直擊企業通勤「最後一公裡」痛點 市中心黃浦開通首條金融定製公交
2025-10-22 04:35 7,486次浏览圖為寶雞市岐山周公廟的「鳳鳴岐山」銅雕。 八百裡秦川西端的寶雞 古稱陳倉 是周秦文明的發祥地 是青銅器之鄉 「中華第一古物」石鼓 宛如歷史的眼眸 注視著千載風雲的興衰榮辱 圖為寶雞青銅器博物院。 奔騰不息的渭河 裹挾著時光的泥沙穿城而過 入川的千年古道 夾雜旅客的步伐蜿蜒而出 寶雞 這座古老而堅韌的城市 以其獨特的氣質 滋養著一代又一代勤勞勇敢的人民 鳥瞰寶雞。 一寸山河一寸血 在山河破碎、艱苦卓絕的抗戰歲月 無數民族工業遭到摧毀 為保留工業火種 一批愛國民族工業企業衝破重重艱難險阻 從武漢等地陸續內遷到寶雞 在荒灘上建廠復工、支援前線 彼時這座西北小城以其不屈不撓的工業脊梁 扛起了供應抗戰軍需的重任 為民族的存續源源不斷輸送著力量 書寫了一部轟轟烈烈的「實業救國」壯麗史詩 圖為長樂塬抗戰工業遺址。張遠 攝 在寶雞市長樂塬抗戰工業遺址區 有4處歷史遺蹟 分別為抗戰時期全國最大的「窯洞工廠」 申福新辦公樓、樂農別墅、薄殼車間 這裡既是國內現存最完整的抗戰工業遺產 也是抗戰時期西北最大的工業園區 窯洞內的工業火種 藏著中國人的熱血抗戰史 圖為鳥瞰工廠(局部)。長樂塬抗戰工業遺址管委會 供圖 1938年 日軍的侵略步伐步步緊逼 申新紗廠等15戶企業內遷至此 建成了擁有200多戶企業的「秦寶十里舖工業區」 佔到當時全國工業企業的20.56% 日軍戰機對此地集中轟炸了26次 為保障生產的持續進行 當時的申新紡紗廠總經理李國偉 提出將生產線遷入窯洞的設想 圖為李國偉(前左三)和夫人榮慕芸(二排右五)與廠高管人員在辦公樓前合影。長樂塬抗戰工業遺址管委會 供圖 面對土質不穩、物資短缺 工人們就地取材用耀縣石灰砂漿和糯米水替代水泥 一寸一寸地開鑿 一尺一尺地推進 建成總長約1.75公裡地下窯洞車間 將1.2萬枚紗錠和70%的設備安裝其內進行生產 如同一座地下的工業堡壘 見證了中國人自強不息、勇敢智慧的抗戰歷史 圖為「窯洞工廠」外。張遠 攝 「窯洞工廠」共有24孔 步入洞內 巷道縱橫交錯、連線成網 一件件工業內遷的珍貴文物陳設其中 有齒輪模型、紡紗機等 窯洞隧道內還修建了通風口、儲水井、避讓洞 圖為仍可運轉的「粗紗頭開松機」。張遠 攝 在6號窯洞 工作人員按下電鈕 1921年的「粗紗頭開松機」徐徐轉動 像是訴說著那段可歌可泣的歲月 李國偉曾說：「環視西北半壁，紗廠寥寥無幾家。 無論前方將士，無論後方民眾，均有賴吾等接濟。 值此艱難時刻，多增加一分生產就是多增加一分國力， 我們應從速完成建廠任務，努力增加生產。」 抗戰時期中國工業合作協會的盧廣綿也曾怒吼： 「日本人炸一次，我們就恢復一次， 日本人炸10次，我們就恢復10次！」 圖為1944年的窯洞並條車間。長樂塬抗戰工業遺址管委會 供圖 自從窯洞車間建好 紡紗設備沒有再被日軍摧毀 周圍居民也能及時進入窯洞躲避轟炸 長樂塬抗戰工業遺址管委會主任王敏告訴記者 當時「窯洞工廠」 共生產了43.2萬匹棉布、6.4萬噸棉紗，支援前線 工合也在寶雞組織生產了 180萬條軍毯、30萬件軍大衣 支援前線 福新麵粉廠53%的麵粉，也是支援到前線 圖為當時的窯洞生產車間。長樂塬抗戰工業遺址管委會 供圖 「長樂塬抗戰工業遺址之所以被稱作中國工業的火種， 是因為這些內遷企業到達寶雞後， 帶來了先進的企業管理理念 還有先進的工業生產設備。」 美國記者埃德加·斯諾說： 「西北工業產值不如一條福特汽車生產線」 申新等企業的到來 如同一顆顆希望的種子 在寶雞這片土地上生根發芽、茁壯成長 圖為窯洞內。張遠 攝 1951年公私合營 申新紗廠走出了200多名廠長經理去西北各廠任職 2000多名技術工人參與西北各廠的技術指導與生產 為新中國的西北工業建設添磚加瓦 圖為隴海線上的貨運列車從工業遺址園區旁駛過。張遠 攝 站在今天的長樂塬南望 百米之遙的隴海線上列車往來不息 幾分鐘就有一列火車隆隆駛過 生機勃勃 窯洞內「苦幹實幹快幹」「一起幹」等標語 已融入了寶雞城市精神 曾經的星星之火 化作現代裝備製造領域的璀璨星河 圖為寶雞夜景。張遠 攝 如今，寶雞已成為西北工業重鎮 汽車製造產業蓬勃發展 一輛輛嶄新的汽車從寶雞駛出 駛向全國各地，甚至遠銷海外 成為寶雞製造的閃亮名片 鈦材料產業更是熠熠生輝 憑藉其卓越的品質和領先的技術， 在全球市場上佔據著重要的一席之地 圖為寶鈦集團高品質鈦及鈦合金管材、型材生產線。寶鈦集團 供圖 從戰火紛飛中艱難誕生的工業火種 到新時代製造之光 從窯洞深處傳出的機器轟鳴 到智能工廠裡精密的機械運轉 八十餘載悠悠歲月 書寫著寶雞從抗戰後方 到智造高地的壯麗蛻變 圖為寶鈦集團展覽館內，用鈦製作的水壺、水杯。黨田野 攝 八十年前，窯洞裡的紗錠在黑暗中倔強轉動 照亮了民族存亡的漫漫長夜 八十年後，寶雞的工具機精密運轉 加工出一件件高精度的零件 鈦合金閃耀著科技的光芒 廣泛應用於航空航天、醫療等多個領域 視覺超算中心跳動著智慧的脈搏 引領著科技創新的潮流 這座被隴海鐵路喚醒的城市 如同一個不知疲倦的行者 從未停止前進的腳步 在歲月的長河中不斷發展壯大 圖為焊裝車間俯視圖。寶雞吉利汽車部件有限公司 供圖 如今，寶雞的工業發展成果舉世矚目 在汽車製造領域 形成了以吉利、陝汽等為龍頭的產業集群 涵蓋整車製造、零部件生產等多個環節 2024年寶雞汽車產業實現產值600億元 圖為寶鈦集團展覽館內，用鈦製作的直升飛機引起參觀者的關注。黨田野 攝 在鈦材料產業 寶雞被譽為「中國鈦谷」 聚集各類鈦企600餘戶 鈦產業規模居全球首位 產品廣泛應用於航空航天航海、新能源等領域 遠銷70多個國家和地區 寶雞還在積極布局新興產業 成為全國中高端數控工具機重要生產基地 堅持走綠色發展之路 眾多工業企業積極實施綠色低碳轉型 湧現出22個國家級綠色工廠 實現了經濟發展與環境保護的良性互動 圖為寶雞市太白縣內秦嶺深處的黃柏塬原生態風景。黃柏塬原生態風景區供圖 秦嶺北麓的生態答卷寫滿綠意 千年古剎法門寺吸引著無數遊客紛至沓來 太白山高聳入雲引人攀登 西府社火、鳳翔木版年畫、鳳翔泥塑等民俗文化 似顆顆璀璨的星星 點綴寶雞文化的天空 各縣區因地制宜形成特色鮮明的產業格局 千陽矮砧蘋果暢銷全國各地 眉縣獼猴桃走向全球市場 催生生態旅遊、休閒農業等新業態 促進鄉村振興與城鄉融合發展 圖為長樂塬抗戰工業遺址內。張遠 攝 蜿蜒的陳倉古道 迴響著商旅匆匆、戰馬嘶鳴 在時光裡漸行漸遠卻又從未被遺忘 長樂塬抗戰工業遺址 是一段波瀾壯闊歷史的忠實見證者 更是中華民族堅韌不拔、勇於創新精神的生動象徵 一顆永不熄滅的工業火種 跨越時空的界限 照亮前路 激勵著我們在新時代的徵程中繼續奮勇前行 創造更輝煌燦爛的未來！ 作者：張遠 李一璠 來源：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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