美華盛頓市長稱聯邦政府接管警局「前所未有，令人不安」
2025-11-05 10:17 1,873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)
中央氣象臺預計，未來三天(8月10日至12日)，四川盆地、西北地區東南部至黃淮南部、江漢、江淮一帶將出現新一輪持續較強降雨天氣。 此次降雨過程具有強降雨落區分散、短時雨強大、夜雨特徵明顯、單點累計雨量大的特點，部分地區累計降雨量將達到特大暴雨級別。 為什麼近期降水這麼多？又這麼強？中央氣象臺首席預報員董全說，今年無論是華北、西北還是黃淮，降水都有一個明顯的特徵，就是面上不均勻但單點強度強。 眼下正處於「七下八上」防汛關鍵期，這一時期的夏季風將水汽和熱量源源不斷地輸送至華北、黃淮、江漢、江淮等地，就像為短時極端降水提供了充沛的「彈藥」。 極端強降雨 甘肅榆中突發山洪災害 近日，甘肅蘭州市榆中縣等地遭遇連續強降雨引發山洪災害。截至9日18時，甘肅榆中縣等地山洪災害已造成15人遇難，28人失聯。受災涉及8個鄉鎮、485戶，共2002人。 據自然資源部、水利部等部門與中國氣象局聯合研判：9日下午至12日，四川中東部、雲南東北部、重慶中部、安徽西部等地的部分地區發生山洪災害的氣象風險高。8月9日18時，水利部和中國氣象局聯合發布橙色山洪災害氣象預警，豫鄂川31個縣市區發生山洪災害可能性大。 當前汛期強降水多發，山洪、地質災害等風險增加，應該如何提前防範？收到預警後，要做哪些行動？面對暴雨、山洪來襲，如何安全逃生？ 提前設置災害預警 開啟手機提醒 防災減災，預警先行。 公眾可在微信內搜索「國家應急廣播預警」進入小程序，點擊「開啟應急預警」，並允許「災害預警發布通知」與「獲取位置」，成功添加關注地後，即可開啟多災種預警服務。 點擊關注 國家應急廣播預警小程序 第一時間獲取預警信息 及時避險 ↓↓↓ 在關注地區可能出現暴雨、山洪等災害時，小程序將主動以微信消息通知的形式，彈出推送本地區的災害預警信息，不分智慧型手機品類、作業系統與運營商，確保預警信息有效觸達。 收到預警 快！高！避！ 快 「快」是指行動快。如果收到了高級別的預警信息，就要立即撤離，不要貪戀財物。 高 「高」是指向高的地方轉移，如果處於低洼地區，要儘快向房屋屋頂、山坡、堅固的高層建築這些高處轉移。 轉移路線應向溪流河谷兩側的山坡、滑坡體兩側的高地轉移，千萬不要順著溪河溝谷上下遊、滑坡體的滑動方向轉移，這是非常危險的。 避 「避」是指要避開危險的地方，避開一切可能被洪水衝垮、衝毀以及可能帶電的地方，如圍牆、老舊房屋、電線桿、陡坡等，避免被砸到、被掩埋，受到電擊等傷害。 若被洪水圍困，應迅速抱住身邊的大樹等固定物體，或躲避在結實的障礙物下，第一時間用手機求救。若不慎落水，可以藉助身邊的漂浮物(門板、木床、大塊泡沫等)，儘快向岸邊遊動，爭取上岸避險。 不下雨=絕對安全？ 無雨也需防山洪 山洪是山區溪溝中發生的暴漲洪水，具有突發性、水量集中且流速大、衝刷破壞力強等特點。 洪水不僅僅只在暴雨時發生，如果當地無雨，但上遊地區發生了強降水也會使當地形成山洪。此外，因炎熱導致的積雪融化也可能會引發山洪。 同時，山洪也受地形地質的影響。山洪災害易發地區的地形往往是高山、陡坡、深谷，河床縱比降較大，流域形狀便於水流匯集。複雜的地質條件是加劇山洪災害的內部因素。 山洪災害易發區往往地質條件惡劣，風化嚴重，土體疏鬆，遇水易軟化、崩解，在較強的地表徑流侵蝕下，易形成山洪、泥石流災害。 警惕大自然的山洪「警報」 發現這些山洪前的明顯徵兆，應迅速果斷地撤離現場： 溪流水位急速上升，可能由於上遊大量降水引發山洪。 溪流水位驟降，可能是上遊暴雨致山體崩塌阻塞河道，導致斷流。要警惕堰塞體突然潰決，上遊積壓的洪水下洩，引發山洪。 原本清澈的溪流突然變渾濁，可能是上遊暴雨將泥沙、石塊帶入水中，形成山洪泥石流。 注意觀察是否有井水渾濁、地面突然冒渾水的現象。 是否有動植物出現異常反應，或是山裡傳出山鳴聲，類似火車轟隆隆的聲音或悶雷聲。 國家應急廣播提醒 近期強降雨短時雨強大 夜雨多發 山洪災害風險顯著上升 請密切關注預警信息 遠離山區、河谷等危險區域 遇險牢記快！高！避！ 來源：國家應急廣播綜合央視新聞客戶端、國家應急科普宣傳、中國水利
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