西北首套特高頻局部放電在線監測系統在新疆投用
2025-10-23 04:12 5,816次浏览自習室裡不「自習」 託管服務「穿馬甲」 暑期一些地方學科培訓「隱蔽作業」 8月初，家住北方某大城市的大學生王世濤，想利用暑假搭建論文框架，便準備找個安靜的自習室。他用手機檢索到了附近一家營業的自習室，不過，讓王世濤稍感意外的是，這裡並不安靜：門外貼著很多醒目亮眼的海報，海報上的內容除了自習還有託管和素質培養等，站在樓道裡就能聽到從裡面傳出的英語單詞朗讀聲。 更讓王世濤意外的是，推開磨砂玻璃門，往常供一個人使用的隔間裡，擠進了三四個學生，有的甚至多達五人，一位年輕老師正在給這些孩子講英語。 顯然，面向中小學生的學科培訓在這家自習室裡悄悄地進行著。 學習要張弛有度。暑假本是中小學生放鬆身心、調整節奏的最佳時機，不過，暑假往往被賦予了「彎道超車」的功能，以至出現過多的學科類培訓、過重的學業負擔。 為此，2021年中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發了《關於進一步減輕義務教育階段學生作業負擔和校外培訓負擔的意見》。這個被稱為「雙減」的政策明確提出要嚴格執行未成年人保護法有關規定，校外培訓機構不得佔用國家法定節假日、休息日及寒暑假期組織學科類培訓。之後多個配套政策和舉措連續出臺，在幾年的「重拳出擊」下，「野蠻」培訓的校外環境得到了有效治理。 然而，中青報·中青網記者在採訪中了解到，儘管幾年前那種滿街都是培訓機構的「盛況」已經看不到了，但針對中小學生的學科類培訓依然存在，並更加隱蔽，披上了「自習室」「託管班」等外衣。 自習室裡不「自習」 中青報·中青網記者在網絡平臺搜索了「自習室」，然後隨機走訪了北方某大城市的幾家自習室。記者發現，這些自習室大概可以分為兩類：一類是傳統意義上的自習室，安靜是這類自習室的主基調。這種自習室通常被分為「鍵盤區」和「沉浸區」，整個自習室最大的聲響就是鍵盤敲擊聲和腳步聲，「自習」得非常純粹。 另外一類則截然不同。 在這類自習室裡，空間被明顯分為了「自習」和「課外班」兩種用途。條件好一些的是在公共區域以外分割出幾個獨立的小房間，小間裡通常是一個老師給幾個學生講課，不過畢竟空間有限，隔音不可能太好，記者在一家自習室的留言區看到這樣的評論：「鍵盤大屋旁邊的小屋太吵了，完全不隔音，老師給小朋友講課的聲音能聽得一清二楚……」 還有條件更差的，直接在公共區域內再闢出一塊，用隔板圍出更小的空間，老師就在這樣僅由隔板圍成的狹小空間中講課。 記者通過觀察發現，這類自習室又可以分為兩種： 一種是老師常年駐紮在自習室裡，如果是到這裡純粹上自習的人，可以按照正常程序，在前臺兌換在平臺上購買的時長，找到自己的座位正常自習。如果是來上課或者是諮詢上課的，會有專門的人接待。記者看到自習室裡有小學生，詢問前臺是否有針對小學生的課程，前臺接待人員立刻把記者引薦給了一位專門負責課程的老師，老師立刻熟練地開始詢問記者「孩子開學上幾年級」「想補什麼課程」…… 另外一種自習室則完全失去了「自習」的功能，這裡，一邊是小學生在老師的帶領下聽寫單詞、抽查課文；另一邊，初中生身旁堆放著厚厚的錯題本。授課老師在電腦屏幕、課本、紙質資料間靈活切換，角落裡的印表機「吞」下A4紙「吐」出中高考的模擬題目，還有被稱為「班主任」的老師，一邊在微信上對接家長和授課老師，一邊負責給學生訂飯…… 記者在一家自習室裡遇到了開學即將升入小學六年級的曉萱。曉萱的父母工作很繁忙，暑假很難照顧她，於是就找了這家離家很近的自習室，在這裡上課、寫作業。 「老師有沒有資質，我們心裡沒底，至於環境，對比了好幾家，有的甚至連隔板都沒有呢。」曉萱的媽媽姜女士說。 「雙減」政策對面向義務教育階段學生的學科類校外培訓機構有著明確的資質要求，而且明確，「從事學科類培訓的人員必須具備相應教師資格，並將教師資格信息在培訓機構場所及網站顯著位置公布」。 記者在走訪的這幾家自習室內均沒有看到相關公示內容。 託管服務穿「馬甲」 除了藏在自習室裡的課外班外，託管班是課外班的又一個「馬甲」。 中青報·中青網記者在北方某大城市一機構外看到了「免費託管」的廣告。 8月上旬一個工作日的下午4點半，記者在「免費託管」廣告附近看到了多位來接孩子的家長。一位家長告訴記者，自己跟丈夫平時工作都比較忙，下班很晚，孩子馬上就要升入四年級了，不想讓孩子在家裡「虛度時光」，就給他報了這個託管班，「至少有人看著寫作業，總比在家玩手機強。」這位家長說。 「免費託管」其實是這家機構招攬課程生源的「入口」。記者在這家機構前臺看到，一位姓張的老師了解到一位家長是給五年級的孩子進行諮詢時，立刻介紹起了機構的數學提升課程，「我們這邊很多『五升六』的家長都選擇『小中銜接套餐』，除了課本知識，還會帶一些奧數競賽題。」張老師接著指著教材上的「雞兔同籠」例題說：「您看這樣的題，我們就會教孩子用方程和假設法兩種解法。」 幾番溝通後，這位家長就領走了數學、英語測試卷，機構將根據孩子的答題情況最終確定分班並匹配老師。 記者注意到，在這裡，託管僅是一項附贈服務，機構內一面牆上貼著的暑期課表顯示，每周一、三、五是數學課，每周二、四是英語課。「現在報名數學或者英語就可以享受託管服務了，託管服務最晚可以持續到晚上6點。」 隱蔽培訓背後是基礎教育評價體系的單一性 無論是自習室裡補課，還是披著託管的外衣進行補課，隱蔽性都是這類補課的顯著特點。而「見不得光」往往與「風險」相連，比如，教學質量無法保障、收費不透明、退費困難、消防安全隱患等，甚至可能遇到無資質的「黑機構」或人員。 當校外培訓頻頻「改頭換面」「穿馬甲」後，也給監管帶來了巨大的挑戰。曉萱告訴記者，最初自己是在一間獨立的教室裡試聽課程的，上了幾次課後老師說教室不夠用了，就轉移到了現在完全不隔音的自習室。「媽媽說，我們是從大教室被騙到了小隔間。」 有人說，課外學科培訓的負擔之所以很難減下來，就是因為中國家長連綿不絕的培訓需求。 其實，家長也很無奈。 一位初二學生家長對中青報·中青網記者說，學校開家長會的時候，老師們都會說不贊成家長給孩子報課外班，但是後面總會跟上一句話「有的時候也是沒辦法，這是現在學校面臨的基本盤」。 家長們能聽懂老師的「言外之意」。 一位家長坦言，「都說這是『劇場效應』，家長們都是在劇場中看劇的人，絕大多數人不想站起來看劇，但是，現在場子裡已經有不少人站了起來，沒辦法，我們也只能站起來，總不能讓孩子掉隊吧」。 這幾天，中青報·中青網記者發現，在北方某大城市，一家處在「頭部」位置的校外培訓機構的線下門店多了起來，門店顯眼位置的廣告上有美術班、書法班、舞蹈班等各種素質班，當記者以家長的身份詢問是否有針對中小學生的學科培訓時，門口的老師馬上拿出手機，展示其中的文件，那裡有針對各個年級的語文、數學、英語等課程的課程表和開班時間…… 中國教育科學研究院研究員儲朝暉指出，培訓的剛性需求依然旺盛。 「第一，我們的教育評價標準過於單一；第二，教育依然存在不均衡，只要這兩個條件存在，那麼剛性的培訓需求就存在，就很難消除。」儲朝暉介紹，他曾經到丹麥考察發現，丹麥的學生在九年級前沒有學業考試，學校老師每個學期會從身體發育、體能、語言、計算、閱讀、社交與情緒發展等維度對學生進行專業評估，形成綜合性成長報告，取代單一的學科分數。 單一評價意味著「唯分數」和「篩選性」，儲朝暉認為，只有把「唯分數」的單一評價改為「多主體、多維度、全過程」的綜合評價，才能真正給中小學生「鬆綁」，並從根本上壓縮校外培訓的生存空間。 當然，在治理校外培訓的同時，還要提升學校教育的質量。《教育強國建設規劃綱要(2024—2035年)》明確提出，要在「鞏固校外培訓治理成果，嚴控學科類培訓，規範非學科類培訓」外，還要「強化學校教育主陣地作用，全面提升課堂教學水平，加強對學習困難學生的輔導。壓減重複性作業，減少日常考試測試頻次」。 唯有「課內提質」和「課外治理」同發力，才能讓自習室回歸安靜自習的本源，讓託管服務真正卸下「馬甲」，讓「雙減」的減負目標落到實處，讓孩子們擁有一個真正屬於他們的、不被學科培訓侵佔的假期。 (文中學生及家長均為化名) 中青報·中青網記者 樊未晨 實習生 康璐瑤 楊展儀 來源：中國青年報 2025年08月11日 05版
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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