西部陸海新通道班列貨運 量同比增75.3%
2025-10-26 18:26 7,319次浏览原標題：從「託有難題」到「幼有優育」 「快看這個『重磅消息』，鼓勵用人單位辦託管！咱寶貝以後的暑假是不是不用再送回老家了？」看到新聞時，家住湖北宜昌的武女士激動地對丈夫說。 武女士口中的「重磅消息」，是指國家衛生健康委等7部門7月8日聯合發布的《關於加快推進普惠託育服務體系建設的意見》(以下簡稱《意見》)，明確要發展「1+N」的託育服務體系。「1」就是指託育綜合服務中心，發揮示範引領、輻射帶動作用，促進區域託育服務發展。「N」是指託育機構、社區嵌入式託育、幼兒園託班、用人單位辦託、家庭託育點等多種形式的託育服務機構。 近年來圍繞託育發布的一系列政策，傳遞出一個清晰的信號：養娃不僅是小家的事，也是關係到千家萬戶的大事。「做好託育服務，對於激發『生』的意願、解決『育』的難題和減輕『養』的負擔具有重要作用。」全國政協委員、江西省教育廳原一級巡視員劉菊嬌長期關注託育。 今年1月3日，劉菊嬌就收到一條好消息：她在2024年全國兩會期間提交的《關於促進3歲以下嬰幼兒託育服務健康發展的提案》被評選為2024年全國政協好提案。 「黨中央、國務院對『一老一小』問題高度關注。相信《意見》中提出的每千人口擁有3歲以下嬰幼兒託位數4.5個、新增普惠性託位66萬個的目標很快就會落地成真。」劉菊嬌感慨。 入託可及，完善普惠託育經費支持 清晨六點半，全職主婦、「二孩」媽媽黃伶俐一邊用餘光瞄著客廳內玩耍的三歲大女兒，一邊在廚房衝泡奶粉，九個月大的二女兒被她裹進襁褓，背在背上。一個人要同時照看兩個小寶，讓她疲憊不堪、分身乏術。大女兒生日小，還不到公立幼兒園的入園年齡，私立幼兒園託育班每月收費4200元，相當於丈夫每月收入的一半。她猶豫再三，還是決定將大女兒送回百裡外的鄉下，到9月份幼兒園開學再接回來。「請老家的父母幫忙照看會省下一大筆開銷，但要跟孩子分開一段時間，也不知道她能不能適應。」黃伶俐有些許無奈。 2024年國務院對多地的調查數據顯示，超過三成的3歲以下嬰幼兒家庭有送託需求，但目前全國實際入託率僅為7.86%，現有託位缺口較大。 「一些家庭有嬰幼兒入託『剛需』，但符合需求的託位可能『一位難求』；有些託育機構因收費較高、接送不方便等原因導致『供非所求』，出現『家長託不起、機構招不滿』的矛盾現象。」受國家衛生健康委人口家庭司委託，北京市人大代表、北京師範大學教育學部學前教育研究所所長洪秀敏課題組曾對北京等13個城市開展了託育服務的供需調研。調研發現，託育服務在供給規模、結構、價格、質量等方面尚未充分適應家庭多層次、多樣化需求。 「目前，普惠託育服務的財政性經費支持不足，主要依靠社會力量發展託育服務。2023 年全國民辦託育機構佔比高達89.5%，平均月費(不含餐費)1978元，一線城市更是突破5500元。」洪秀敏表示。 全國人大代表、廣東省民族宗教研究院副院長楊麗婷曾用三個月時間，帶隊完成了廣東 20個地市的實地走訪，回收了1201份家庭問卷，82%的廣東家長期望普惠託育月費控制在2000元以下。 洪秀敏表示，目前不同辦託模式面臨不同程度的困難。大家比較期盼的單位辦託，場地要符合嬰幼兒活動安全標準，改造費用較高，但難以獲得政府補貼，靠單位自籌，積極性較低。而且職工子女年齡分布不均、職工的流動性強，單獨辦託易導致資源閒置、產生虧損。社區辦託育，則存在場地整合難的問題，目前僅有6.15%的社區有託育設施。家庭辦託需要將住宅改為經營性質，這需要業主一致同意，存在現實難度，而且服務與安全的規範不足。私立託育園費用偏高，因為需自行負擔房租、人工、裝修、運營等成本，房租和人工成本佔總收入的75%以上。雖然國家有專項補貼，但補貼往往是針對建設，對運營缺少支持。2023年，全國民辦託育機構約七成處於虧損狀態。 國家衛生健康委人口家庭司原司長楊文莊表示：「當前託育服務已成為影響家庭生育意願、制約人口長期均衡發展的關鍵民生問題。新政的核心目標是通過多元供給破解『託育難』，讓普惠託育從『奢侈品』變成『必需品』。」 如何為不同家庭提供便捷、實惠、優質的普惠服務？多地做出探索。 「我們根據周邊家庭收入水平和運營成本，制定了每月2280元的收費標準，既能維持運營，家長也能接受。」在廣州市海珠區，全新打造的龍鳳街道普惠託育園解決了周邊家長的大難題。園方負責人程映雪介紹，該園依託康隆社區黨群服務中心建設，場地由街道提供並免收租金，交由第三方機構運營。 據了解，海珠區政府通過「搭平臺、抓監管、給補貼」三方面介入，減免租金、規範質量評估，並提供資金支持，讓託育服務月均收費降至2500元以內。 「建立穩定、合理的資金投入機制是發展普惠託育服務體系的堅實基礎。」洪秀敏建議，優化完善普惠託育服務經費支持機制，一方面，儘快完善普惠託育服務的價格形成機制，督促各省區市指導普惠託育機構，結合不同年齡段嬰幼兒照護需求和運營成本差異科學制定收費標準，及時跟蹤評估，不斷優化完善相關政策，發揮市場調節機製作用，利用價格槓桿引導機構提升服務質量。另一方面，不斷優化普惠託育服務的財政補助政策，健全財政投入保障機制，推動普惠託育機構優惠政策落地落實。 送託方便，打造「15分鐘託育圈」 凌晨4點，家有2歲寶寶的某公立醫院醫生張明剛完成一臺急診手術。託育機構的費用在他看來不是問題，他更在意距離——離家3公裡，走路送太遠，只能開車。「值完夜班本想好好補一覺，但一大早得爬起來開車送孩子，實在是強人所難。」張明無奈。 而新政策中「鼓勵有條件的幼兒園開設託班、支持用人單位辦託」等舉措，讓他眼前一亮。「新政策中提到，辦託所需的支出可以按規定從職工福利費列支，用人單位工會經費可適當補充。這就能提高單位辦託積極性，讓我們『帶娃上班』的設想有望成為現實。」張明很期待。 國家正通過政策引導，努力把託育服務送到離家庭更近的地方——社區裡、單位旁。「廣州市推動的『一街一普惠』，即每個街道(鎮)至少建設一個由政府主導、價格優惠、專業規範的託育園，已在多個街道建成並運營，在我看來提供了很好的實踐樣本，為居民打造了『15分鐘託育圈』。」楊麗婷說。 鼓勵有條件的幼兒園開設託班，在許多代表委員看來，不失為盤活閒置資源、增加幼兒園生源和收入的方式。 全國人大代表、四川雅安市教育考試院院長庹慶明在調研中發現，這不是簡單的「向下延伸一個年齡班」，小月齡嬰兒本身更為脆弱，且和接近3歲的幼兒需求差異巨大，如建立託班，前期投入和持續運營成本都會顯著增加。對此他建議，增加財政投入，支持新建、改擴建幼兒園或設立專門託班，配備適合低齡幼兒的設施，並探索普惠性收費或補貼機制；充分利用現有幼兒園硬體條件，增設託班或改造低齡幼兒活動空間。 「杭州某公辦園將閒置教室改造為託班，政府按每班20萬元補貼設施升級，利用現有師資團隊，使託班月費降至2200元，比專業機構低40%。」這種「託幼一體化」模式，在他看來是快速擴量降價的有效路徑。 入託安心，破解師資質量短板 託育服務質量，也是贏得家長信任的核心關鍵。「我通過監控發現，老師用成人剛用過的筷子給1歲寶寶餵飯，果斷退掉了私立託育機構的名額。」一位寶媽在社交媒體上感嘆，連收費高昂的託育服務也不可靠，家長實在不知如何找到放心的託育。 這種對託育質量的擔憂，在代表委員的調研中反覆出現。 「部分託育機構在師資專業性、環境設施科學性、監管規範性等方面還存在不足，導致家長對送託存在顧慮。」庹慶明通過調研發現，現有託育機構的總體服務質量仍然有待提升，對此他建議完善0至3歲託育機構的設立標準、照護服務規範與安全衛生標準，加強師資培養培訓，明確監管主體，建立常態化的服務質量監測評估和信息公開機制。 「0到3歲是孩子生長發育的『機遇窗口期』，對孩子未來有持久影響，同時，這個階段的孩子需要更精心地呵護。然而，目前託育機構的安全性和託育員專業性還不夠讓廣大家長們放心。」楊麗婷對此建議，一是要著重推動託育機構的行業準入從備案制改為審批制，倒逼機構加強規範化建設、提升服務品質，讓優質的託育機構成為市場主體，防止「劣幣驅逐良幣」，推動託育行業健康發展。二是要推動託育服務人員實行資格準入。 全國政協委員、雲南省西雙版納傣族自治州景洪市第三人民醫院院長楊方在調研中發現，當前託育服務機構師資水平參差不齊，缺乏統一、規範的認證體系，直接影響託育服務的質量和嬰幼兒的健康成長。 「統一全國託育服務機構師資認證體系，對於提升託育服務質量、保障嬰幼兒健康成長具有重要意義。」為此，在今年的全國兩會上，楊方提交了相關提案。其中建議，由國家層面制定託育服務機構師資認證統一標準，明確嬰幼兒心理育養標準和操作規範，包括學歷、專業背景、職業培訓、實踐經驗等要求；建立嚴格的認證流程，包括資格審核、培訓考核、實踐評估、退出機制等，確保認證過程的公平公正和客觀有效；把託育師資納入師範類大專院校專業類別，面向社會招生，培養專業高質量託育師資人才等。 她也觀察到，近年來，國家層面出臺了不少規範監管保障政策。但站在家長的角度，更重要的是這些規定如何落實。有專家建議，建立社區託育服務家庭回訪制度，通過線上線下多種方式全面了解社區託育機構的服務內容和短板問題，為進一步提升服務質量提供參考依據。可以委託第三方機構，對社區託育服務實效進行專業評估，對託育機構的誠信記錄、人員信息和服務過程進行動態監督，評估結果定期向社區公布，最大限度消除嬰幼兒父母的擔心和顧慮。 據了解，制定託育服務法已列入十四屆全國人大常委會立法規劃，並確定由全國人大教科文衛委牽頭起草。 「我很期待託育服務法儘快出臺，有關部門嚴格落實相關規定，進一步促進託育服務的法治進程。」楊方充滿期待。 (記者 李丹陽 通訊員 馬嘉儀)
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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