廣西柳州螺螄粉帶火工業與美食融合研學之旅
2025-10-24 15:23 8,365次浏览成都世運會昨天賽程過半，中國隊在當天舉行的水上項目中再添3枚金牌。截至目前，中國代表隊以14金，4銀，2銅的成績暫居獎牌榜首位。 在競賽組織專場新聞發布會上，成都世運會執委會表示，目前賽事運行基本平穩。截至昨天，世運會34個大項60個分項中，已有26個分項完賽，11個分項正在進行中。今天開始，美式橄欖球、自由搏擊、無人機等18個大項的23個分項將陸續開賽。 談到美式橄欖球、自由搏擊，包括作為潮流運動項目的無人機競速，這些項目到底怎麼玩、怎麼比？相對於籃球、足球來說，恐怕很多人對這些項目並不熟悉。而世運會正是這些小眾項目的大舞臺。藉助世運會契機，小眾項目也正在日益走進大眾視野。 11日，成都世運會賽程過半，而在關注體育競技的同時，一些大家原本不太熟悉的世運項目，也開始走進街頭巷尾，融入了市民生活。在國際奧委會新聞委員會委員周杰看來，成都世運會，可能會成為小眾運動破圈的一個窗口。 周杰：世運會它給了很多平時很少被媒體關注的項目一次集中亮相的機會，這個時候我們看的可能不僅僅就是一個競賽，它是一個小眾項目展演的大舞臺，小眾項目的一次文化的傳播。通過世運會這些小眾項目讓更多人看見嘗試，甚至可能會去喜歡從事這些小眾項目。 事實上，世運會作為重點聚焦非奧項目的全球頂級賽事，一直以來都在推動著小眾項目走進大眾視野。羽毛球、跆拳道、山地自行車這些項目，也是通過世運會獲得了足夠的關注與熱度，才得以登上奧運會賽場。 今天上午(12日)即將出戰世運會荷球混合團體賽第7名爭奪戰的中國荷球隊隊長趙靜說，荷球這個項目追求的是團隊合作，對青少年身心發展都是非常有好處的，也適合以家庭的形式開展。 據《2023―2024年版中國運動康復產業白皮書》顯示，全國約4.3億有長期運動習慣的人群。不過相較於校園、街頭常見的籃球、足球，一些運動在日常生活中相對少見，也就失去了一大批自然受眾。對此，周杰提醒，小眾運動對於構建健康的體育生態有著不可忽視的價值。 周杰：小眾不一定意味著它是冷門或者是沒有價值，健康的森林它不能是只有大樹，灌木、小草、藤本植物等等各有各的角色。體育的世界也是一樣的，舉例來說，比如像龍舟、冰壺、橄欖球7人制等等，它是特定文化或者地理一個區域裡面的，它是生根的，它能夠支撐一個地方的體育氛圍，也能為大眾項目輸送人才。 事實上小眾運動的發展也正在我們的身邊悄然加速。以成都為例，2022年腰旗橄欖球的風颳到了成都，3年下來，成都已有超過20家橄欖球俱樂部，常年參與的市民接近萬人。而就在今年，成都溫江區的魯家灘潮玩運動公園搖身一變成了亞洲最大的板式網球公園，也成了市民運動休閒的新去處。不過周杰也建議，小眾運動走進大眾視野，行穩才能致遠。 周杰：規則一定要簡單，一下子就能玩得上看得懂，入門的成本不要太高，器材裝備不要太貴，也不要太複雜，也需要搞一些體驗活動，慢慢地吸引人去參與，吸引更多人去關注。 龍舟起源於中國，有著數千年歷史，此前曾作為表演(展示)項目登上世運會及東京奧運會。本次成都世運會中，龍舟首次成為正賽項目。 世運會這兩天還在成都如火如荼地進行。其中，龍舟比賽決出了8人座、10人座 公開組200米、500米、2000米追逐賽金牌。很多人都沒有想到，中國龍舟隊竟然沒拿到冠軍，而拿到金牌的不只有泰國、印尼這樣的東南亞隊伍，還有烏克蘭這樣的歐洲隊。事實上，全世界玩兒龍舟的國家很多，不完全統計有80多個。幾個月前，國際龍聯組織的世界錦標賽現場5000多人，光入場式就進行了幾個小時。 很多人可能會問，既然中國的龍舟已經成為世界的龍舟，那龍舟想要進入奧運會的比賽序列難度在哪兒呢？ 難在競技性的定型以及與奧運文化的接軌。 第一個難度，就是人數。這次世運會上的龍舟比賽有8人和10人兩種船型，10人座是傳統龍舟，8人座是競技龍舟。10人座其實是10名槳手，加一名鼓手和一名舵手，12人在艇上，日常的民俗比賽中看到的比較多的。還有8人座龍舟，這個是國際劃聯，針對把龍舟這個項目推進奧運會，單獨和中國皮划艇協會聯合打造和設計的，在東京奧運會、巴黎奧運會作為展示項目的龍舟就是8人競技龍舟。而10人龍舟，則是在杭州亞運會上看到類型，更早以前的廣州亞運會上比的是22人龍舟。 平時看的傳統龍舟比賽，翻江倒海的氣勢，和一條龍舟上動輒幾十人的配置相關。但是如今的奧運會在強調瘦身。雖然項目這些年一直有增加，但是總得參賽人數規模一直變化不大。而作為集體項目的龍舟，一個代表隊如果有20多人的話，12支代表隊就好幾百人。這入奧的難度就大了。 其次，龍舟的舟，從競技的角度，也得有統一的標準，使用什麼樣的材料，配重是多少，划槳的標準。從科技角度來講，未來的趨勢會是減輕龍舟的重量，傳統龍舟是木質的。而我們現在用的複合材料中間都是碳纖維，更輕的材料也會增加競技速度。 事實上，很多民族運動入奧都經歷了提取文化精華，精簡運動規則的路線。比如，由韓國推動入奧的跆拳道。從2000年雪梨開始成為奧運會的正式比賽大項。這些年來，為了增加觀賞性和競技性。跆拳道增加了電子護具，提高了旋踢頭部的分值等等。 龍舟的「瘦身」與「定型」，看似褪去了些翻江倒海的鄉情，實際上換來了揚帆奧運的可能。畢竟，奧林匹克的魅力，本就在於讓不同文明的「鼓點」在同一個賽場當中共振。當龍舟競速的浪花最終能託起五環旗幟時，誰奪首金已不重要——因為這槳，早已划進了全人類的大江大湖。
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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