（鄉村行·看振興）福建泰寧：農機協奏致富曲
2025-10-27 10:33 1,173次浏览央視網消息：夏日炎炎，各類演唱會、音樂節在各地火爆上演，一些熱門場次往往一票難求。這時，如果有人告訴你「有內部渠道」、「認識主辦方」可以代搶票，你會心動嗎？江蘇的張女士就遇到的這樣的情況，來看總臺中國之聲記者的報導。 近日，江蘇省鹽城市的市民張女士和好友戚女士，想要購買當地一場音樂節的門票，在連續幾天蹲守官方售票平臺無果後， 便決定到社交媒體上碰碰運氣。此時，一個自稱「有內部渠道」的博主引起了她的注意。 張女士：他就說我付完錢之後，1到3分鐘，它(票)就會出現在我那個票夾裡面，剛開始是一直刷新都沒有，然後我就沒有付款。他說我付完了之後才有，然後我就付了。然後他就說又是沒備註，又是卡單什麼的。 鹽城市公安局鹽南分局新都派出所民警 吳少波：騙子自稱是購票網站的工作人員，可以幫忙購票，每張票只需要加18元的「代購費」，而且失敗的話，可全額退款。張女士信以為真，便兩次向對方轉帳共計634元。 隨後，對方以「帳戶異常」「支付超時」等理由聲稱購票失敗，並且表示可以全額退款。為取得信任，對方還發送了偽造的「大麥網」支付頁面、營業執照及手持身份證照片等看似正規的證件，並以指導退款為由，誘導兩位女士下載屏幕共享軟體。 張女士的朋友戚女士：他給我發了個會議連結，然後他就要給我開屏幕共享，我微信餘額不是1800嗎，轉到那個銀行卡裡面，然後他就讓我掃那個碼，說什麼做一個虛擬的帳，要達到一定數額，然後達到了，這個錢會退給我的，就是所有錢都會退給我，他讓我相信他。 隨後，詐騙分子一步步引導戚女士將微信零錢全部提現到銀行卡，並掃描二維碼完成了「驗證」。 吳少波：直到收到銀行發來的1800元扣款簡訊，戚女士才意識到被騙，並進行了報警。 輕信代搶演唱會門票 一女子被騙19萬 記者梳理公開報導發現，近一段時間，包括上海、浙江等多地公安機關以及網信部門發布了多個涉演唱會門票詐騙相關案例。浙江溫州的王女士就因為輕信了所謂「加價100元就能買到官方票」的說法，最後不僅沒有買到票，還被騙了19萬元。 浙江溫州的王女士想看某知名歌手的演唱會，但因官方售票平臺上的門票已售罄，便轉向某二手交易平臺尋找轉售信息。此時，一條「官方票加價100元」的售賣信息吸引了她的注意。王女士與賣家取得聯繫後，對方要求脫離平臺交易，添加微信進行後續操作。 溫州市公安局甌海區分局開發區派出所民警 季垟燦：他跟王女士說是票是官方直出的，而且有時間限制，要求王女士立即付款。王女士急於購票，所以在沒有仔細甄別的情況下，用手機掃描了二維碼，落入了騙子精心設計的陷阱。 王女士掃描二維碼進入詐騙連結後，也收到了96110的反詐電話提醒。然而，王女士並未在意，仍在「賣家」的指引下繼續操作，填報身份信息、聯繫電話。之後她收到了一個所謂的「取票碼」，與此同時，「客服」發來一個收款碼。 季垟燦：假冒的客服要求王女士轉帳980元票款，但是轉帳交易沒有成功。 此時，假冒的客服解釋，「因系統故障導致王女士帳號資金凍結」，要求她向指定的「官方銀行帳戶」轉帳並提供轉帳失敗記錄，再由「客服」用轉帳失敗記錄提起申訴，就可以「解凍帳戶」，完成購票。假冒的「客服」還告知王女士轉帳的錢僅是一串用以解凍帳戶的數字，並不會真正轉帳。 季垟燦：「客服」先讓王女士轉帳18元試一下，說轉帳肯定不會成功的。王女士在轉帳18元之後，確實沒有轉帳成功。 由於這一次的操作的確如客服所說轉帳「顯示失敗」，這讓王女士放鬆了警惕。在「客服」的不斷催促和誘導下，急於購票的她，最終按照客服的要求轉帳了198198元用以解凍帳戶。然而，這次卻收到了銀行顯示轉帳成功的簡訊，同時反詐預警系統也向她發出了警示，此時王女士已經意識到被騙，立即向警方尋求幫助。 季垟燦：民警在接警後對該案件受案調查，通過偵查發現錢款流向江蘇南通某地，公安反詐中心馬上對該款進行攔截止付工作，並出警到江蘇南通對嫌疑人實施抓捕。 公安部梳理"代買演唱會門票"實施詐騙套路 最終，在溫州和南通兩地警方的共同努力下，王女士的19.8萬餘元被成功追回。針對涉演唱會門票騙局，公安部刑偵局日前也發布提示，總結了此類詐騙的幾種不同套路： 第一種，騙子營造票務緊張的氛圍，號稱先到先得，誘惑你直接轉帳。 第二種，已經讓你轉帳了，還會謊稱你未按要求備註個人信息，導致出票失敗，需重新再付款一次，之後再以退還之前的款項為名，讓你添加對方的社交軟體帳號進行辦理。最後以你銀行流水不足、徵信有問題等莫須有的理由向他們指定的帳戶轉帳。 第三種就是騙子自行開發的票務平臺，以假亂真。當你付款後會以你付款錯誤為由，稱導致資金凍結，需要再進行所謂的解凍操作，實則誘導你進行大額轉帳，關鍵還會讓你開啟共享屏幕。共享屏幕就等於共享錢包，密碼驗證碼都能共享，資金就很可能被盜刷。 來源：央視網
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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