澳大利亞總理宣布：將於9月有條件承認巴勒斯坦國
2025-10-25 06:07 1,279次浏览晚10時半，夜色正濃，從外灘遊覽歸來的人群湧向南京路步行街。位於南京路步行街東拓段的稻香村（外灘店）燈火通明，完全敞開式的店鋪前，刨冰、冷飲、果汁飲品、茶飲等生意火爆，櫃檯前擠滿了購買的遊客。幾位外國遊客看著新奇，也加入隊伍。生意最好的是刨冰櫃檯，兩個服務員忙得來不及「打單子」。 稻香村（外灘店）燈火通明 稻香村（外灘店），門頭的飲品、刨冰、冷飲櫃檯最受歡迎8月，正是夜經濟最旺的時候。黃浦區位於南京路、淮海路商圈的15家餐飲老字號門店最近紛紛延長了夜晚的營業時間。這些充滿煙火氣的店鋪，搖身一變，成為遊客的「深夜食堂」。再往前走一點，在南京路商圈支馬路——江西中路上的老大同，深夜的熱鬧程度不輸白天，100多平方米的店鋪內幾乎座無虛席，還不斷有人走進來。老大同主打米乳飲品、米乳冰淇淋等產品。主要原料為五常大米的米漿與牛奶，都是眼下在年輕人中正火的食材。 老大同主打米乳飲品、冰淇淋 深夜的老大同，消費者不少「我們剛逛過外灘，想去坐地鐵，沒想到南京東路上還有店在營業，就想著坐下來喝點飲料、吃些點心，歇歇腳再走。」在老大同店內，來自山東的王先生拖家帶口，共8個人消費了近200元。有遊客說：「果然是夜上海，這麼晚了，路上還有這麼多店鋪亮著燈。」15家餐飲老字號延時閉店，不僅方便了夜遊的遊客，也給店鋪帶來了銷售額的增長。「我們現在22時後的夜間生意，和19時後的晚市生意一樣好。」老大同店長王毓文說，最近店鋪日銷售額在2萬到2.5萬元，夜間營業時間延長了一個半小時，能增加1000元到2000元的收入，對100來平方米的店鋪規模來說，這是不錯的收入。稻香村（外灘店）夜晚的生意更加火爆。「我們延長到23時，有時候到了閉店時間，還有遊客問能不能幫忙『做個飲品』。」店長鮑曉錦說，「稻香村（外灘店）晚上主要承接了兩撥遊客的生意。晚上6、7點後，遊客往外灘走，10點後又由外灘往回走。」稻香村（外灘店）市口好，就在從外灘進入南京路步行街後的沿街。「很多人看著這裡的熱鬧，就走過來了。」別小看只是賣賣刨冰、冷飲、咖啡等，稻香村（外灘店）夏天日均銷售額15萬元，80%-90%的銷售額都是刨冰、冷飲、咖啡、現制點心等創造的。「夜裡經營延長一個小時，店內銷售額又增長了10%-15%。」 稻香村（外灘店）燈火通明 稻香村（外灘店），外國遊客購買冷飲幾家老字號延時閉店，意味著員工要加班或者增加人力成本。老大同最近招聘了兩名員工，「總體上，大家並沒有增加工作量。員工宿舍就在商圈附近，下了夜班回去休息也很便利。」王毓文說，延長時段銷售額的增加是完全可以覆蓋這些成本的。稻香村（外灘店）已是最早自行進行夏季延時閉店的黃浦老字號，已經第三年了，「很有經驗」。「夏季晚市高峰時，我們辦公室管理人員都會到前臺幫忙服務，確保顧客依然有良好的消費體驗。」鮑曉錦說，員工的夜間加班補貼、交通補貼都按規定發放。盡力抓住能抓住的商機，大家也很願意看到店內生意紅火。 夜色中的南京東路 晚10點後的南京東路，依舊人頭攢動目前，加入延時閉店的黃浦老字號是：南京東路商圈的泰康食品、三陽南京東路店、真老大房、邵萬生南京東路店、沈大成夜晚經營時間延長到22時30分，老大同手作工坊、邵萬生江西路店、三陽江西路店、稻香村外灘店、杏花樓體驗店延時到23時，黃隆泰江西路店和福建路店延時到24時，淮海路商圈的光明邨大酒店淮海路店、老人和淮海路店以及中華路的大富貴分別延時閉店到21時30分和21時。 「我們前期對黃浦區屬老字號門店進行了綜合調研，發現位於商圈、主街或購物中心等經營時間自主性較高的地段，經營輕餐、飲品等夜間有一定需求度的品類，且客群結構契合夜間消費習慣的門店，有延時閉店的需求。因此，我們組織了這次延時閉店的活動。」黃浦區國資委相關負責人說。據悉，本次延時閉店的活動將持續至10月8日。在採訪中，有商戶說，通過此次延時閉店，將能更加精準地把握夜間銷售情況，未來可能採取周末延時閉店的方式，做好夜間經濟增量。接下來，黃浦區將鼓勵區屬企業協同商圈聯動，探索發展樓頂餐吧、主題夜市、外擺區域以及限時步行街等，增加可消費場景密度，深化票根經濟，提升消費黏性，豐富夜間消費選擇，提升南京東路、淮海路商圈的夜經濟氛圍。今夏以來，黃浦依託南京路、豫園、淮海路等核心商圈優勢，推出了系列高品質夜間消費活動，形成多層次、多元化的夜間經濟集聚區：南京路商圈舉辦了G-POWER數娛節活動，結合電競賽事、ACGN次元文化、數字互動體驗等多元內容，為年輕消費群體打造夜間娛樂消費新場景；豫園商圈聯合嗶哩嗶哩推出「豫園夏日奇幻夜」，集結B站十大頭部國創動漫IP，活動開幕至7月31日，豫園商城整體客流同比提升7%，銷售額提升22%；新天地區域開展「新天地·聚一夏」主題活動，共12家餐廳營業至零點後，活動期間上海新天地全域銷售額同比增長52%，客流同比增長19%。
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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