海南新能源裝機比例升至47.8%
2025-10-29 18:45 3,738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)
隨著石油輸出國組織(OPEC+)再度大幅增產，該組織提前一年完全逆轉2023年11月由核心成員國實施的220萬桶/日自願減產措施。不過比起眼下，市場更關注的是OPEC+未來的決策：另一批高達每日166萬桶的供應量目前仍處於暫停狀態，原計劃將持續至2026年底。關於這部分產能的未來，OPEC+代表並未給出更多確定性。官員們表示，聯盟是否會繼續恢復這部分產量將取決於市場狀況。下一次評估會議定於9月7日舉行，在此之前，市場的猜測和觀望情緒或將持續。 再度大幅增產 石油輸出國組織3日發表聲明說，OPEC和非OPEC產油國中的8個主要產油國決定9月日均增產54.7萬桶。沙烏地阿拉伯、俄羅斯、伊拉克、阿聯、科威特、哈薩克斯坦、阿爾及利亞和阿曼的代表當天舉行線上會議，討論國際石油市場形勢及前景。 聲明說，鑑於當前市場基本面穩健，石油庫存處於低位，8國決定調整產量。同時，8國將根據市場情況靈活調整增產節奏，以維護石油市場穩定。上述國家8月日均增產54.8萬桶。上述8國2023年11月宣布日均220萬桶的自願減產措施，此後減產措施多次延期，於2024年12月延長至2025年3月底。8國今年3月決定自4月1日起逐步增加石油產量。 自2025年4月起，OPEC+產量策略顯著轉向，其從此前的減產周期邁向增產周期，4月至8月累計增產空間達到191.9萬桶/日。這標誌著該組織提前一年完全逆轉2023年11月由沙特、俄羅斯等8個核心成員國實施的220萬桶/日自願減產措施，並加速爭奪全球原油市場份額。 OPEC在上周日聲明中表示，這一最新決定是「鑑於全球經濟前景穩定和當前健康的市場基本面所作出的，低油庫存就是體現」。對這一增產決議，市場初步反應平淡。周一亞洲早盤，布倫特原油期貨僅小幅下跌0.4%，至每桶69.38美元。 對於下一步行動，OPEC+釋放的信號是所有可能性都存在。官員們表示，重啟剩餘的166萬桶/日產量是一個選項。但正如部分代表上月所建議的，生產國也可能選擇暫停增產。此外，如果市場行情大幅下挫，他們甚至可能完全逆轉近期的增產決策。 經濟前景黯淡 OPEC+的最新增產決定，發生在一個微妙背景下，即美國總統川普威脅對俄羅斯石油出口實施「二級制裁」，以迫使俄方在與烏克蘭的衝突中迅速停火。有評論指出，若俄油出口受阻，或推高國際油價，進而與川普壓低油價、促美聯儲降息的政策目標形成衝突。 高油價通常會引起川普的注意，他經常要求OPEC增加石油產量，以幫助他降低美國汽油價格。ING分析師Warren Patterson表示，市場將從10月開始「進入大量過剩」的石油供應，並警告OPEC+應保持謹慎，不要「增加這種過剩」。 事實上，當前油價的下跌，與美國就業數據不及預期、川普政府的關稅政策等引發市場對全球能源需求的擔憂不無關係。國貿期貨研究院能源化工研究中心經理葉海文表示，儘管OPEC+從4月份開始放鬆自願性減產，但從前幾個月的產量數據來看，OPEC+產量增加遠未達到增產目標數值。OPEC月報顯示，OPEC+6月產量增加34.9萬桶/日，其中處於協議增產期的8個國家產量增加39.4萬桶/日。OPEC+增產決定並不代表實際產量的完全兌現，實際產量可能因多種因素(如技術限制、地緣政治等)而有所滯後或調整，建議關注後續OPEC+成員國的實際產量執行情況。 RBC資本市場公司大宗商品策略主管Helima Croft表示：「今天會議傳遞出的信息是，所有選項都擺在桌面上——包括恢復產量、暫時中止增產，甚至是撤銷近期的政策行動。」這種高度的靈活性讓OPEC+得以根據瞬息萬變的市場動態作出調整，但也讓投資者難以預測其短期政策走向。 中長期供大於需 數據方面，三大機構(EIA、OPEC、IEA)月報顯示，全球原油供給增長明顯，而需求增速相對放緩。EIA 6月月報顯示，6月份全球原油及相關液體產量為10490萬桶/日，較5月份增加62.8萬桶/日，預計2025年全球原油及相關液體產量為10460萬桶/日，較2024年增加180萬桶/日。OPEC月報和IEA月報則顯示，6月份OPEC國家原油產量較5月份分別增加21.9萬桶/日和42萬桶/日。 需求方面，EIA 6月份月報顯示，6月份全球原油及相關液體需求量為10443萬桶/日，較5月份增加182萬桶/日。OPEC月報則保持對2025年和2026年全球原油及相關液體需求的預測，預計2025年全球原油及相關液體需求量為10513萬桶/日，較2024年增加129萬桶/日，與6月份預測值持平。IEA則繼續下調對2025年和2026年全球原油及相關液體需求增速的預測，預計2025年全球原油及相關液體需求量較2024年增加約70萬桶/日，增速較6月份預測值下調2萬桶/日。 庫存方面，截至6月底，OECD國家商業原油及石油產品庫存為27.96億桶，較5月底下降42萬桶。其中，美國商業原油及石油產品庫存為12.26億桶，較5月底下降598萬桶。 「宏觀方面，美國關稅政策給需求帶來很大的不確定性，引發全球市場震蕩，經濟恐遭拖累，總體抑制原油需求；微觀方面，雖然目前處於傳統消費旺季，但汽油消費旺季不旺，同比裂差較低，柴油裂差同比較高，但邊際走弱。」浙商原油能化研究員張澤宇表示，美國EIA庫存整體仍然處於低位，但最新數據顯示，美國商業原油庫存出現邊際累積，且下遊成品油庫存也出現累積。與此同時，全球原油庫存則處於歷史高位。 葉海文認為，當前處於歐美暑期出行消費旺季，美國EIA周報顯示，當前美國煉廠開工率處於高位，汽、柴油消費回到季節性高點。消費旺季已經過半，隨著旺季預期兌現，油價季節性走弱是大概率事件。截至7月25日，全球原油供需差值為136萬桶/日，預計10月將達到最大值，這意味著後期供應過剩壓力將進一步加劇。 張澤宇認為，原油中長期供大於需的格局難改，目前印度和巴西已經明確拒絕美國，表示不會停止購買俄羅斯原油。中長期來看，隨著OPEC+250萬桶/日的增量逐步落地，供應將進一步寬鬆。伴隨著成品油消費旺季逐步進入尾聲，原油整體承壓將更加明顯，相關油化工品價格大概率跟隨成本端下跌。 北京商報記者 趙天舒
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