外媒：以軍空襲葉門首都 已致6死86傷
2025-12-07 01:56 7,793次浏览8月7日，美國對多國調整後的「對等關稅」正式生效。一周以來，隨著市場對關稅談判反應鈍化，各大股市近期紛紛創下新高。截至8月11日，我國滬深兩市融資餘額突破兩萬億元大關，創2015年7月2日以來新高。8月13日開盤後，滬指盤中突破3674.4點，創下去年「924」行情以來新高；日內創出3688.63點，是2021年12月13日以來新高。去年9月24日，央行、金融監管總局、證監會等部門推出多項重磅政策，政策力度超出市場預期，點燃了投資者投資A股的熱情。2024年10月8日，滬指高開10.13%，報收3674.4點，創下當時的歷史性高點，這一波行情也被市場稱為「924」行情。美股方面，8月7日前後，隨著第二季度財報陸續披露，受多家美國科技巨頭表現亮眼等多重因素影響，納斯達克指數上周上漲3.9%。截至8月12日收盤，美股市場三大指數均漲超1%，標普500指數、納指創歷史新高。與此同時，美國關稅政策帶來的負面影響正在顯現。市場擔憂經濟方面，美國二季度GDP雖然增長3%，較一季度-0.5%的增速明顯回升，但美國經濟上半年平均增長1.25%，比2024年低了一個百分點。美國非農就業數據同樣引發市場擔憂。本月初，美國勞工統計局公布的數據顯示，7月新增就業崗位為7.3萬個，大幅不及預期的10.4萬人。此外，美國勞工局還下修5月和6月非農就業數據近26萬人，下修幅度創疫情以來最大。隨後，美國勞工局局長麥肯塔弗因「篡改數據」被解僱，提名的新任局長還有待參議院確認。當地時間8月12日，美國勞工統計局「換帥」後的首份CPI報告顯示，7月份，美國CPI同比上漲2.7%，與6月份漲幅持平。剔除波動較大的食品和能源價格後，7月份核心消費者價格指數同比上漲3.1%，高於前一個月的2.9%；環比漲幅為0.3%，高於6月份的0.2%，創1月以來最大漲幅。值得注意的是，由於預算和人員縮減，美國此次公布的CPI採集樣本減少。對市場和政策制定者而言，這意味著要避免僅憑短期變化做決策。美國關鍵經濟數據帶來的不確定性，無疑將攪動市場情緒。企業承壓美國關稅雖然新聞不斷，但實際上，除了對所有貿易夥伴徵收10%的關稅外，多項關稅被延期，美國藉此施壓貿易夥伴推進談判。期間，部分企業在關稅生效前搶先進口商品，因此關稅壓力並未立刻轉嫁給消費者，而是由企業承擔。路透社根據企業財報、採訪及官方聲明等信源數據預計，自2月1日美國籤署關稅行政令以來至5月底，各國企業因美國關稅政策而遭受的損失超340億美元；7月16日至8月7日披露財報的333家企業中，全年因關稅造成的損失總計在136億美元至152億美元之間。日本車企豐田預計，截至2026年3月份財年，將因關稅損失近100億美元。德國車企大眾在財報中披露，上半年因關稅損失15億美元，並將今年營業利潤率從5.5%-6.5%下調至4%-5%。美國日用品公司保潔表示，因美國關稅政策帶來的不確定性，美國和歐洲消費者的支出或將減少，因此對該公司的年度銷售預期做出了下調。讓企業完全消化關稅成本是不可持續的，這些成本終將由企業、供應商和消費者分擔。美國耶魯大學預算實驗室最新的研究數據顯示，關稅將使2025年美國家庭平均支出增加2400美元，其中對服裝類商品的影響尤為嚴重，鞋類價格或將在短期內上漲40%。美國企業戴爾也將關稅影響納入投入成本，其CFO表示，將把這些成本轉嫁給消費者。此前，戴爾已經在美國市場取消或降低了多款產品的折扣，筆記本和桌上型電腦的零售價大幅上漲。盟友抱怨美國關稅政策針對所有貿易夥伴，引發盟友抱怨。部分盟友搶在關稅生效前與美國達成協議，但仍引發不滿。6月份，日本制鐵公司對美國鋼鐵公司的收購正式完成，日鐵將美鋼納為全資子公司。日鐵希望通過本地化生產穩定鋼鐵產品在美國的供應，以規避關稅影響。據新華社報導，為讓美國政府「回心轉意」促成收購案，日方付出了巨大代價，巨額投資能否得到相應回報存在不確定性。於8月7日生效的「對等關稅」中，美國對日本的稅率為15%。同一天，日本政府發布更新版的2025財年實際國內生產總值增長預期數據，從先前預期的1.2%下調至0.7%，主要歸因於美國加徵關稅。7月底，在關稅政策即將生效前不久，美國與歐盟達成15%稅率的關稅協議，對此，法國總統馬克龍批評這一協議是「投降」。此前，針對美國「對等關稅」，馬克龍要求歐盟委員會加速採取反制措施，「堅決捍衛歐洲利益」。美國關稅給各國帶來的影響，將進一步引發連鎖反應。7月份，國際貨幣基金組織（IMF）預計2025年和2026年全球經濟增速分別為3.0%和3.1%，高於今年4月份2.8%和3.0%的預期，低於2024年底3.3%的預期。IMF在報告中表示，由於潛在的高關稅及不確定性等因素，全球經濟仍面臨下行風險；如今的優先項，應是提升政策的可預見性。對美國而言，美國全國公共廣播電臺（NPR）在最近一篇報導中援引分析人士的觀點表示，美國的關稅政策可能將改變各國對美國的看法，降低與美國互動的意願，進而腐蝕貿易夥伴對美國的信任。
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)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
国外b站刺激战场直播app
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 756.17MB
- 最后更新: 2025-12-07 01:56
- 最新版本: v2.8.10.9
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 小白兔直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 9.78以上
客服热线：135-8243-4596
婬色直播类似软件
猜你喜欢
19
34
94851
45
2025-12-07 01:56
49672
43
2025-12-07 01:56
32846
37
2025-12-07 01:56
69245
39
2025-12-07 01:56
75186
72
2025-12-07 01:56
68451
89
2025-12-07 01:56
61274
54
2025-12-07 01:56
39147
31
2025-12-07 01:56
27564
87
2025-12-07 01:56
75623
86
2025-12-07 01:56
35
43
67142
81746
32954
79831
94138
61487
53