秘魯中華通惠總局名譽主席蕭孝權訪滬交流
2025-10-25 06:35 2,679次浏览前不久，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)
魅力無限的「村晚」、旋律悠揚的「村歌」、激情四射的「村舞」、 優雅靈動的「村T」……這些年，由各地村民自發創造、深度參與的鄉村文化活動大量湧現，成為新時代鄉村文化振興的重要表徵，彰顯了鄉村群眾旺盛的文化新需求。 遍布城鄉的文化館(站)是公共文化服務的重要提供者，長期以來，它們服務鄉村的主要方式是組織舉辦文化活動、配送文化產品(如送演出下鄉)。不管是舉辦文化活動，還是配送文藝演出，主角要麼是文化館(站)工作人員，要麼是文藝院團的演員，鄉村群眾始終是被動的觀看者。如今，鄉村群眾有了新需求——不再滿足於在臺下觀看，更希望成為臺上的主角，這對文化館(站)的服務方式和服務能力提出了新要求。 鄉村群眾有自己舉辦文化活動的強烈意願，但往往心有餘而力不足，比如有的村民自己能唱會跳，但不懂策劃創意，也缺乏活動組織能力；有的村子雖然有一兩個文化能人，但「單絲不成線，獨木不成林」，無法在村子裡形成「自娛自樂」的文化生態。說白了，鄉村文化人才不足，制約了鄉村的文化造血能力。因此，具有專業優勢與體系優勢的各級文化館(站)應大力開展鄉村文化人才培訓，比如有針對性地開設「村晚」「村舞」「村歌」導演培訓課程，切實幫助鄉村文藝骨幹提升業務水平。同時，文化館(站)應牽頭挖掘培養一批鄉村文藝社團，發揮好文藝社團在鄉村文化振興中的帶動作用。過去，很多鄉村都有莊戶劇團，可眼下，隨著人員和劇目的「老齡化」，曾經風靡一時的莊戶劇團正在快速消失。如果恢復莊戶劇團有困難，那文化館(站)也應根據鄉村實際情況和村民們的興趣愛好，幫助他們儘快成立諸如秧歌隊、合唱隊、廣場舞隊之類的文藝社團。 除了文藝人才不足，缺乏舞臺也制約了鄉村文化活動的開展，抑制了鄉村群眾唱起來、跳起來、耍起來的積極性。以前春節期間，很多地方的農村都要鬧社火，村民們會把各自的絕活兒都拿出來，踩高蹺、舞龍獅、扭秧歌、跑旱船、打鐵花、耍腰鼓、騎竹馬，可謂八仙過海、各顯其能，那叫一個熱鬧！如今，隨著生活方式的改變，社火呈現出逐漸減少的趨勢。這幾年，火出了圈的「村晚」成為很多鄉村群眾展示自我的重要舞臺，可「村晚」的覆蓋面仍然遠遠不夠，比如2024年全國「村晚」示範展示活動共舉辦 2萬餘場 ，而我國有超過49萬個行政村、200萬個自然村。各級文化館(站)應在地方政府的支持下，儘可能多地搭建鄉村文藝平臺，為群眾提供展示才藝的機會。搭建文藝平臺，不一定非要鬧社火或辦「村晚」，而應根據實際條件因地制宜。比如，「越劇之鄉」浙江嵊州借鑑各地「村」字頭文化活動的經驗，連續三年舉辦「村越」(鄉村越劇聯賽)，為當地農村越劇戲迷提供了難得的「登臺入戲」的機會。 鄉村品牌文化活動能夠提升鄉村群眾參與的積極性，擴大鄉村文化的影響力。幅員遼闊的疆域、民族文化的多樣性，為各地鄉村文化品牌建設提供了豐富的資源。各級文化館(站)要充分發揮群眾文化活動策劃、文化品牌創意方面的專業優勢，聚焦在地文化資源，協助村民多策劃開展具有時代特點、民族特色的文化活動。具體而言，在發揮鄉村群眾文化主體性的同時，應幫助不同村子找準定位，著力提升活動的辨識度和文化內涵。比如，繼「村超」「村BA」之後，在當地文化館人的精心策劃指導下，貴州「村T」也成功吸引社會各界的關注，成功吸引更多鄉村群眾參與到鄉村文化活動中。 截至今年6月，我國農村網民規模達3.22億人，農村地區網際網路普及率達69.2%。信息技術、網際網路傳播已成為鄉村文化創新發展的數字引擎。很多農村群眾利用短視頻、直播等記錄生活、展示自我，有的甚至當起導演、演員，拍起了微短劇。可是，不少農村群眾網絡素養不高、數位化技能不足——有的人辨別網絡信息真偽的能力不夠，有的人不會剪輯視頻，還有一些人甚至連智慧型手機都不會使用。幫助鄉村群眾提升數字文化生活質量，推動鄉村文化活動數位化，應成為未來文化館(站)服務的重要內容。一方面，文化館(站)應廣泛舉辦面向鄉村群眾的短視頻製作、新媒體運營培訓活動，指導鄉村群眾掌握手機拍攝、剪輯技能，鼓勵村民以「第一視角」創作分享鄉村文化生活。另一方面，文化館(站)應幫助村民組建多種類型的線上鄉村文化社群，讓廣大村民足不出戶便能學習文化藝術，用數位化手段幫助鄉村群眾提升藝術素養和審美素養，促進鄉村文化建設經驗分享。此外，文化館(站)還應持續推進「全國鄉村網紅培育計劃」，根據文化和旅遊部全國公共文化發展中心的統一部署，著力培訓一批示範性強、影響力突出的鄉村網紅培育示範點，以點帶面，典型引領，助推鄉村公共文化服務創新發展。 無論是開展人才培訓，還是搭建藝術舞臺，抑或是打造品牌活動，僅僅依靠文化館(站)自身力量遠遠不夠。文化館(站)要扮演好「資源連結者」角色，根據村民們的需求，想方設法把藝術家、藝術院校、文化企業等社會資源引入鄉村，因地制宜舉辦「鄉村文化合作社」，探索開展藝術家駐村、高校師生文化志願服務等活動。比如，陝西西安鄠邑區舉辦的「關中忙罷藝術節」，成功引入美術院校資源，將教育、藝術與鄉村公共文化建設完美融合，成為基層公共文化服務高質量發展的典型案例。 總之，舉辦鄉村文化活動，開展鄉村公共文化服務，一方面是為了喚醒鄉村群眾的文化自覺，讓鄉村文化重新煥發生機和活力，另一方面是為了強化村民對鄉村文化根脈的認同感，引導他們將這種認同感轉化為推動鄉村振興的深層動力。這要求村民在鄉村文化活動中必須唱「主角」、站「C位」。文化館(站)應準確把握鄉村文化發展的時代脈搏，以更主動的服務姿態、更有成效的創新舉措，開展精準化服務，努力滿足鄉村群眾文化新需求，持續為鄉村文化振興注入力量。 (作者：王全吉，系文化和旅遊部全國公共文化發展中心文化館發展研究院學術委員)
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