小小媒體人速成！學習秘訣就是……
2025-10-25 05:38 6,568次浏览「你再不看木乃伊，只能飛去埃及了！」這是最近上海人之間流行的問候語。而在四川，很多人聊天常說：「三星堆剛從聯合國回來，怕是又要『出差』了！」這兩地百姓的日常談資，透露了當前國內文博界的新常態——不少博物館展櫃暫時空了，上面貼著幽默又可愛的提示牌：文物出差。 近年來，「出差」文物引得愛好者四處「趕場」並成為一種現象。文物「出差」的背後，更有著內幕和故事值得一說。 請進來走出去 從庫房深處走入觀眾心中 備受矚目的「金字塔之巔：古埃及文明大展」即將於2025年8月17日收官，為答謝海內外觀眾的喜愛與支持，上海博物館將在展覽閉幕前一周連續開放168小時。168小時連續開放期間，還將有精彩紛呈的系列主題活動，共同打造前所未有的「博物館不眠夜」。 作為有史以來全球最大規模的古埃及文物出境交流活動，788件寶貝中超過95%是首次到亞洲。8月17日展覽閉幕後它們將返回「娘家」，結束為期13個月的跨國「旅居」。 文物「出差」，既有「請進來」，也有「走出去」。 在四川，三星堆和金沙遺址組成了「出差搭子」，扛起文化傳播重任，2003年起在全球20多個城市展出，飛行裡程數可以繞赤道一周有餘。它們結伴訪問過北京、上海、江蘇、廣東、香港，還去了秘魯庫斯科、希臘雅典、美國紐約等地。有時候文物本尊的檔期排不過來，連複製品都被借走了。 在上海博物館，這對「出差搭子」擁有超100萬觀展人次，首批預約名額5分鐘內搶完；今年5月，一位百萬粉絲的巴西網紅在社交媒體上發布「三星堆—金沙文化」盲盒開箱視頻，一天之內收到了500多封葡萄牙語「情書」，字裡行間充滿對古蜀文明的嚮往與驚嘆。 外借特別講究 光照溫度溼度須悉心考察 由於文物的稀缺性和不可複製性，外借得特別講究。「材質脆弱和處於休眠期的都不能外借。比如，書畫絲織品類對溫度和溼度敏感，類似女孩子怕曬，光照一段時間要回庫房『睡美容覺』，休眠期長達兩三年。」杭州博物館藏品部副主任董豔芳說。 外單位得出具商借函，附上展覽主題、借用時間、博物館簡介、意向借用清單。博物館藏品管理部門則需確認三個問題：文物在庫還是在展？保存狀態是否適合長途運輸？屬不屬於休眠期？審核通過、同意外借後，庫保員就要上門現場踩點。 去年，臨安博物館想整體借用杭州博物館的「賞石記——館藏賞石題材書畫展」，策展人兼庫保員沈焱帶著溫溼度檢測儀，在臨安博物館轉了整整一天：光照是否超過50勒克斯？如果超過這個臨界值，紙質文物會產生光老化，發黃變脆。溫度是否保持在20攝氏度？溼度是否維持在50%～55%的區間？展櫃消防系統是否達標？24小時監控有沒有死角？確認所有條件符合要求後，雙方才籤訂借展協議。 董豔芳帶著記者到杭博展廳逐一介紹：「有些文物結構複雜，由好幾個部分組合，直接擺放不太穩固，需定製支架來輔助展示。我們借用海鹽縣博物館的元琴時，就把支架一併借來，確保展示安全。」 文物無大小之分 要周密計劃路線和停靠點 在「讓文物活起來」的國家政策推動下，「博物館熱」持續升溫，文物物流需求激增，成為物流行業的新藍海。 上海瀾卓展覽服務有限公司項目負責人張明君介紹，一輛採購價10萬元的卡車，光改裝就得再投入20萬元。車廂要維持恆溫恆溼，還需安裝全自動升降平臺，密封性需比普通冷藏車更好。另外，裝文物的航空箱自帶防火防雨功能。 針對文物的不同屬性，技術細節也得調整。比如，運輸明清瓷器時，會通過3D自動成像技術實現文物數位化存檔，為運輸前的風險評估提供數據支撐。以杭州博物館的元代大展為例，從遼寧到杭州的運輸花了三天，全程路線和停靠點都經周密計劃。 「白天卡車限速80碼，專挑高速跑；晚上必須停在封閉式博物館，全程24小時GPS監控。」張明君記得，第一天停靠在首都博物館，第二天落腳在棗莊市博物館，這兩個中轉站就需提前半個月發函申請，經館方蓋章確認後才能過夜停靠。 「我們曾接到一個特殊的任務：一輛4.2米長的冷藏車，只運一本小小的藏書，從溫州到北京全程花了幾萬元。」張明君給文物當「鏢師」已有七八年，在他看來，文物沒有大小之分，「哪怕是一枚微小的瓷片，該走的流程一步都不能省。」 拉動200億元消費 展覽實現了兩個歷史首次 文物「出差」是一項複雜的系統工程。它所觸發的蝴蝶效應，不僅停留在文物展示、文化傳播層面，更實現了多領域的共贏。 對於自籌資金舉辦「古埃及文明大展」的上海博物館而言，這個由中埃雙方團隊逾800人策劃的跨國大展，實屬叫好又叫座。 門票之外，這次埃及大展推出1200餘款文創產品，銷售總量近265萬件，文創活動及周邊衍生產品等總營收超5.8億元。 獲益的不僅僅是博物館。788件「出差」來滬的埃及文物帶動城市綜合消費超200億元。埃及旅遊和文物部也表示，大展舉辦以來，中國遊客數量增長了65%。 被借到海外的中國文物，其展覽同樣一票難求。2023年6月起，「不朽的玉甲——中國漢代文物精品展」於2023年6月起在匈牙利巡迴展出超過一年，僅首站塞格德就迎來超5萬人次參觀，而當地常住人口也就約16萬。 褚曉波則對埃及文博界同行的一番話印象深刻：「這次我們歷史性地實現了兩個首次。第一是把文物出借境外舉辦展覽，原則上不超過300件，但借給中國788件；第二是展出了一批剛剛在薩卡拉地區出土的文物。」 這充分說明，文物「出差」的終點，不是觀看，而是理解；不是展示差異，而是建立信任、尋找共鳴。 綜合《錢江晚報》《新民晚報》報導
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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