日本東京都23區8月核心CPI同比上漲2.5%
2025-11-06 01:00 3,359次浏览新華社北京8月8日電 題：最大限度減少人員傷亡 全力確保群眾安全度汛——各地各部門貫徹落實習近平總書記重要指示精神強化防汛救災各項工作 新華社記者 8月7日以來，甘肅蘭州市榆中縣等地遭遇連續強降雨引發山洪災害，造成重大人員傷亡。 災害發生後，習近平總書記高度重視並作出重要指示指出，「當務之急要千方百計搜救失聯人員，轉移安置受威脅群眾，最大限度減少人員傷亡，儘快恢復通訊和交通」「加強風險預報預警，加強隱患排查整治，加強應急值班值守，有針對性地做好防汛救災各項工作，確保群眾安全度汛」。 相關地方和部門迅速貫徹落實習近平總書記重要指示精神，組織力量全力開展搶險救災，盡最大努力減少人員傷亡。充分發揮基層黨組織戰鬥堡壘作用和廣大黨員先鋒模範作用，全面落實防汛搶險救災政治責任，守土盡責、衝鋒在前，築牢守護人民生命財產安全的堅實防線。 8月8日，國家防災減災救災委員會針對甘肅嚴重洪澇災害啟動國家四級救災應急響應，派出工作組赴災區，指導和協助地方做好受災群眾基本生活保障等災害救助工作。水利部第一時間啟動重大水旱災害事件調度指揮機制，召開防汛會商會，分析研判雨情汛情災情形勢，研究部署搶險救援支持工作，維持針對甘肅的洪水防禦Ⅳ級應急響應，並派出工作組趕赴搶險救援一線。 最大限度減少人員傷亡，盡最大努力搜尋搜救失聯人員。 榆中縣城關鎮興隆山村，山洪衝倒的樹木擠佔公路，公路兩側的房屋也湧入了淤泥。救援人員駕駛大型起重機、全地形摩託車等救援設備，同時利用生命探測儀、搜救犬等在現場進行搶險救援。 「習近平總書記要求『千方百計搜救失聯人員』。作為國家綜合性消防救援隊伍的一分子，我們將全力以赴開展救援，只要還有一線希望，就決不放棄。」國家西北區域應急救援中心一大隊一中隊中隊長李偉清說。 據了解，國家綜合性消防救援隊伍已累計調派717人、124車、16舟艇、7犬參與救援；中國安能集團170餘人攜帶專業救援裝備70臺(套)緊急馳援。 為加快轉移安置受威脅群眾，榆中縣馬坡鄉舊莊溝村黨支部書記王黎顯正在村裡的臨時安置點忙碌著。 「按照習近平總書記重要指示，我們全體黨員幹部正在將受災群眾轉移至臨時安置點，安置點礦泉水、泡麵、火腿腸、熱水、被褥等必要生活物資齊全。」王黎顯說，將加快修復受損設施，加強風險預報預警和隱患排查整治，紮實做好防汛救災各項工作，確保群眾安全。 搶險救援，要做好通訊和交通兩大生命線工程恢復工作。 災害發生後，甘肅省交通運輸廳組織定西、蘭州等周邊公路事業發展中心及相關交通企業，出動機械設備120餘臺(套)、應急人員650餘人，已搶通S104線和興黃公路水毀多處。目前，搶通作業仍在有序進行。 「『儘快恢復通訊和交通』，這是習近平總書記提出的明確要求。」甘肅省蘭州公路事業發展中心主任嚴江林和同事與救援隊員一同搶險。「將持續保持戰備狀態，儘快搶通災區受損公路，為救援物資運輸和人員轉移提供堅實的交通保障。」他說。 災害造成榆中縣部分電力設施受損。國網榆中縣供電公司經理郭輝帶領電力搶修隊伍迅速出動，深入榆中縣城關鎮峽口村現場排查供電線路及設備受損情況。 「按照習近平總書記重要指示要求，我們加強隱患排查整治，同時與地方搶險救災力量共同對受損線路進行攻堅，全力加快恢復供電進度。」郭輝說。 國家防災減災救災委員會辦公室、應急管理部會同國家糧食和物資儲備局向災區調撥摺疊床、棉衣被、應急照明燈等1萬件中央救災物資，支持當地進一步做好受災群眾緊急轉移安置和救災救助工作。 財政部、應急管理部緊急預撥6000萬元中央自然災害救災資金，支持甘肅應急搶險和救災救助；國家發展改革委緊急安排中央預算內投資1億元，支持甘肅做好洪澇災害災後應急恢復，重點用於災區基礎設施和公共服務設施災後應急恢復建設。 當前仍處「七下八上」防汛關鍵期，各地區和有關部門進一步提高警惕、落實責任，加強雨情汛情監測預警和災害防範應對。 「習近平總書記強調『加強隱患排查整治，加強應急值班值守』，這是當下汛期做好防災減災工作的重要保障。」水利部水旱災害防禦司司長姚文廣表示，將深入排查山溝河道聚居地、溪谷景點、橋梁上下遊等區域山洪災害風險隱患，及時梯次發布預警信息直達防汛一線，強化落實臨災預警「叫應」機制，全力避免人員傷亡。 近期，北京、廣東等多地遭遇極端天氣。各地區和有關部門靠前部署指揮，有針對性地做好防汛救災各項工作，確保群眾安全度汛。 針對當前出現的大範圍強降雨過程，廣東氣象部門落實防臺防汛工作要求，深化部門聯動，切實築牢氣象防災減災防線。「貫徹落實習近平總書記重要指示精神，我們不斷強化監測預報預警，及時提醒省內各地注意防禦強降水及其引發的山體滑坡、泥石流等次生災害。通過科技手段組成氣象監測網及時報送氣象預警信息，通過『雙叫應』機制直達21個地市基層責任人。」廣東省氣象臺首席預報員張東說。 「按照習近平總書記的重要指示要求，我們要充分發揮基層黨組織戰鬥堡壘作用和黨員先鋒模範作用，開展好工程搶險、清淤除障等工作，進一步提升防汛救災工作的針對性、有效性。」北京市懷柔區委書記張強說。 「人民至上、生命至上，習近平總書記多次對防災救災工作作出重要指示，充分體現了總書記對人民群眾安危的深切牽掛，為我們凝聚各方力量做好防汛搶險救災工作注入了強大思想動力。」應急管理部防汛抗旱司司長徐憲彪表示，將強化監測預警和隱患排查整治，及時調撥救災物資，進一步督促各地強化防汛抗洪重點措施，及時果斷轉移危險區群眾，全力保障人民生命財產安全。 針對近期極端天氣頻發，廣大幹部群眾表示要始終繃緊防汛救災這根弦，全方位強化應急值守，落實落細各項防汛措施，持續提高安全度汛意識，時刻保持引而待發的狀態。
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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