付忠軍獲批擔任農行哈爾濱分行副行長
2025-11-28 23:19 6,837次浏览著力建設便捷高效的智慧城市，是中央城市工作會議提出的七項重點任務之一。習近平總書記指出，「從數位化到智能化再到智慧化，讓城市更聰明一些、更智慧一些，是推動城市治理體系和治理能力現代化的必由之路」。智慧城市不僅是技術升級的產物，更是城市治理理念、模式和能力的深度革新，是通往美好生活的智能化路徑。黨的十八大以來，習近平總書記對智慧城市建設作出一系列重要論述，科學闡述了智慧城市在推進中國式現代化中的關鍵作用，明確了以數智技術推動城市治理體系和治理能力現代化的根本路徑，為新時代城市建設提供了根本遵循。 滿足人民對美好生活的現實需要 習近平總書記強調，「城市是人民的城市」。當前，隨著我國社會主要矛盾的轉化和智慧城市建設的推進，人民群眾對城市生活的期待呈現出更加多樣、更加精細、更加高質量的發展趨勢。習近平總書記提出的「人民城市人民建，人民城市為人民」重要理念，就是要更好滿足人民對美好生活的需要，把服務人民作為智慧城市建設的出發點和落腳點。 精準滿足人民多層次、多樣化的美好生活需要。進入新時代，人民對美好生活的需要，不僅體現在物質生活的保障，更體現在更高層次的質量提升和精神文化需求。智慧城市作為推動城市高質量發展的重要引擎，能夠精準識別和響應人民群眾在住房、教育、醫療、交通、文化、休閒等方面日益增長的個性化、差異化、多樣化需求。比如，智慧醫療讓基層群眾不再千裡奔波，大病小病「碼」上解決；智慧教育可以打破時空壁壘，讓孩子們均衡地享受優質教學資源；智慧出行通過算法優化信號燈配時，告別尖峰時段「堵在路上」的焦慮；智慧文旅則讓文化和遺產「動起來」，用一部手機遍覽城市萬千風貌。不僅如此，智慧城市還應具備「預見未來」的能力。藉助人工智慧與大數據，政府部門可以提前洞察市民潛在需求，實現由「事後響應」向「前置服務」轉變。例如，通過社區數字平臺，提前預測老齡人口生活服務缺口，提前布置養老設施與醫療服務，真正實現精準化、溫情化治理。 切實保障人民群眾安全感，推動社會治理現代化提質增效。安全感是人民群眾美好生活的底線和前提。城市作為人口密集、功能複雜的社會載體，面臨著來自自然災害、公共安全、社會治理複雜性的多重挑戰。智慧城市建設應深度融入智能安防、應急管理、社會治理等領域，推動城市安全保障體系的現代化升級，從而提升城市治理智能化水平，保障人民群眾生命財產安全。比如說，智慧安防系統已經成為城市公共空間的「千裡眼」，讓城市風險隱患的監測可視化、持續化。應急管理平臺實現跨部門數據共享與統一調度，一旦發生火災、洪水、疫情等突發事件，系統能第一時間推送預警，調用資源、調度力量，快速響應、精準處置。基層社會治理的數位化，更是讓安全感直抵「最後一米」。網格化管理平臺連結街道、社區、居民，群眾的小事都能「秒級上報、分鐘響應」，鄰裡糾紛、環境整治、治安巡防一網覆蓋。這種「繡花式」的城市治理，不僅提升效率，也增強了群眾的參與感與歸屬感。 精準把握智慧城市的核心要義 智慧城市建設不僅是一項技術革新，更是推進新型城鎮化、實現高質量發展的重要抓手，內涵豐富而深刻。深入理解智慧城市的核心要義，有助於科學指導實踐，避免「科技堆積症」，既是完整準確全面貫徹新發展理念的戰略要求，更是增強城市綜合競爭力的必由之路。 激活數據活力，讓城市更可感。數據是智慧城市的「血液」，從水電氣運行到人流物流調度，從治安監控到城市服務，數據無處不在、無所不聯。當前，物聯網、大數據、雲計算、人工智慧等新技術不斷成熟，可以讓城市「神經末梢」觸達每一個角落，形成海量、連續、結構化的數據流，為城市感知能力提供了強大支撐。各類傳感器組成的「神經網絡」，實時採集城市交通、能耗、環境等動態信息，為城市運行提供精準「體檢」，實現對「城市生命體」的精密掃描。此外，在智慧城市建設過程中，數據正實現從「看得見」到「用得上」的轉變，從突發事件應急調度，到節能減排方案設計，再到服務群眾一鍵直達，大數據讓城市治理更可感知。 注重技術賦能，讓城市更智慧。作為智慧城市的「神經中樞」和「智能引擎」，城市大腦通過整合政務服務、公安、交通、醫療、環保等多領域數據資源，打破數據壁壘，實現統一感知、統一指揮、統一處置，構建起「一個平臺、一張網、一塊屏」的城市治理格局。例如，貴陽智慧交通系統藉助城市大腦實時分析交通流量，自動優化信號燈配時，有效疏導擁堵，顯著提升市民出行體驗。城市變得更聰明更智慧的關鍵，還在於擁抱大數據、數字孿生、區塊鏈和人工智慧等前沿技術。以杭州為例，該市積極部署DeepSeek-R1系列模型，為城市裝上自主進化的「數字心臟」，實現了從數字治堵、數字治城，到構建超大城市治理數字系統解決方案。 堅持機制創新，讓城市更高效。智慧城市不是「炫技場」，而是以數字創新和體制改革為雙引擎的治理網絡。習近平總書記強調，「建立健全『大綜合一體化』城市綜合治理體制機制，讓城市治理更智能、更高效、更精準」。過去城市治理常常出現「部門唱獨角戲」、數據不通、流程割裂等問題。如今，「一體化」成為城市治理的關鍵密碼。將城市視為一個有機生命體，通過統一數據標準與接口規範，打破「部門牆」，通過不同系統互聯互通，業務鏈條高效銜接，真正實現城市治理的協同共治。以重慶為例，該市創新「大綜合一體化」模式重塑治理架構：以三級數位化城市運行和治理中心建設為支撐，實現政務數據按需有序共享；業務流程同步優化，讓審批提速、服務提質、執法提效。一體化的背後，是機制的創新。這要求制度設計上破除部門壁壘，建立多部門聯動響應機制，實現統一指揮、協同處置。一體化還意味著權責對等、資源共用，打破「你是你的、我是我的」的舊格局，真正形成「城市一盤棋」的新生態。 堅持綠色低碳，讓城市更宜居。智慧城市不是鋼筋水泥的冰冷拼圖，而應是山水綠意與科技溫度的和諧交響。「綠水青山就是金山銀山」，智慧城市建設應緊緊圍繞綠色低碳發展目標，運用數智技術推動城市生態環境治理，實現城市的可持續宜居。比如說，智慧環保系統全天候監測空氣、水質、噪聲等數據，通過AI算法實時預警，實現精準治汙。智慧能源調度平臺優化能耗結構，引導居民綠色用能，推廣光伏、風電等清潔能源，助力實現「雙碳」目標。此外，智慧交通鼓勵公共運輸、非機動車優先發展，減少私車依賴；智慧園林實現精準灌溉、綠色護養，讓城市不僅可居，更可遊、可憩、可賞。在綠色智慧城市中，生活處處是風景，市民在潤物細無聲的治理中體會美好與尊嚴。 推動智慧城市建設落地見效 讓城市裝上智慧「大腦」，不是一蹴而就的「技術衝動」，而是一場久久為功的系統工程。要把中央城市工作會議作出的「著力建設便捷高效的智慧城市」重大戰略部署落地落實，必須在機制層面發力、在保障體系上下功夫。 完善頂層設計，統籌規劃推動。智慧城市建設是一項複雜系統工程，不能由一方唱「獨角戲」，必須堅持科學的頂層設計與總體布局，形成黨委領導、政府負責、社會協同、公眾參與、法治保障、科技支撐的推進機制。注重整合企業、科研機構和社會力量，建立全過程閉環管理體系，確保智慧城市有序建設、高效治理。還要注重分階段分步驟推進，既避免盲目鋪攤子，也防止碎片化建設，推動形成規劃合理、體系完備、功能協同的發展體系。 夯實數智基礎，構建統一底座。數智基礎設施是智慧城市建設的根基。要加快5G、千兆光網、城市物聯網等關鍵技術的深度融合，完善數據採集、傳輸、存儲和處理能力，打造覆蓋廣泛、性能穩定的數字底座平臺。建立統一的城市運行監測系統、政務服務平臺和數據資源整合體系，實現數據「聚合—治理—共享—應用」全流程高效閉環。通過底座建設，確保城市各業務系統打通接口、協同運行，為智慧化決策和智能運營提供堅實支撐。 創新治理模式，實現多方協同。智慧城市不僅是技術升級，更是治理理念和機制的變革。應堅持「科技+制度」雙輪驅動，推動治理模式創新。促進跨部門、跨區域、跨層級、跨系統、跨業務的數據共享和業務協同，破解「數據孤島」和「部門壁壘」，讓數據流得動、用得好。大力發展「網格化+數智化」基層治理模式，提升社會治理水平。搭建公眾參與平臺，讓市民成為城市治理的合伙人、智慧生活的共建者。 完善法律法規，築牢安全防線。中央城市工作會議上提出「堅持依法治市」，要求智慧城市建設必須在法治軌道上運行。一方面，要加快制定和完善智慧城市相關法律法規，規範數據採集、存儲、共享和使用，保障市民隱私權和數據安全。另一方面，構建多層次、全方位的數字安全體系，加強算法公正性和透明度監管，防範技術濫用和安全風險。此外，完善應急響應機制，提升風險防控能力，為城市高質量發展和社會穩定提供堅強保障，使人民獲得感、幸福感、安全感更加充實、更有保障、更可持續。 (作者：翟雲，系中央黨校〔國家行政學院〕習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心研究員、國家治理教研部研究員)
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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