多少Al創作終究觸及不了文藝之魂
2025-10-29 17:57 8,136次浏览近日，司法部辦公廳會同國家發展改革委辦公廳、全國工商聯辦公廳印發《關於進一步發揮行政複議監督職能 規範涉企行政執法的指導意見》(以下簡稱《指導意見》)《行政複議監督規範涉企行政執法典型案例》(以下簡稱《典型案例》)。為便於各方面準確把握有關情況，司法部有關負責人就《指導意見》《典型案例》的有關問題回答了記者提問。 問：《指導意見》發布的背景是什麼？ 習近平總書記指出，要發揮行政複議公正高效、便民為民的制度優勢和化解行政爭議的主渠道作用；要強化執法監督，集中整治亂收費、亂罰款、亂檢查、亂查封，切實依法保護民營企業和民營企業家合法權益。中央經濟工作會議專門部署開展規範涉企執法專項行動。2025年5月20日，民營經濟促進法正式施行，持續優化穩定、公平、透明、可預期的民營經濟發展環境。為貫徹落實黨中央、國務院決策部署，結合規範涉企行政執法專項行動和貫徹落實民營經濟促進法有關要求，司法部會同國家發展改革委、全國工商聯在全面總結行政複議服務企業高質量發展工作成效的基礎上，研究制定了《指導意見》，充分發揮行政複議規範涉企執法的監督職能和化解涉企行政爭議主渠道作用，鞏固拓展行政複議服務企業高質量發展工作成效，助力營造市場化、法治化、國際化營商環境，服務保障經濟社會高質量發展。 問：《指導意見》的總體思路是什麼？ 《指導意見》堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，全面貫徹落實黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，深入踐行習近平經濟思想、習近平法治思想，深入貫徹中央經濟工作會議精神和國務院決策部署，全面正確貫徹實施新修訂的行政複議法，不斷建立健全涉企行政複議體制機制，推動涉企行政複議工作提質增效，加強行政複議依法化解涉企行政爭議工作，依法平等保護各類經營主體合法權益，促進提升涉企行政執法水平，規範市場競爭秩序，進一步提振企業發展信心，增強市場活力，為建設全國統一大市場、發展新質生產力、加快推進中國式現代化提供堅實法治保障。 問：《指導意見》的主要內容有哪些？ 《指導意見》包含七個部分內容。一是總體要求。堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，正確有效實施新修訂的行政複議法，全面強化涉企行政複議工作，進一步提振企業發展信心，增強市場活力。二是明確行政複議監督涉企執法重點。包括強化對涉企罰款、涉企政府失信等突出問題監督力度，依法辦理涉企行政複議案件，強化規範性文件審查，督促行政複議法律文書履行。三是提升行政複議吸納涉企行政爭議能力。包括暢通涉企行政複議申請渠道，完善受理機制，推進涉企「在線複議」，持續面向企業宣傳行政複議。四是做深做實涉企行政爭議實質化解。包括落實涉企行政複議辦案溝通機制，加強調解和解，凝聚涉企行政爭議實質化解合力。五是深化涉企行政複議辦案規範效能。包括加強涉企行政複議類案規範，健全助企防範行政爭議機制，統一規範涉企行政爭議處理。六是強化涉企行政複議以案促治。包括組織涉企行政複議聽證旁聽活動，發布典型案例，開展涉企執法突出問題會商，加強規範涉企執法指導培訓。七是凝聚規範涉企執法工作合力。包括推廣涉企行政複議案件回訪機制，開展行政爭議化解聯合調研，形成規範涉企執法監督合力。 問：《指導意見》在加強行政複議監督規範涉企行政執法上有哪些重點安排？ 一是加強涉企罰款突出問題治理。注重對大額頂格處罰、無裁量基準處罰、異地執法等情形的審查核實，糾正小錯重罰、以罰代管、以罰增收等突出問題。二是加大涉企政務失信監督力度。及時糾正行政機關不依法依約履行行政協議、隨意改變行政承諾等失信行為，依法維護有關企業信賴利益等各項合法權益。三是依法辦理涉企管理領域案件。緊盯與企業生產經營關係密切的行政處罰、行政許可、行政徵收等行政行為，加強行政複議個案監督，堅決糾正侵犯企業合法權益的違法或者不當行政行為。四是強化涉企規範性文件附帶審查。及時督促調整影響全國統一大市場建設、妨礙各類經營主體公平競爭、幹預各類經營主體自主決策的「紅頭文件」，促進不同層級的涉企政策同向發力。五是督促涉企行政複議法律文書履行。對於有履行內容或者整改要求的涉企行政複議法律文書全面建檔立帳，逐案督促落實，確保決定內容按期實質性履行到位，意見、建議全面整改落實到位。 問：《指導意見》在形成規範涉企行政執法合力上有哪些要求？ 《指導意見》突出加強行政複議機構、發展改革委等涉企管理部門、工商聯以及有關監督部門的銜接協作，凝聚規範涉企行政執法、服務保障經濟社會高質量發展的合力。一是推廣涉企行政複議案件回訪機制。涉企行政複議案件辦結後，行政複議機構、有關部門和單位及時回訪涉案企業對行政複議案件辦理成效的滿意度，了解涉案企業生產經營的矛盾焦點和難點，發現企業仍存在與行政複議案件相關、尚未完全解決的實際困難的，會同有關部門和單位在法律框架內積極推動解決。二是開展涉企執法和爭議化解聯合調研。與當地企業開展常態化溝通交流，聽取企業對涉企執法、涉企行政複議等工作的意見建議，增強規範涉企執法的針對性、實效性。三是形成規範涉企執法監督合力。在涉企執法領域做到共研問題、共糾違法、共促實效，形成考核督察、規範執法、個案監督多維度規範涉企執法的制度合力，推進涉企領域嚴格規範公正文明執法。 問：去年司法部、國家發展改革委、全國工商聯部署開展服務企業高質量發展工作，總體成效如何？ 2024年，司法部聯合國家發展改革委、全國工商聯，在全國部署開展行政複議服務企業高質量發展工作，提出5個方面18項具體舉措。各級行政複議機構會同發展改革部門、工商聯積極落實，推動有關工作取得突出成效。一是積極暢通涉企行政複議申請渠道，切實維護企業合法權益。全國各級行政複議機構共辦理涉企行政複議案件7.9萬件， 通過調解、和解實質性化解行政爭議1.9萬件，依法平等保護各類經營主體合法權益。二是嚴格規範涉企執法，持續優化法治化營商環境。2024年全國各級行政複議機關堅持依法糾錯，通過變更、撤銷、確認違法等方式糾正亂罰款、亂查封等侵害企業合法權益的違法和不當行政執法行為6500餘件。堅持「治已病」與「治未病」相結合，通過制發行政複議意見書、發布涉企典型案例、錯案評查、專項整治等方式，及時糾正行政複議辦案中暴露出的涉企執法共性突出問題，推動行政執法部門不斷完善制度、改進執法。三是貫徹新發展理念，服務保障新質生產力高質量發展。全國各級行政複議機關嚴格審查涉專利、商標等智慧財產權領域的行政執法行為，依法保護創新主體的智慧財產權，鼓勵創新創造。積極運用調解和解等實質性化解機制，協調有關部門妥善處理涉再生資源公司等新能源技術企業的行政爭議，解決企業經營的燃眉之急，促進新質生產力發展。對生態環境領域違法或不當行政行為進行糾錯，監督行政機關依法履行生態環境保護職責，切實服務綠色發展。加強對影響市場公平競爭秩序的「紅頭文件」等附帶審查，促進統一大市場建設，保障開放發展。 問：我們注意到，下發《指導意見》的同時，司法部、國家發展改革委、全國工商聯還聯合發布了10件典型案例，這些案例都有哪些特點？ 這批案例反映了各地認真開展行政複議服務企業高質量發展工作，通過高質效辦理涉企行政複議案件，妥善化解涉企行政爭議，依法平等保護各類經營主體合法權益，促進提升涉企行政執法水平。一是嚴格依法糾錯，促進行政機關規範涉企執法。行政複議機關對涉企違法或不當行政行為做到「該糾就糾、有錯必糾」，堅決糾正侵害企業合法權益的亂收費、亂罰款等問題。比如案例一「某公司不服江蘇省某縣住房和城鄉建設局收取住宅專項維修資金行政複議案」中，行政複議機構審查發現被申請人向開發建設單位收取住宅專項維修資金的依據不合法，主動啟動規範性文件附帶審查程序，決定停止規範性文件相關條款的執行，撤銷了行政機關亂收費行為，後續又推動廢止了相關文件。二是聚焦企業經營，服務保障企業高質量發展。行政複議機關跳出「就案辦案」的思維模式，積極回應企業民生關切，著力解決企業急難愁盼問題。比如案例三「某公司不服廣西壯族自治區某市場監督管理局撤銷行政許可行政複議案」中，行政複議機構既關注民生實際與企業困境，精準查明申請人實質符合許可條件，協調推動被申請人對申請人重新作出許可，以柔性治理助力企業紓困解難。三是推動守信踐諾，營造法治化營商環境。行政複議機依法糾正行政機關違背約定、未兌現承諾等行為，督促行政機關切實守信踐諾，營造公平透明、可預期的法治化營商環境。比如案例四「某公司不服湖北省某市人民政府未履行彌補負資產職責行政複議案」中，行政複議機關通過釋法說理、搭建調解平臺、發送法律風險告知書等方式，推動政府履行多年未落實的補償承諾，有效維護了企業合法權益。四是加強調解和解，推動實現案結事了。行政複議機關充分運用新修訂行政複議法規定的調解和解、督促自行糾錯等新機制，將矛盾糾紛有效化解在行政複議程序中。比如案例九「某公司不服北京市某街道辦事處限期拆除決定行政複議案」中，行政複議機關通過「聯動會商」機制推動多部門協同治理，有效打破部門間的信息壁壘，推動行政機關自行糾正違法行為，最終使矛盾糾紛得到妥善化解。 (司法部微信公眾號)
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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