為陌生的知識領域，在求證學習的過程中，他與家人都頗有成就感。「在生活領域，長輩是我的引路人；而在專業層面，我更像是他們的引導者。」章萬鈺說。 讓馬一凡沒想到的是，她的父母如今也悄然跟上了「AI熱」。早在兩年前，當馬一凡正為本科畢業論文焦頭爛額時，爸爸就點撥過她：「這些複雜的資料和畢業要填的一大堆文件，現在都有AI工具能幫你處理了，可以試試看。」此後她發現，父母對這類工具的應用還挺熟練的——爸爸會用AI處理一些工作上的數據，媽媽則在撰寫一些工作材料時，習慣藉助AI來梳理思路。爸爸還跟她提過：「其實你的論文初稿，也可以用這些工具先理一理框架、順一順文筆。」 隱憂浮現：隱私洩露、偽科學、誘導消費成主要風險 沈思陶也察覺到，長輩在擁抱數字生活時難免「步履蹣跚」。「有一次我媽差點被一個偽裝成官方網站的釣魚網站騙了，就為了領一個所謂的免費禮品，輸入了個人隱私信息。幸好她上網遇到問題時習慣性地問我，才及時止損。」 中青校媒調查顯示，隱私洩露(69.10%)、金融交易風險(63.32%)和誤導性醫療健康信息(61.06%)，是受訪大學生擔心父母可能遭遇風險的場景。 「我希望長輩能夠充分擁抱數字生活，但又擔心嘈雜的網絡平臺會誤導他們。」由於看到許多軟體會自動跳轉購物頁面或軟體下載頁面，於春愈發產生了這樣的矛盾心態。 「他們並不了解這些廣告中的『隱藏套路』，常在不知情的情況下『同意』了某些條款，直到開始被扣費才發覺問題。」此外，於春表示，長輩雖然能夠較快辨認出粗劣的騙局，但是聽到似乎天衣無縫的話術時，也會有所動搖。「通常來說他們來詢問我能否支付時，他們其實已經在考慮為眼前的產品買單了。」 章萬鈺也注意到，在各大短視頻平臺，質量良莠不齊的醫學科普視頻充斥其中。這些視頻中雖然不乏名副其實的從業者，但也有許多帳號運營者通過傳播焦慮來獲取流量。「有的博主振振有詞地表示，某些水果蔬菜不能吃，實際上只片面強調了這些食物的部分特性，而這樣存在爭議的內容反而能獲得很高的轉發量和討論度。」更令他擔憂的是，有些騙局打著「醫學專家」「醫學博士」的旗號誘導中老年群體，甚至從中漁利。章萬鈺身邊有不少長輩患有基礎病，被推送了所謂的「特效藥」視頻時，就會半信半疑地詢問他。「這些視頻用精心打造的話術和場景抓住了長輩的身心需求，醫學知識儲備不足的人非常容易陷入騙局。」 馬一凡的父母也曾讓她陷入擔心。大一時，父母給她發的一條連結把她嚇了一跳。那時候馬一凡超出了健康體重20斤，父母出於關心，為她尋找減肥產品。那條連結裡正是減肥藥品。馬一凡經過搜索發現，該減肥產品的成分主要是瀉藥，「但價格竟然是2萬元，我立即制止了他們下單。」 中青校媒調查顯示，難以辨別信息真偽(46.66%)是受訪者的長輩在數字生活中遭遇的最普遍問題，輕信養生「偽科學」(42.71%)、購買直播間「三無產品」(37.11%)、過度刷短視頻影響作息(32.66%)、過度依賴平臺推薦(27.67%)等，也都是他們曾經遇到過的情況。 馬一凡認為，當身邊的長輩堅信算法推薦的保健品時，背後的心理是對於健康的焦慮。「現在的大數據也很可怕，分析出長輩的年齡後，就會推薦保健相關信息，甚至會讓老年人覺得這樣的推送就是他們可以抓住的『浮萍』。」她還發現，一些網際網路產品和信息提供的情緒價值，也讓長輩深陷其中。馬一凡以她的小姨舉例，「她聽到直播間的主播喊她『家人』，就會很開心。」 反哺進行時：年輕人助力提升長輩數字素養 為了儘可能減少誘導性信息對家人的幹擾，於春養成了定期檢查他們手機應用的習慣。她還為他們的手機應用開啟了青少年模式，以此過濾掉一部分有害信息；她還會用其社交帳號檢索不同話題，並給低質量話題點擊「不感興趣」，儘可能不讓長輩陷入「信息繭房」之中；她也會查看長輩的手機是否被安裝了垃圾軟體或來源不明的小程序。 「雖然我會向長輩解釋這些騙局的底層邏輯，但是很多時候，他們並不能全然理解。」於春察覺到，面對花樣繁多的垃圾信息，長輩們對於使用電子產品的信心在降低；而由於當前許多應用尚未建構起完備的適老化信息淨化機制，她常常在「孤軍奮戰」中感到些許無力。 在沈思陶看來，很多平臺的青少年模式相對成熟，但真正適合老年人操作習慣，能有效過濾虛假、誘導信息的長輩模式還遠遠不夠完善。他希望科技企業能承擔起更多社會責任，設計更直觀、更安全的界面，建立更有效的信息篩選和風險提示機制。「讓技術真正成為連接親情的溫暖橋梁，而不是一道冰冷的鴻溝，這需要我們年輕一代的努力，更需要整個社會的智慧與關懷。」 中青校媒調查顯示，超九成受訪大學生曾指導過父母使用數字工具，在面對父母或長輩輕信存疑信息時，過半受訪大學生會選擇立即指出錯誤。為了保障長輩的數字安全，69.74%受訪大學生為其安裝國家反詐中心App，49.43%教授其如何核實信源或使用事實核查工具，44.36%向其分享闢謠文章或視頻。此外，推薦可信平臺(35.89%)、設置「親情守護」功能(30.90%)、錄製操作教學視頻或製作指南(29.25%)也都是受訪大學生提升長輩數字素養的舉措。 馬一凡為父母下載了國家反詐中心App，並且經常將可靠的官方媒體發布的相關新聞轉發給父母。現在，她發現父母對她的信任度越來越高了。她希望學校可以開設一些跨代教育的課程，將代際的數字溝通與反哺納入相關課程，從而掌握和長輩溝通數字問題的意識和技能。 章萬鈺則在家庭中主動承擔起醫學知識傳播的責任。「我會教父母辨認醫學、保健類帳號的可信度，比如有職業認證的帳號內容往往較為可信。我還會推薦他們長期訂閱一些視頻質量較高的博主。」此外，他也會時不時向長輩轉發有益的醫學常識，特別是他們在日常生活中容易忽視的健康細節。「老一輩注重節儉，有一些生活習慣從健康角度來看並不可取，比如夏天不捨得用空調、剩菜反覆加熱和食用。很多醫學科普視頻中會引用鮮明的案例，原理演繹也很直觀，這類視頻的提醒效果往往比口頭提醒更好。」 「面對新事物，長輩可能會存在或多或少的焦慮、惶恐等情緒。如果我們只是以高姿態指責他們不辨真偽，不僅不利於他們融入數字生活，而且會加劇他們的孤獨與失落。」而今，有了章萬鈺的幫助，長輩們在魚龍混雜的網絡信息中得以更加從容。在章萬鈺看來，破除數字鴻溝之外，更加值得關注的，是長輩內心被尊重和被傾聽的持久需求。 江西師範大學的張子豐也有同樣的感觸。當媽媽對「磁療床墊」心動時，他會找出醫學論文證明其無效性，讓科學和數據成為拆穿謊言的「武器」。「要用他們能理解的方式，克服他們使用數字工具的挫敗感。」張子豐深知，數字鴻溝背後往往隱藏著長輩對落伍的焦慮。為此，他每天都花10分鐘左右對父母進行潛移默化的引導，定期給父母的手機做「健康檢查」，還特意出一些「考題」，比如假裝找不到某個設置按鈕，請媽媽幫忙。「當她『教』我時，眼裡滿是自信的光芒。」 「教會父母獨立完成一次網購、成功預約一次醫院號源，就像建立了一座座小小的『數字裡程碑』，它們承載的溫暖不亞於兒時父母教我騎單車時，扶在車後座的手。」張子豐說。 (應受訪者要求，於春、張子豐為化名) 實習生 何燁 張子邁 中青報·中青網記者 劉俞希 卞心怡來源：中國青年報
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