新華社權威快報|《綠水青山繪就美麗畫卷——生態文明建設的中國創新與世界意義》智庫報告發布
2025-10-21 17:13 9,413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)
提醒遠離危險區域，特別注意用火、用電安全 孩子獨自在家，「安全弦」要繃緊 暑假期間，不少孩子獨自在家學習、玩耍。獨自在家可以鍛鍊孩子的自理能力，但是需做好安全教育，保障居家安全。 廚房、飄窗，都存在風險隱患 「很多家長認為，孩子外出不安全，待在家裡最安全。其實不然，家裡也有危險的地方，平時就要注意安全教育。」國家消防救援局河南機動隊伍一中隊中隊長王祺說。 作為一名消防員，王祺每年暑假都會遇到一些本可以避免的兒童安全事故。為了避免慘劇發生，他結合多年實戰經驗，給出了一份安全攻略。「廚房有刀具、電器和燃氣，是比較危險的地方。」王祺提醒家長，出門前最好把廚房門鎖住，讓孩子遠離廚房。他曾救援過一名獨自在家的11歲女孩，她本想煮麵吃，但由於不熟悉燃氣點火操作，打不著火，然後又忘記關閉閥門，導致燃氣洩漏。幸虧母親下班回家發現後報警，才避免一場大禍。 「對於年齡較大的孩子，家長應該教會孩子識別燃氣洩漏的氣味，聞到異味立即開窗、關閥、撤離、求助。」王祺說。另外，家裡應及時安裝或更新燃氣報警器和自動切斷裝置。打火機、火柴、藥品、化學製劑也應該鎖進柜子，防止孩子誤觸。一名8歲男孩在家用打火機燒紙玩兒，火苗躥到窗簾上，引發火災；一名7歲女孩把酒精消毒噴霧當水槍玩兒，消毒水流到手上後，又去揉眼睛，因家中無人耽誤救治……「這些慘痛的教訓都值得家長吸取。」王祺說。 對於家住高層的孩子來說，陽臺、飄窗處也存在隱患，為避免孩子墜落或高空拋物，「應該在陽臺、樓道加裝安全護欄，護欄間隙要小於11釐米。」王祺說。 注意用電安全，採取防觸電措施 暑期氣溫高，用電多，是家用電器故障高發期。哪些安全用電知識需要掌握？ 一名孩童在家中感到悶熱，想要使用電風扇，便去插電源，不料遭遇了漏電事故，孩子被嚇哭。所幸，經家長檢查，小孩沒有受傷。這一事件提醒我們，在暑假期間，用電安全不容忽視。 國網河南省電力公司鄭州供電公司用電服務專責尚繼武提醒家長，如果留孩子獨自在家，離家前家長應做好以下用電檢查：了解家中用電設備的功率，確保家中電器負荷不超過電力線路承載能力；確保家用電器均為正規廠家生產的合格電器；確保家庭用電線路已經安裝合格的接地線，並選用與家中用電負荷相適應的熔斷絲；確保家中用電線路已安裝漏電保護器，並定期對漏電保護功能進行測試；確保家中不使用外殼破損、導線裸露的電器設備；不要在同一個電源插排上使用太多電器，不然有可能導致短路、跳閘，甚至引發火災。 去年，一名11歲女生暑期獨自在家使用電水壺燒水時，不慎用溼手觸碰了帶電的電源插頭，遭到電擊。她的左手中指瞬間劇烈刺痛，還被電擊出一個洞，家長懊悔不已。 尚繼武建議家長要提醒孩子注意用電安全，溼手、溼毛巾等不能觸摸、擦拭開關、插座等，溼手也不能插拔插頭和操作帶電的電器設備；使用電器時，應注意電源線不要被重物壓住，否則可能會造成電線折斷或絕緣層破損，導致短路或漏電；插拔電源插頭時要著力於插頭，不要拉拽電線，防止線路損壞產生危險；手機等電子產品不要放在床邊充電，一旦爆炸可能直接傷害到床上的人，也容易點燃床品，引發火災；手機充電時不要接打電話。 對於有年齡較小孩子的家庭，尚繼武建議給牆面較低位置的插座裝上保護罩，或安裝防觸電插座，防止孩子因好奇將手指或其他東西塞進插座孔內，引發觸電事故。 用好遠程監控，製作安全聯絡卡 河南省洛陽市嵩縣木植街鄉中心小學校長王予川十分關注農村留守兒童：「這些孩子的家長往往外出打工或務農，暑假期間孩子自己在家，容易出現安全事故。」 一名二年級的學生，常年和奶奶一起生活。奶奶一見老師就「訴苦」：「管不住，我出去幹活，就一個晌午的工夫，孫子就自己跑到院裡，摔了個『大馬趴』。」王予川建議有條件的家長，可以藉助科技手段保護獨自居家孩子的安全，比如安裝智能攝像頭。家長在外也能隨時關注、語音提醒，必要時撥打求救電話。 「可以給孩子配個電話手錶，暑期父母在外，有空就和孩子視頻通話，做到時常提醒，以確保孩子在家安全，還能聯絡感情。」王予川說。一名三年級學生和上高中的哥哥在家生活，父母都外出打工，每天他們的母親都會給他們打視頻電話，提醒安全問題，父母還決定給家裡安裝一套視頻監控系統。 王予川認為，除了上述安全教育和預防措施外，還應充分發揚鄰裡互助的傳統。「遠親不如近鄰，關鍵時刻有人幫。家長離家前，最好能和鄰居打個招呼，請鄰居時不時來家裡看看。」王予川說，「村委會也可以組建互助巡查網，志願者定期入戶查看，提前排除隱患。」 她還建議家長製作一張安全聯絡卡放在家中，上面寫清楚報警電話110、火警電話119、急救電話120，以及家庭住址，父母姓名、電話等。這樣，當孩子遇到緊急情況，可以撥打求救電話，並能說清楚位置和聯繫人電話。(記者 朱佩嫻)
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