王毅將主持瀾湄合作第十次外長會並舉行中老緬泰外長非正式會晤
2025-10-25 14:47 3,643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)
北京8月10日電 (孫豔平)2025世界機器人大會正在北京經濟技術開發區(簡稱北京經開區，也稱北京亦莊)舉行。北京經濟技術開發區工委副書記、管委會主任王磊在產業發展主論壇上表示，北京亦莊啟動具身智能社會實驗計劃，將打造全域人機協同、產研共融的全域實訓場，加速具身智慧機器人走進千家萬戶、服務千行百業。 作為世界機器人大會的永久舉辦地和北京市重要的機器人產業集聚區，北京亦莊已集聚星海圖、北京優必選、安川首鋼等知名機器人和智能製造生態企業300餘家，打造了核心零部件+人形、工業、特種、醫療、協作、物流機器人——「1+6」產業體系，機器人產業鏈規模超百億。「我們打造了龍頭引領的技術創新體系、功能完備的產業創新平臺、要素集聚的科技創新生態和產城融合的產業發展空間，今天正式啟動具身智能社會實驗計劃」，王磊表示。 如何讓具身智慧機器人真正走進千家萬戶、服務千行百業？ 王磊介紹，首先是全區域開放真實世界數據採集資源。北京亦莊開放亦莊新城內商超酒店、藥房醫院、物流倉庫等近千個真實場景數據採集點位，建設全球領先的具身智能真實世界PB級數據池，開源開放高價值、標準化、可交易的具身智能數據，服務全行業具身智能模型訓練和本體智能化水平提升。「首批20個具身智能實訓場、近百個點位將於本月正式開放。」 其次，北京亦莊將全鏈路賦能機器人二次開發生態。圍繞機器人創新成果共享、軟硬體集成協同、應用場景拓展、產業生態培育，北京亦莊創造性提出建設機器人二次開發社區，為開發者團隊提供免費機器人通用本體、研發空間、算力補貼、敏捷開發等要素支撐，鼓勵創新團隊針對特定應用場景進行二次開發，實現從代碼到產品的全鏈路賦能。 北京亦莊還將全環節布局人形機器人高水平製造。率先布局人形機器人中試量產工廠，提供技術轉化、工藝改進、型式試驗、小批量試生產等服務，強化人形機器人共性製造服務能力，探索高水平「機器人生產機器人」柔性生產模式。同時，北京亦莊搭建供應鏈快速響應平臺，提供標準件快速物流、非標零部件快速打樣等服務，提升機器人研發生產協同效率。 從研發生產走向市場應用，北京亦莊目前已在工廠、學校、醫院、公園等場景，實現超千臺機器人應用。如何加速推動產品落地？具身智能社會實驗計劃明確，全場景賦能機器人產品規模應用。北京亦莊深化萬臺機器人創新應用計劃，今明兩年逐步釋放萬臺、近50億元具身機器人應用需求，其中超千臺為人形，應用場景覆蓋高端製造、教育教學、園林水域、產業園區、商業服務、醫療康養、電力巡檢、市政管理、社區物業等社會經濟重點領域。 今年以來，北京亦莊全領域探索機器人新經濟新消費，熱點紛呈，好戲不斷：率先舉辦人形機器人馬拉松、機器人足球聯賽等賽事，打造「國際範兒+科技範兒」的文旅高地；舉辦全球首個機器人消費節，發放機器人品類消費券，打造機器人「參觀-體驗-銷售-交付」一體化消費新範式；開放機器人主題餐廳，提供機器人樂隊、脫口秀、抓娃娃等沉浸式交互服務；打造全球首個具身智慧機器人4S店，建設集機器人銷售、零配件供應、售後服務、信息反饋於一體的一站式綜合展銷服務平臺。 在技術競相突破和產業迅猛發展的同時，亦莊也在思考如何統籌好產業高質量發展和高水平安全，前瞻探索機器人社會治理模式。北京亦莊堅持「以人為本」「智能向善」理念相結合，以服務經濟社會發展、保障人類權益為前提，支持機器人率先在互動交流、特種行業、危險崗位、重複勞動環節試用，探索形成有溫度的機器人發展和應用模式。加強對機器人、具身智能安全、隱私保護、倫理道德等領域的理論研討和體系構建，確保機器人安全、可靠、可控。 為進一步完善創新生態、加速產業發展，北京亦莊制定了《推動具身智慧機器人創新發展的若干措施》，將每年投入2億元，圍繞軟硬體技術創新、數據要素先行先試、應用場景牽引推廣、新業態鏈條培育等方面，提供全方位、精準化、大力度政策支持，助力具身智慧機器人企業在亦莊創新發展。其中，數據採集實訓場獎勵、二次開發社區支持、「打樣券」、人形機器人銷售補貼、供應鏈響應平臺支持等8項政策為全國首創。 王磊表示，機器人是「製造業皇冠頂端的明珠」，也是新質生產力的典型代表。北京亦莊將以更優質的環境、更高效的服務、更精準的政策、更完備的生態，建設全球一流的具身智慧機器人產業領航示範新城。(完)
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