柬埔寨代表團到廣西開展標準化船型合作現場交流
2025-11-18 19:30 5,872次浏览中日甲午戰爭結束後，清政府以戰敗國的身份付給戰勝國日本2.3億兩白銀作為戰爭賠償，日本藉此大力發展了重工業、軍火工業和教育事業。 日本發動的侵略戰爭給中國人民帶來了深重的災難，按照有關國際法和國際慣例，日本理應對中國人民進行賠償。 然而，第二次世界大戰結束後，中國卻沒有得到日本應有和及時的戰爭賠償。此後，由於時事變換，最終中國放棄了對日本的戰爭賠償要求，這段歷史背後有著複雜的成因。 美國違背諾言，從中作梗 在處理日本問題上，美國認為其在對日戰爭中起了巨大作用，便以盟主的身份自居，操縱和包攬了日本賠償等事宜。當時的國民黨政府雖然表面上躋身四強，但在賠款事宜中所起的作用很有限。 1945年由中、美、英三國發布的《波茨坦公告》明確了日本賠償的原則，即可以保留維持其經濟運轉所必須的工業設備和實物，其餘的用來賠償。 資料圖：1945年7月26日，中、美、英三國發表《波茨坦公告》。 戰後初期，美國曾推行「先期拆遷」計劃，即將提日本工業設備實物的30%作為直接受日本侵略國家的賠償物資，其中中國可得15%。但隨著美蘇對立加劇和中國解放戰爭的推進，美國為扶持日本作為反蘇反共基地，不斷縮減賠償範圍。 中國戰時損失，據國民黨行政院賠償委員會的估計，按當時價格計算，不下620億美元，而中國分得的賠償物資才約值2250萬美元，只佔萬分之三。中國分得的賠償物資中，最大、最新、最完整、最切合需要的成套設備首推吳港「11—5—5」海軍兵工廠的1.5萬千瓦發電設備一套；其次是同廠的200噸碼頭式起重機一具。中方得到通知後，立即派了幾位專家前往拆遷。 就在這兩套設備拆卸時，美國政府於1949年5月13日向盟總頒發臨時指令，取消了「先期拆遷」計劃的執行，停止了日本對各盟國的賠償。至此，戰後對日索賠的事宜實際上已被美國腰斬。 國民黨為己私利，出賣民族大義 1949年下半年，中國的局勢發生了根本性的變化：人民解放戰爭節節勝利，國民黨政權土崩瓦解。12月底，國民黨當局全部撤到了臺灣。 臺灣當局為獲取美國支持及維持所謂「中國合法政府」代表的形象，在對日賠償問題上態度大變，甚至表示可酌情核減或全部放棄賠償。 國民黨對日索賠態度的轉變，其中重要的原因之一還在於蔣介石堅持反共而對日本反共政府採取的所謂寬大、不進行報復的政策，以實現它以中國合法政府的身份參加對日和約的籤字。因為日本曾在此前威脅說，要與中華人民共和國談判，籤訂雙邊條約。 1952年2月17日，臺灣與日本和約談判正式開始。談判幾經周折，臺灣當局多次妥協讓步，最終在戰爭賠償等實質問題上徹底放棄。1952年4月，臺灣當局與日本籤訂所謂的「日華條約」，為一黨一派之私利出賣民族大義。 資料圖：1952年4月，「日華條約」在臺北籤署。 中國政府從大局出發，放棄戰爭賠償 1971年10月25日，第26屆聯合國大會恢復了中國在聯合國的一切合法權利，並立即將蔣介石的代表從聯合國的一切機構中驅逐出去。中國成為聯合國成員國和安理會常任理事國。 70年代初，由於國際戰略格局發生變化，美國外交政策實施了兩項重大轉變：一是美國承認中國並對建立外交關係進行談判；二是徵收10%的進口稅，主要目的是打擊日本，同時停止美元和黃金的兌換。這兩項與日本關係極為密切的政策出臺，狠狠打擊了精神上毫無準備的日本。這一切大大刺激了日本政界。他們不能不反躬自問，對華政策上緊跟美國是否做錯了。 不久，不得人心的佐藤政權垮臺，田中角榮出任內閣總理大臣。田中就職後立即宣布把日中邦交正常化作為自己的首要任務。中日邦交正常化時機漸趨成熟，戰爭賠償問題再次被提上日程。 1972年7月以後，中國為實現與日本邦交正常化進行積極的準備，周恩來總理就放棄戰爭賠償問題作了下述指示：第一，中日邦交恢復以前，臺灣的蔣介石已經先於我們放棄了賠償要求，共產黨的肚量不能比蔣介石還小。第二，日本為了與我國恢復邦交，必須與臺灣斷交。在賠償問題上採取寬容態度，有利於使日本靠近我們。第三，如果要求日本對華賠償，其負擔最終將落在廣大日本人民頭上，這樣，為了支付對中國的賠償，他們將長期被迫過著艱難的生活。這不符合中央提出的與日本人民友好下去的願望。 資料圖：1978年8月12日，《日中和平友好條約》籤字儀式在人民大會堂舉行。 1978年8月12日，在北京發表了《日中共同聲明》，中日兩國籤訂了《日中和平友好條約》，同年10月23日生效。中國政府從中日人民世代友好的願望和長遠利益出發，放棄了1200億美元國家間的賠償要求。 資料圖：1978年10月23日，《日中和平友好條約批准書》互換儀式在日本首相官邸舉行。 中國政府雖然放棄了對日本的戰爭賠償要求，但是，就日本軍國主義戰爭罪行的賠償要求——1800億美元的國民賠償要求，中國政府在任何場合都沒有宣布予以放棄。 這種對受害賠償要求的保留，給我們留下了一個符合國際法的向日本提出受害賠償的機會。 中國新聞社綜合自中國共產黨新聞網 策劃：於翔
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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