溫州8月13日電(周健)生態文明建設已成為衡量地區發展水平與潛力的關鍵指標。近年來,浙江瑞安市大力實施「811」生態文明先行示範行動計劃,其以生態環境為基底,因地制宜,為縣內各地「私人訂製」出一系列發展方向。 「七山二水一分田」的瑞安,擁有不少山區鄉鎮。如何擺脫地緣因素造成的發展桎梏,成為它們持續探索的命題。而眼下,以湖嶺、林川、芳莊、高樓、平陽坑等為代表的瑞安山區,瞄準生態農文旅共富先行示範品牌創建,通過提升生態環境、發展「生態+」「文化+」鄉村旅遊等系列舉措,走出了一條因地制宜的共富之路。 綠水青山 「好生態」滋養好「錢」景 溪水潺潺聲如韻,青山鬱秀色可餐……一到夏季,位於湖嶺鎮湖源村的十裡灘林就熱鬧非凡,歡笑聲、嬉水聲此起彼伏。 湖源村山環水抱、田園開闊,浙江省級美麗河流三十三溪依村流淌。隨著房車自駕遊、露營基地等新業態經濟的興起,當地數年前對溪水周邊的環境進行改造提升,打造了集露營、嬉水、休閒健身等多功能於一體的十裡灘林露營基地。紛至沓來的遊客,帶動不少村民實現「家門口」增收致富。 湖嶺鎮湖源村十裡灘林露營基地一景。 湖嶺鎮 供圖 優質的生態環境是寶貴的財富。如同湖源村一樣,將生態優勢轉化為經濟優勢的鮮活例子在瑞安山區鄉鎮間遍地開花。 放眼林川鎮燕子窩自然村,奇巖怪石與飛瀑流泉相得益彰,車子沿著盤山公路蜿蜒而上,終點處的山頂大草坪讓人眼前一亮,坐落於此的雲端咖啡店更是成為「網紅」打卡點。林川鎮平和村相關負責人說,平和村包含燕子窩等多個自然村,曾因交通閉塞、資源匱乏而「空心化」,如今通過發展鄉村旅遊,逐漸開始煥發生機。 林川鎮一景。 林川鎮 供圖 高樓鎮則擁有「萬畝茶園」這一獨特生態資源,其栽種的清明早茶是浙南四大名茶之一,年產茶青70多噸、茶幹超過15噸,年銷售額達5000多萬元。近年來,該鎮深化農旅產業融合,打造「寨寮茶境」茶旅綜合體,設計茶園觀光、制茶體驗、茶文化研學、星空茶室等10條主題路線,延伸產業鏈推出香氛茶包、茶語新書等農旅產品,讓陣陣茶香飄進百姓錢袋子。 非遺煥新 歷史瑰寶點燃「文旅引擎」 瑞安素有「百工之鄉」的美譽,非物質文化遺產資源豐富。它們是農耕文明的沉澱,更是一方百姓智慧的結晶。而如今,在該市的山區鄉鎮,它們被賦予了新的時代使命——鄉村振興的「文旅引擎」。 逛完中國木活字印刷展示館,穿過小巷,便可打卡「活自在」咖啡圖書館,喝完一杯「非遺味」咖啡後,一邊走一邊和路過的非物質文化遺產代表性傳承人們打招呼,不久就來到東梨民藝博物館欣賞藍夾纈工藝品……平陽坑鎮東源村擁有木活字印刷技術、藍夾纈技藝兩項國家級非遺和紙馬雕版印刷術等浙江省級非遺。近年來,村莊在保護傳承非遺的同時,用其魅力引來「大流量」。 2025年,浙江瑞安平陽坑鎮東源村,遊客在「活自在」咖啡圖書館品嘗咖啡。 周健 攝 「東源村非遺氛圍濃厚,很符合我暢想中的基地模樣。」數年前,熱愛藍夾纈技藝的徐夏怡與丈夫來到該村,先後創辦了未見山非遺體驗基地和東梨民藝博物館。兩人將木活字等非遺元素與藍夾纈結合,開發出眾多文創產品,同時聘請村民參與產品製作、場地管理,幫助他們增收致富。 芳莊鄉同樣位於大山深處,當地的南屏紙製作技藝最早可追溯到唐代,延續至今已有一千多年的歷史,現已被列入浙江省級非物質文化遺產名錄。大量的水碓造紙作坊群遺址遍布此地,對此,芳莊鄉將非遺資源轉化為可消費文旅產品,吸引遊客到來。 從湖嶺的灘林歡笑到林川的雲端景致、高樓的茶香四溢;從平陽坑的非遺新韻,再到芳莊的千年技藝……這些曾受困於地理環境的鄉鎮,憑藉對生態的守護與文化的創新,闖出了一條生態美、產業興、百姓富的共贏之路。隨著更多創新舉措的落地,瑞安這片土地將煥發新的生機與活力。(完)
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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