持續暴雨預警，8月下旬了華北為何還這麼多雨？
2025-11-14 16:34 3,296次浏览文/段修健 近期，大連、徐州和溫州三個候選「GDP萬億之城」公布上半年經濟成績單。 2025年上半年地區生產總值，三個城市由高到低為：溫州4831.9億元、大連4647.0億元、徐州4509.3億元。增速最快的是徐州，達到6.2%。 三地政府也分別召開會議，研究部署下半年經濟工作。萬億城市角逐，已進入衝刺階段。 徐州：全力以赴跑好「下半場」 如果成功突破，徐州將成為繼蘇州、南京、無錫、南通、常州之後，江蘇第六座萬億之城。 萬億城市意味著什麼？ 「徐州發布」解讀，萬億體量是衡量一座城市實力的重要指徵。 對於徐州來說，GDP過萬億不僅標誌著這座城市的經濟總量跨上大臺階，更意味著城市能級提升進入快車道。 過去，蘇北地區經濟相對較弱。徐州是近年「逆襲」成功案例之一。 2001年，江蘇省委省政府出臺《關於進一步加快蘇北地區發展的意見》，成立蘇北發展協調小組。無錫與徐州建立市一級掛鈎合作關係。 至2017年，徐州GDP總量突破6000億元。這一年，國務院在《關於徐州市城市總體規劃的批覆》中明確，徐州是淮海經濟區中心城市。 2019年、2021年、2024年，徐州GDP分別邁過7000億元、8000億元和9000億元大關。 在2022年，江蘇優化南北結對幫扶合作關係，無錫轉為與連雲港結對，徐州的角色發生轉變。根據此前一年國家發改委印發的《滬蘇浙城市結對合作幫扶皖北城市實施方案》，徐州作為幫扶城市與安徽省淮北市結對。 2023年8月，《(江蘇)省政府關於徐州市國土空間總體規劃(2021-2035年)的批覆》進一步明確，徐州要著力建設江蘇省域副中心城市。 今年3月下旬，徐州全市2024年度高質量發展總結暨2025年工作推進會議召開。徐州市委書記宋樂偉指出，把「紮實朝著萬億城市邁進」作為今年工作的鮮明主題。 2025年上半年，徐州第一產業、第二產業、第三產業分別增長4.1%、4.7%和7.6%。 其中，社會消費品零售總額同比增長7.0%。 徐州市統計局進行解讀時表示，江蘇省城市足球聯賽開賽以來，消費市場發展又添「新引擎」，「賽事經濟」疊加「以舊換新」「假日消費」聚焦流量轉化、存量激活和場景爆發。 與溫州和大連相比，2025年上半年徐州第二產業的增速略低。 日前召開的徐州市委常委會會議暨市委財經委員會強調，要全力以赴跑好「下半場」，實幹苦幹決勝「十四五」，紮實朝著萬億城市邁進。 會議指出，要切實提高工業、基礎設施投資效益；深入實施貿易促進計劃，全力穩住外資外貿基本盤。緊盯科技和產業變革方向，加快轉化一批高質量科技成果；圍繞服務全國統一大市場建設，著力推動「343」創新產業集群差異化、特色化發展，加快構建未來產業體系。 大連：咬定目標不放鬆 截至目前，東北地區暫未有城市GDP突破萬億元。 2021年印發的《大連市國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標綱要》提出：到2025年，全省排頭兵的作用進一步凸顯，力爭經濟總量邁入萬億城市行列。 2022年，大連GDP超過8000億元；2024年達到9516.9億元。 今年1月，《2025年大連市政府工作報告》提出，高質量衝刺萬億GDP城市。 《報告》同時也指出了發展面臨的矛盾和問題：有效需求不足，投資乏力、消費放緩、出口承壓，部分中小企業經營困難。產業轉型任重道遠，結構性矛盾突出，動能轉換不快，新質生產力培育不足。 7月底公布的數據顯示，2025年上半年，大連的第一產業、第二產業、第三產業分別增長4.5%、9.4%、4.0%。 大連市發展和改革委員會副主任姜洪波在新聞發布會上介紹，上半年全市經濟穩中有進、量質齊升、好於預期，具體體現在：產業結構加快升級，全市規模以上工業增加值增長12.5%，高於全國6.1個百分點。科技引擎動能增強，創新策源能力持續提升。 經濟循環暢通高效，消費潛力加速釋放，服務消費持續擴容，賽事經濟、首發經濟、平臺經濟加速發展，英博(中超大連英博隊)主場場均觀眾超5.6萬人、排名亞洲第一。營商環境持續優化，民生保障更具品質。 姜洪波表示，下半年將全力以赴拼項目、擴投資，加快存量項目的投資進度，拓展增量投資的儲備深度，確保投資穩定增長。抓產業、聚動能，推進石化產業向下遊延伸發展，提升裝備製造業智能化、高端化、綠色化水平。 全力以赴挖潛力、促消費，繼續實施提振消費專項行動，積極促進增收減負，提升消費能力。全力以赴穩企業、強主體，抓開放、促改革，惠民生、護穩定。 溫州：期待海內外溫州人攜手 溫州的任務較為特殊，它正在衝刺「雙萬」城市。 依照《2024年溫州市政府工作報告》的闡述，「雙萬」是指萬億級生產總值、千萬級常住人口。 去年，合肥常住人口突破千萬大關，成為全國第16座「雙萬城市」。 上海社會科學院研究員、南通大學長三角現代化研究院院長何建華分析，「雙萬城市」意味著一座城市的經濟社會發展達到一個全新量級，是其綜合競爭力的有力彰顯。 GDP進入「萬億俱樂部」，標誌著城市能級大為增強、財富創造的核心競爭力有較大提升，而千萬人口則意味著城市具備強大的吸引力與集聚效應。 今年2月，溫州「新春第一會」上，浙江省副省長、溫州市委書記張振豐強調，要舉全市之力邁上「雙萬」城市新臺階，提速打造「全省第三極」。 值得注意的是，張振豐說，期待海內外溫州人拿出捨我其誰的底氣、銳氣、豪氣，同心同德謀發展促共富、提速打造「全省第三極」，攜手邁過新關口、打開新天地。 從經濟總量來看，2025年上半年溫州第一、二、三產業分別增長3.1%、6.0%和6.1%。 「工業『壓艙石』作用凸顯，新質生產力聚能增勢」，溫州市統計局表示，上半年，該市規上工業增加值同比增長10.0%，增速保持全省前列。 在「以舊換新」政策、「618」電商大促等綜合撬動下，全市社會消費品零售總額同比增長5.8%。 7月18日的溫州市政府常務會議強調，要堅定不移強工業，統籌抓好增量擴張、存量挖潛、創新賦能、土地供應。更好發揮工業經濟壓艙石作用。全力以赴穩外貿，多措並舉促消費，千方百計擴投資。 從常住人口數量來看，2024年末，溫州全市常住人口為985.2萬人。 一般認為，城市人口增長主要來源於自然增長和機械增長(人口淨流入)。 《溫州市人口主要數據公報》表明，2023年和2024年，溫州的人口自然增長率均為負數，但年末常住人口分別增長了8.2萬人和9.1萬人。 今年的溫州市政府工作報告提出，升級「甌越英才計劃」「510+行動計劃」，打造「問企識才」高校版、科研版，推進國際人才社區建設，新增各類人才20萬人以上，實現「百萬人才聚溫州」。 何建華認為，瞄準一步之遙的「雙萬」目標，溫州應當以「強城行動」為引擎，著力培育發展新質生產力，以科技創新引領創業創新，大踏步走新型工業化道路，發展壯大戰略性新興產業，培育未來產業，不斷增強城市財富創造的能級。 同時，在「現代化人民城市」建設中，應不斷優化增強內涵式發展，使城市更宜居宜業，增強對新市民的吸引力和包容性。
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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