2025年內蒙古畜牧獸醫博覽會開幕
2025-10-25 21:06 2,369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)
許多人由於職業需要和對技能拓展的需求，會力所能及地考取各種證書。 但並不是所有證書都是國家承認、值得考的，有些證書早已被取消，還有一些「山寨」證書，需要大家做好甄別！ 人社部等3部門聯合印發《關於加強職業技能評價規範管理工作的通知》(人社廳發〔2024〕27號)。明確： 1. 職業資格評價按照人社部公布的現行《國家職業資格目錄》實施！ 2. 加大職業技能評價的監督管理力度，對評價機構及其開展的評價活動進行常態化監管： 對不嚴格執行國家職業標準或評價規範、不嚴格審核報考條件、甚至偽造報名資格、偽造試卷、編造虛假資料、不考試就發證、濫發倒賣證書等行為，應取消評價結果、宣布證書作廢、撤銷上傳證書數據，追回相應補貼資金，對相關評價機構給予限期整改、移出職業技能評價機構目錄等處理； 構成職務犯罪的，移交紀檢監察部門處理；構成其他犯罪的，移交公安機關依法追究刑事責任。 有關單位開展的評價活動所發證書或在商業宣傳時假借行政機關名義、違規使用國徽和行政機關標誌、違規使用「中華人民共和國」「中國」「中華」「國家」「全國」「職業資格」「人員資格」「職業技能鑑定」「包過」「保過」等字樣的，限期整改並依法給予行政處罰；情節嚴重的，移送有關部門依法處理。 3. 強化信息平臺建設 要加強與有關部門信息互聯互通，逐步實現信息共享比對、遠程監控、違紀違規行為預警等功能。 各地人力資源社會保障部門依託技能人才評價工作網等現有信息系統，建立職業技能評價服務監管平臺，實現職業技能評價全過程、全鏈條信息記錄。 這些證書已取消 76項水平評價類技能人員職業資格，已經退出國家職業資格目錄。將技能人員水平評價由政府認定改為實行社會化等級認定。 警惕「山寨證書」 人社部此前一直在進行「山寨證書」的專項治理行動，考試中心聯合有關部門持續加大對「山寨證書」的打擊力度，對發現的假冒網站等線索，堅持一查到底、深挖徹查。 請大家注意甄別，避免在「山寨證書」的身上浪費精力，防止被騙。 如果想獲取技能人員職業資格證書 看看國家職業資格目錄中是否有這項職業資格，如果沒有，那這個「職業資格證書」是不被國家認可的。 如果想獲取職業技能等級證書 可以通過技能人才評價工作網(http://www.osta.org.cn/)中的職業技能等級評價機構公示查詢系統看看是否存在此項證書。 正規的技能人員職業資格證書樣式 正規的職業技能等級證書樣式 認準國家職業資格目錄 不管大家準備考哪一類證書，請認準《國家職業資格目錄》，由人社部發布，以下這些證書值得會計類考生努力： 按照國家職業資格目錄，會計專業技術資格、註冊會計師、稅務師、資產評估師、經濟專業技術資格等依然位列其中，具有較高含金量，值得花費時間去考取。 從事新職業，需要考證嗎？ 近日，第七批新職業正式發布，包括17個新職業、42個新工種。 17個新職業包括： 檢驗檢測管理工程技術人員 養老服務師 跨境電商運營管理師 無人機群飛行規劃員 裝修管家 工傷預防諮詢師 電子電路設計師 室內環境治理員 家政服務經理人 電力可靠性管理員 電力聚合運營員 農村集體經濟經理人 代用茶加工工 咖啡加工工 碳纖維製品成型製作工 鐵氧體磁體製造工 鋼結構裝配工 42個新工種包括： 在「消防員」職業下增設「特種救援員」「森林滅火員」「森林消防裝備維護員」「消防救援無人機操控員」等4個工種。 在「應急救援員」職業下增設「建築物倒塌(山地)應急救援員」「危險化學品應急救援員」「礦山(隧道)應急救援員」「水域應急救援員」等4個工種。 在「農產品經紀人」職業下增設「牲畜經紀人」工種。 在「物流服務師L」職業下增設「智慧倉運維員」工種。 在「中式烹調師」職業下增設「燒烤料理師」工種。 在「中式麵點師」職業下增設「牛肉拉麵製作師」工種。 在「生成式人工智慧系統應用員S」職業下增設「生成式人工智慧系統測試員」工種。 在「鑑定估價師」職業下增設「黃金鑑定估價師」工種。 在「房地產策劃師」職業下增設「置業顧問」工種。 在「企業人力資源管理師」職業下增設「企業文化管理師」工種。 在「招聘師」職業下增設「考務管理師」工種。 在「景區運營管理師」職業下增設「景區營銷推廣師」「景區安全管理師」「景區生態環境保護師」「智慧景區管理師」等4個工種。 在「商業攝影師」職業下增設「旅拍定製師」工種。 在「寵物馴導師」職業下增設「服務犬馴養師」工種。 在「動畫製作員」職業下增設「生成式人工智慧動畫製作員」工種。 在「醫療臨床輔助服務員」職業下增設「非緊急救護轉運員」工種。 在「健康管理師」職業下增設「睡眠健康管理師」工種。 在「園藝產品加工工」職業下增設「保鮮花製作工」工種。 在「預拌混凝土生產工」職業下增設「預拌混凝土試驗員」「預拌混凝土質檢員」等2個工種。 在「機械加工材料切割工」職業下增設「機器人切割設備操作工」工種。 在「焊接設備裝配調試工」職業下增設「焊接機器人工作站裝配工」工種。 在「工程機械裝配調試工」職業下增設「鋼筋及預應力機械裝配調試工」工種。 在「風力發電運維值班員L」 職業下增設「風電場葉片維修工」工種。 在「裝飾裝修工」職業下增設「吊頂工」工種。 在「航空油料員」職業下增設「航空油料化驗員」「航空油料計量統計員」「航空油料電氣儀表員」 等3個工種。 在「變電設備檢修工」職業下增設「直流控制保護工」「直流設備檢修工」等2個工種。 在「質檢員」職業下增設「服裝質檢員」「家具生產產品質檢員」等2個工種。 在「試驗員」職業下增設「氫燃料電池測試員」工種。
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