呷哺呷哺集團上半年收入19.4億元，外賣訂單增長超55%
2025-10-31 03:25 4,451次浏览面對不斷加深的老齡社會以及新一輪科技革命和產業變革，發展銀髮經濟應時而生，成為經濟領域創新經濟發展新方式、培育經濟發展新動能、拓展經濟發展新藍海的重要契機，前景廣闊。 頂層引領，銀髮經濟納入國家發展戰略和規劃。黨的十八大以來，我國經濟由高速增長階段轉向高質量發展階段，經濟發展呈現新要求。2020年10月，黨的十九屆五中全會提出「實施積極應對人口老齡化國家戰略」，首次把「積極開發老齡人力資源，發展銀髮經濟」列入國家戰略安排。隨後，發展銀髮經濟被納入國家經濟社會發展的一系列計劃和規劃中。2024年1月，國務院辦公廳首次出臺以「銀髮經濟」為主題的專項政策《關於發展銀髮經濟增進老年人福祉的意見》，部署了發展銀髮經濟的具體路徑和任務。2025年政府工作報告明確指出，制定促進銀髮經濟發展的政策。這一些列部署為發展銀髮經濟提供了有力的政策支持。 潛力巨大，老齡社會奠定銀髮經濟潛在藍海市場。國際上把50歲及以上人口稱為銀髮人口，2024年我國銀髮人口為5.4億人，佔總人口38.5%。據預測，銀髮人口將持續擴大，預計在本世紀三十年代中期七十年代中期保持在6億人以上，從四十年代初期開始佔到總人口50%以上。從全球看，本世紀中葉以前，我國始終是世界上老年人口和銀髮人口規模最大的國家，全世界平均每4個老年人或銀髮人就有1個生活在中國。銀髮人口和老年人口規模巨大鋪就了發展銀髮經濟的人口基礎和潛在市場基礎，他們的衣、食、住、行、用、康、醫、養、文、旅、服等各領域的老齡需求和備老需求日益旺盛，迫切需要成體系、全方位、高質量構建銀髮經濟，增添經濟高質量發展新動能。 能力改進，銀髮群體的消費潛力正在被重新估值。銀髮經濟是向老年人提供產品或服務的「為老經濟」，也是向老齡階段做準備的所有經濟活動的「備老經濟」，固有的潛在銀髮消費市場轉化為有效消費市場是發展銀髮經濟的關鍵。改革開放以來，我國居民收入水平持續攀升，「50後」「60後」「70後」既是受惠於改革開放「中國經濟奇蹟」紅利的初富群體，也是受惠於教育跨越式發展的知識群體，具有更加開放的消費意願和行為。新銀髮族和新老人的消費能力、消費觀念、消費習慣、消費偏好、消費方式等的更新，已經從衣、食、住、行為核心的生存型轉向醫療保健、健康管理、旅遊休閒、康養服務、照看護理、居家照護、數字生活等為核心的發展型，新消費需求和老齡產業新業態漸成氣候。國家稅務總局最新數據顯示，2025年上半年，供給側方面，老年服務不斷豐富，銀髮產品加速迭代，適老類家庭服務業、適老類社會看護與幫助服務業銷售收入同比分別增長14.1%、8.8%；銀髮產品生產製造主體戶數同比增長14.1%；適老類健身器材、康復輔具、營養保健品製造銷售收入同比分別增長14.7%、12.1%、6.9%。需求側方面，社區養老照護、機構養老照護、居家養老照護等服務銷售收入同比分別增長30.4%、22.6%、18%；助行助聽產品、老年營養和保健品、健康監測設備銷售收入同比分別增長32.2%、30.1%、7.5%；老年旅遊、體育健康、文娛服務的銷售收入同比分別增長26.2%、23.9%、20.7%；智慧養老技術服務、老年智能與可穿戴裝備製造銷售收入同比分別增長33.7%、32.6%。可見，銀髮人群需求正在走向C位，成為促進消費和擴大內需的主要力量，業態、產業、產品與服務供給的銀髮化是發展規律使然。年齡越低的銀髮人群，收入水平越好，消費能力越高，消費意識越強，消費行為越潮，伴隨銀髮人群的代際更迭，銀髮消費能力和消費升級是大勢所趨。 數智賦能，打造銀髮經濟發展新業態。老齡社會與數字社會疊加，新質生產力賦能銀髮經濟新業態，正在催生數位化、智能化、科技化與銀髮經濟深度融合。一是打造銀髮新業態。把新一代信息技術、人工智慧、新能源、新材料、高端裝備、生物醫藥等科技力量與銀髮經濟有機結合，通過新技術、大數據、智慧平臺和新場景向銀髮經濟各領域滲透，賦能老齡健康、製造、文化、服務、宜居、金融等新業態，為老齡產業、老齡事業與數字經濟深度融合開闢新路徑。二是培育銀髮新產業。以科技創新為引領，著力打造智慧健康為老服務、升級康復輔具、開發智慧家居和穿戴設備、發展抗衰老產品和服務、拓展文旅休閒服務、推廣中醫保健養生、創建虛擬陪護平臺、推進適老化改造等，延伸老齡產業鏈條和催生新產業，加快老齡科技和信息化發展應用。三是開發銀髮新產品和新服務。大力發展民生事業，結合不同銀髮人和老年人的多元需求，創造和提供個性化、多元化、多樣化的新產品和新服務，從具體細微的生活瑣事到物質與精神生活相結合的更高追求，解決銀髮人的急難愁盼，如助餐助潔、助醫助行、社區便民、養老照護、老年教育、老年用品、老年食品、老年玩具、特色文旅、銀髮購物、農村養老、老年金融等。總之，要順應老齡社會的不斷深化和經濟社會高質量發展，不斷推進銀髮產業的擴規模、優結構、提質量、增效益，支持銀髮產業規模化、標準化、集群化、品牌化發展，形成銀髮經濟產業鏈和區塊鏈。 簡而言之，我國既有全球規模最大的銀髮消費群體，還有全球規模最大的銀髮消費市場，為具備多維度、長鏈條、多業態特徵的銀髮經濟開闢了廣闊的發展空間。發展銀髮經濟就是科學認識、主動適應、積極應對老齡社會新形態應運而生的新經濟形態，是建設現代化經濟社會體系的關鍵環節，是推動產業體系深度轉型升級的有力舉措，是增進民生福祉的重要支撐。 作者：原新(南開大學經濟學院人口與發展研究所教授、老齡發展戰略研究中心主任)
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)
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