【抗戰勝利80周年】將第六次參閱 裝備方隊駕駛員丁輝： 隨時做好被「需要」的準備
2025-12-04 18:45 1,348次浏览8月13日是《浪浪山小妖怪》上映的第12天，關於這部動畫電影的討論越來越多。有人注意到它持續走高的票房——截至當日19時，貓眼專業版數據顯示，《浪浪山小妖怪》上映以來已斬獲票房7.06億，超過《大魚海棠》，登頂中國影史國產二維動畫電影票房冠軍。有人發現周邊衍生品正在熱銷——線上，上美影天貓期艦店多款毛絨玩具、掛件、抱枕、冰箱貼已顯示「缺貨」；線下，聯和院線旗下品牌體驗旗艦店內，《浪浪山小妖怪》 與高端布藝玩偶品牌「問童子」聯名的毛絨玩偶系列屢次售罄。「浪浪山小妖怪周邊火到缺貨」，還成了微博熱門話題。中國傳媒大學動畫與數字藝術學院院長王雷在接受媒體採訪時表示，單純靠票房收回成本的時代已經過去，有影響力的IP必然是一種產品化、資產化的系統能力體現。那麼，受歡迎的周邊，是怎樣煉成的？電影票房火爆與衍生品銷售熱潮，是否能畫上等號？熱門IP的聯名之路，又要如何走穩、走遠？記者與「浪浪山」IP開發設計製作方聊了聊。作為基石的設計圖庫「想過會火，沒想到會這麼火。」發現「浪浪山」周邊賣「爆」後，上海聚繪元文化科技有限公司總經理韓子發又驚又喜。紮根嘉定南翔的聚繪元，深耕潮流動漫領域，致力於將豐富的IP文化資源融入多個維度。根據「內容未上、衍生先行」的策略，企業與出品方上影集團深度合作，用半年時間進行「浪浪山」電影的IP開發設計製作，成功在電影正式上映前3個月完成了設計圖庫。於是，消費者看到了瑞幸、卡遊、晨光文具、全家等超30家知名企業獲得IP授權後，在汽車出行、餐飲茶飲、毛絨潮玩、卡牌文具等細分領域推出的豐富產品，「承包」各種生活休閒場景。設計圖庫為什麼重要？簡單來說，它是衍生品的基石。沒有圖庫提供權威參考、創意素材和規範依據，就很難開發出滿足粉絲期待、符合品牌標準、具有市場價值的實體或數字電影衍生品。所以，一些沒有拿到官方授權圖庫的「野路子」盜版商，做出來的只會是粗製濫造。而行業標杆迪士尼特別擅長用好設計圖庫，做IP授權衍生消費品生意——消費者如今能看到許多經典IP不斷在各消費品類的新品上呈現，就是因為迪士尼全球聯網的圖庫，持續為合作的授權商提供靈感和細節方面的提示。韓子發介紹，聚繪元與上影集團合作已有8年，隨著國內電影行業越來越注重「後半程發力」，企業一直在對圖庫進行完善。從《大鬧天宮》到《天書奇譚》，從《黑貓警長》到《葫蘆兄弟》，年輕的插畫師、設計師潛心研究經典動畫，精選代表性角色的形象、動作和出場場景，產出與不同產品適配的風格化視覺呈現。2023年，上海美術電影製片廠和嗶哩嗶哩聯合出品的動畫短片集《中國奇譚》上線，廣受好評，圍繞劇集中不同角色的圖庫設計由此展開。浪浪山的小妖怪們，正是從那時起，進入設計師的視線。開發產品不能「拍腦袋」眼下，「情緒消費」正成為電影市場的強勁引擎。《浪浪山小妖怪》中，小豬妖與蛤蟆精、黃鼠狼精、猩猩怪組成的「拼好團」，讓每個普通人都能找到一個平平無奇、「缺點」顯著的小妖「對號入座」，產生情感共鳴和連結。衍生品銷售的「戰場」，也由此開啟。記者瀏覽問童子天貓旗艦店發現，售價299元一個、不到30cm高的浪浪山小妖怪毛絨玩偶，近7天超8萬人逛過，已售8000+，現在想要只能買預售，10月10日前發貨。小紅書上，一位網友曬出大大小小共8個小妖怪角色毛絨玩偶，獲得600多個贊。評論區有人問「哪裡買」，得到的回答是線上線下4個售賣渠道。以上只是「浪浪山」周邊衍生品戰績的冰山一角。除了毛絨玩偶，樹脂玩偶盲盒、鑰匙扣與零錢包都成了爆款。隨著電影口碑持續走高，這樣的熱潮可能還會持續下去。問題是，能持續多久？除了現有的品類，還要賣什麼？對此，聚繪元早有準備。3年前，企業主動「跨前一步」，在圖庫設計的基礎上參與產品開發、生產。「有了電商平臺的運營數據，我們能清楚地看到消費者的人群畫像，洞悉消費者的喜好變化，掌握哪個品類正在熱銷，而不是靠『拍腦袋』來開發產品。」趴趴擺件就是在分析電商平臺數據後加碼的品類。許多年輕人會購買這種精緻小巧的擺件，放在電腦顯示器、汽車中控屏上進行裝飾。在「浪浪山」電影上映前，上美影天貓旗艦店就進行了小妖怪角色的趴趴擺件預售，效果比預想中還要好。至於當下熱銷的毛絨品類，韓子發更是給出判斷：毛絨是「常青藤」。當然，毛絨與毛絨之間是有區別的。在業內人士看來，賣得更貴的IP聯名毛絨玩偶並不是「智商稅」，背後是更複雜而嫻熟的工藝。比如同樣是做「浪浪山」的公雞畫師，精緻款要比普通款多一些經得起把玩與審視的刺繡。穩定輸出才能構成長線價值打有準備之仗，收效也很明顯。記者了解到，「浪浪山」電影上映以來，企業運營的天貓旗艦店流量達到了之前的10倍。從用戶構成來看，以前大多數是懷舊的老客戶，為情懷埋單，現在則迎來了大量新用戶「猛衝」。在各個品牌喜迎「潑天富貴」的同時，業內也有一些「冷思考」——當消費者「爆買」的勁頭過去，周邊衍生品要如何在IP聯名消費品大戰中突圍？這是「浪浪山」和其他IP，以及衍生品開發者、銷售者不得不面對的現實問題。有一點是肯定的，IP的養成需要時間，穩定輸出才能構成長線價值。韓子發認為，現在網絡平臺上湧現出一批漫畫插畫作品，靠可愛的角色形象和擬人化表達圈粉不少，也和線下銷售渠道有所合作，但距離成為IP仍有很長一段路要走。「IP的成立與發展離不開故事和文化的支撐。正因為有了《中國奇譚》和這部大電影的內容，『浪浪山』周邊才能順利開發並激起消費者的購買慾。」根據國家廣播電視總局公示的6月全國重點網絡動畫片備案名單，64部作品通過審核，其中就有《中國奇譚2》。這無疑為「浪浪山」IP的內容供給注入了「靈魂」。另一方面，聚繪元也在努力「做好自己的事」。今年10月31日至11月2日，匯聚超過600家潮玩品牌、設計師和藝術家的尖峰潮流藝術收藏展（SAT潮流藝術展）將在廣州舉行，主辦方為上影元和聚繪元。展會的重頭戲，是從潮玩IP共創活動升級而來的「元·創未來潮流藝術家計劃」。有媒體報導稱，迪士尼的設計部門一直強調「共同創造」理念。除了自家設計團隊，他們還保持開放態度，隨時聆聽獨立設計師與消費者的心聲，擁抱各種奇思妙想。「元·創未來潮流藝術家計劃」也是如此。記者了解到，主辦方將通過該計劃鼓勵年輕藝術家重新演繹經典IP，並在展會現場集中展示優質作品，為藝術家和品牌提供交流平臺，聯合出品和創意合作推動IP煥新與創新。「浪浪山」的下一個爆品，或許就會在那裡誕生。
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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