河北省政府國有資產監督管理委員會原巡視員韓志遠被查
2025-11-09 10:47 1,972次浏览文/段修健 這兩天，不少江西人在朋友圈轉發這樣一條消息：「長贛高鐵江西段中標了！」 8月8日，新建長沙至贛州高速鐵路江西段施工總價承包招標中標候選人進行公示。江西段計劃開工日期為2025年8月15日，計劃竣工日期為2030年8月15日。 此前，中鐵五局五公司長贛高鐵湖南段開工動員大會於8月2日在長沙舉行。這意味著長贛高鐵將進入實質建設階段，「八縱八橫」高速鐵路主通道之一的廈渝通道將連上「最後一環」。 項目推進曾經「一波三折」 長贛高鐵的項目推進過程，曾被外界比作「一波三折」。 2016年7月，國家發展改革委印發《中長期鐵路網規劃》，規劃在「四縱四橫」高速鐵路的基礎上，部分利用時速200公裡鐵路，形成以「八縱八橫」主通道為骨架、區域連接線銜接、城際鐵路補充的高速鐵路網。 廈門-龍巖-贛州-長沙-常德-張家界-黔江-重慶的高速鐵路，被命名為「廈渝通道」，作為「八橫」之一。 其中，廈門至贛州段利用龍廈鐵路、贛龍鐵路，常德至黔江段利用黔張常鐵路。 2022年12月，常德至長沙實現高鐵全線貫通。今年7月，渝廈高鐵重慶東至黔江段與黔張常鐵路實現貫通並運營。 至此，廈渝通道只剩下長沙至贛州段尚未建成。 2019年4月，江西省發展改革委在答覆人大代表建議時表示，長沙至贛州鐵路該省境內線路方案已基本穩定，但湖南省境內段局部方案仍在研究。 2022年9月，湖南省人民政府網站發布了新建鐵路長沙至贛州鐵路環境影響評價第一次公示。之後，國家發展改革委批覆項目可行性研究報告。 同年11月，湖南省交通廳官網發布消息，湘贛兩省同步舉行長贛高鐵開工建設動員大會。 此後，由於噪聲等環境影響評價方面的問題，相關流程一度暫停。 2023年12月，湖南省生態環境廳答覆網友來信時稱，根據建設單位的申請，目前項目環評審批處於中止狀態。 直至2024年11月，《新建長沙至贛州高速鐵路環境影響報告書》獲得生態環境部批覆。 2025年5月11日，國鐵集團、湖南省人民政府、江西省人民政府聯合正式批覆長沙至贛州鐵路初步設計。 新建橋梁273座、隧道117座 公開信息顯示，長贛高鐵正線全長429.459公裡(湖南131.886公裡、江西297.573公裡)，為雙線電氣化客運專線，設計速度350公裡/小時。 根據項目招標文書，湖南段經長沙、瀏陽至江西省界，設長沙西(既有)、黃花機場和瀏陽三座車站。 江西段全線共設車站9座，分別為上慄、萍鄉北、蘆溪南、蓮花東、永新南、井岡山東、遂川、贛州北、贛州西站，其中萍鄉北、贛州西站為既有站，其餘均為新建站。 值得一提的是，長贛高鐵線路的橋隧比較大。 橋隧比越大，說明橋梁和隧道佔總裡程的比例越大，工程的難度越高。 生態環境部《關於新建長沙至贛州高速鐵路環境影響報告書的批覆》中透露，該項目將新建橋梁273座、長182.672公裡，新建隧道117座、長193.779公裡，橋隧比為87.66%。 據萍鄉市發改委介紹，長贛高鐵項目萍鄉段正線長度約103.7公裡，同步建設長贛高鐵至滬昆高鐵南昌方向聯絡線，境內橋隧比達到92%。 萍鄉東、南、北大多為山地，西部地勢較低，境內山地、丘陵、盆地錯綜分布，地貌較為複雜。自然資源豐富，歷史上以礦產資源豐富而著稱，曾被譽為「江南煤都」。 多地將結束「地無寸鐵」歷史 長贛高鐵開通運營後，沿線多地將結束沒有高鐵的歷史。 湖南省交通運輸廳官網表示，藉此，黃花機場將實現空鐵一體化，瀏陽將迎來高鐵時代，瀏陽北站也將成為瀏陽市內首座高鐵站。 江西省交通廳微信公眾號介紹，作為渝長廈通道的「最後一環」，長贛高鐵填補了湘贛兩省斜向交通空白。長贛高鐵江西段佔總裡程70%，讓該省多個「地無寸鐵」的縣一步邁入「高鐵時代」。萍鄉將率先成為江西省「縣縣通高鐵」的設區市。 乘客出行時間，也將較大程度縮短。 12306查詢結果表明，目前長沙南到贛州西最短耗時約3小時33分，長沙南到廈門北最短耗時5小時55分，均需經過南昌。 據推算，長贛高鐵通車後，長沙至贛州的通行時間將縮短至2小時以內，長沙至廈門的通行時間將壓縮至約5小時。 更為重要的是，長贛高鐵這「最後一環」連上後，廈渝通道全線貫通在望。這將構建一條連接西部與東部、內陸與海岸、山地與平原的大通道。 南昌大學經濟管理學院二級教授、博士生導師彭迪雲分析，作為廈渝通道的「最後一塊拼圖」和「畫龍點睛之筆」，長贛高鐵的價值遠超交通層面，將帶來諸多改變。 其一，時空距離明顯縮短。 廈渝通道全線貫通，將徹底改變中國中西部與東南沿海的時空距離。重慶經廈渝通道直連廈門港，陸海聯運時間將壓縮30%。交通效率提升，大大降低物流成本和人員流動成本。 其二，經濟地理布局重構。 長贛高鐵建成後將串聯起重慶、長沙、贛州、廈門等核心城市，形成連接西南、華中和東南沿海的交通大動脈。廈渝通道作為陸海新通道，將推動區域協同發展向縱深推進，推動沿線地區產業梯度轉移與互補發展。 同時，贛州將從「江西南大門」升級為銜接京九、廈渝、贛深等多條幹線的「十字形」四省通衢樞紐。長沙則通過「米字形」高鐵網進一步強化國家綜合交通樞紐地位。 此外，長贛高鐵將為沿線革命老區走出「資本不進、人才不留」困境提供條件。高鐵不僅改善基礎設施，更通過時空收斂效應打破地理隔離，將使老區從「邊緣區」變為「門戶區」，為產業、人才、資本等的注入奠定基礎。 其三，開放格局優化。 長贛高鐵通過聯絡線與多條國家幹線銜接，將大幅拓展內陸地區開放通道，助力形成「陸海內外聯動、東西雙向互濟」的開放格局。 贛州作為節點城市，將成為內陸開放型經濟試驗區的重要支撐。萍鄉作為贛湘區域「橋頭堡」，可深度融入長株潭都市圈，實現產業對接、資源共享。 湖南則可利用「空鐵聯運」優勢，打造面向東協的航空物流樞紐。重慶的製造業、長沙的工程機械、贛州的有色金屬、廈門的現代服務業將形成更緊密的產業鏈協作。 「交通優勢」轉化為「發展優勢」 根據公開資料，廈渝通道既有的龍廈鐵路、贛龍鐵路和黔張常鐵路，設計時速為200公裡左右。 是否能在既有線路基礎上再建高速鐵路，讓廈渝通道突破目前的「速度瓶頸」，受到外界關注。 2021年12月印發的《江西省「十四五」綜合交通運輸體系發展規劃》，將「做好贛廣、贛龍廈等鐵路項目規劃研究工作」列入快速交通網建設重點。 2025年5月8日，福建省發展和改革委員會回復人大代表建議時表示，贛龍廈高鐵項目已納入2017年省政府批覆的《福建省中長期鐵路網規劃》，下階段爭取將贛龍廈高鐵納入國家「十五五」鐵路相關規劃。 2025年5月12日，重慶市發展和改革委員會在《關於市六屆人大三次會議第0037號代表建議辦理情況的答覆函》中提及，將研究論證黔張常高鐵、黔利萬等鐵路。 彭迪雲認為，長贛高鐵的貫通只是起點，其最大價值在於為沿線地區創造了新的發展機遇，注入發展動能。但能否將「交通優勢」轉化為「發展優勢」，取決於沿線地區的戰略眼光與行動能力。 各地需立足實際，避免同質化競爭，在產業布局上突出特色，在區域協作上創新機制，在城鄉融合上深化改革，才能充分釋放高鐵紅利。
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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