國家發展改革委安排3000萬元中央預算內投資支持雲南災後應急恢復
2025-10-21 21:10 9,526次浏览高溫「催熱」上門服務，市場升溫更需提質 專家呼籲推動相關行業職業技能認定，讓上門服務「熱」得規範、長久 閱讀提示 入夏以來，全國多地出現高溫天氣，上門進行美甲美睫、做飯保潔等到家服務需求快速增長。市場升溫的同時，從業者技能參差不齊、服務環境保障難、定價標準模糊等行業痛點暴露。專家呼籲應進一步完善靈活就業人員的勞動保障立法、推動上門服務類從業人員職業技能認定，讓上門服務更好引才留人，讓市場「熱」得更規範、長久。 電話溝通時間地點、上門確認客戶需求、當面設計服務方案……8月4日早上9點，河南鄭州的美睫師陳香走進位於該市某小區的顧客家中，開始了當天第一單上門美睫服務。 「大熱天不想來回跑，再加上假期需要在家上網課，不方便出門太長時間。認識的美睫師可以上門服務，我經常叫她來家裡做美睫。」陳香的客戶小趙表示，上門服務節省時間，非常方便。 美甲美睫、家電維修、做飯保潔……隨著夏日氣溫攀升，不少上門服務業也日漸「升溫」，大量外來務工人員成為這一領域的從業者。 記者採訪發現，上門服務行業在火熱發展的同時，也面臨著從業人員技術水平參差不齊、服務環境安全難以保障等問題。對此，專家建議，應進一步完善靈活就業人員的勞動保障立法、推動上門服務類行業職業技能認定，讓上門服務更好引才留人，讓市場「熱」得更規範、長久。 高溫「催熱」上門服務 「現在每天都有近20個客戶前來諮詢，業務量大幅增加。」北京市東城區家電維修師傅馬現衛告訴記者，夏日氣溫高，空調等電器使用頻繁，容易出現故障，上門維修迎來高峰期。 除了電器維修，上門做飯、上門美甲美睫等也成為近年來上門服務的熱門領域。智研諮詢數據顯示，2024年，中國廚師上門O2O(線上引流線下消費商業模式)市場規模從2015年的5.4億元增長至11.9億元 ，預計今年市場規模將達到13.7億元。 來自重慶的魏梨目前在北京專職從事上門做飯服務。「我按照菜量收費，一天能接6單左右，每單價格在68～128元不等。」魏梨表示，經過一年多的積累，自己目前已經有了穩定的客戶和收入。 「每年5月後就是美甲行業的旺季，但天熱了以後大家不願意出門，不少客戶會選擇上門美甲。」河南鄭州的上門美甲師周閃閃入行已經有5年的時間，目前她通過個人的社交平臺帳號接單，客戶以回頭客為主，基本每天都有穩定的單量。 在上門服務行業中，除了像魏梨、周閃閃這樣的個體戶，還有不少平臺、企業。「工作內容是負責做家常菜，工作時間從早上9點到晚上7點，中間休息2小時，月收入穩定在7500～8000元。」北京一家上門做飯機構的負責人介紹，通過機構接單，從業者不用操心客戶和訂單問題，收入相對更穩定。 行業存在多重痛點 「做上門業務時，我最擔心的是安全和衛生問題。」周閃閃向記者講述了自己的經歷：某次穿短褲去一位衛生條件較差的客戶家服務後，發現自己得了皮膚病。「從那以後，再去做上門業務時，我都會儘量穿長袖長褲，做好自我防護。」周閃閃說。 如何讓顧客放心、減少糾紛，也是不少上門服務者的關注點。從業10年的陳香總結出了自己的一套「上門服務法則」：「上門主動穿好鞋套、備好酒精等消毒工具；服務時儘量選擇客廳這類私密性較低的場所，全程不離開顧客的視線範圍，避免不必要的爭議。」 還有多位不同領域的從業者反映，從業者素質參差不齊是當前各領域普遍存在的問題：「上門做飯幾乎沒有門檻，只要你自認為做飯好吃就可以開始接單」「上門美甲美睫行業沒有統一的、由國家認定的技術職稱標準，只要對自己的技術足夠自信就可以直接上崗」…… 相比於個人從業者，家政公司、中介機構在職業技能把關方面相對更有保障。記者以應聘者身份諮詢了多家中介機構，對方均表示：「通過面試的員工會接受專門的學習培訓和跟崗實踐，以確保服務質量。」 然而，由於中介分成太高，不少從業者還是會選擇自己接單。「自己接單時薪至少能達到80元，而在中介機構，時薪則是30～40元，低了一半。」魏梨說。 此外，服務定價方面也存在標準模糊的情況。「有些維修問題通過線上視頻就能給客戶進行診斷解決，有的同行卻會故意上門收取高價維修費。」馬現衛說，家電維修專業性強，顧客往往分不清收費是否合理，「有時候被坑了都不知道」。 讓上門服務「熱」得規範、長久 「目前，上門服務行業中存在的勞動關係比較複雜，在實踐中難以統一進行認定和管理。」北京策略律師事務所執業律師張燁陽分析，企業或平臺與從業者之間，有構成勞動關係的，也有形成勞務關係的，還有從業者以個體身份自行繳納社保、通過平臺接單的情況。 據了解，目前我國對勞動者的技能認證體系，形成了「國家職業資格目錄+職業技能等級認定」的雙重保障。2022年頒布的《中華人民共和國職業分類大典》中也包含了整理收納師、長期照護師等部分與上門服務行業相關的職業。「隨著新的職業形態不斷出現，相關認定製度還在進一步拓展其外延。」中央財經大學法學院教授沈建峰說。 針對服務環境不確定性高、上門服務容易引起糾紛的問題，張燁陽認為，有從屬企業的服務人員應籤訂勞動合同，保留工牌、考勤記錄等勞動關係證據。「對於個體勞動者，應當做好服務記錄，購買商業保險等，加強自身保障、降低服務風險。」張燁陽說。 「從長遠來看，針對包括上門服務行業在內的靈活就業人員和新就業形態勞動者，法律體系的完善是夯實權益保障根基的關鍵。」沈建峰表示，目前，勞動監察部門等已推出相關政策文件與實踐指引，為這一群體初步構建起針對性的權益保障框架。 「上門服務行業的健康發展，需要通過立法完善制度框架，也需要平臺主動建立更健全的權益保障機制。」沈建峰表示，平臺內部應建立起更完善的勞動者權益保障和衝突調解機制。通過法治先行、多方協同，才能讓上門服務「熱」得規範、「熱」得長久。 本報記者 秦亦姝《工人日報》(2025年08月08日 07版)
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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