「永好」先生
2025-10-25 20:38 6,574次浏览浙江寧波夏日荷塘田埂間，孩子們追蜻蜓、數青蛙。當他們走進《中國詩詞大會》第四季總冠軍陳更的「詩詞小動物圖鑑」互動課時，這些從大自然生發的鮮活靈感在「飛花令」傳遞中脫口而出——「小荷才露尖尖角」「接天蓮葉無窮碧」……童趣與詩意在吟誦中交融。 8月3日至7日，2025「出口成章·詩詞少年」總展演活動在浙江寧波舉辦。來自全國各地近200名少年與詩詞為伴，收穫了一個詩情畫意的暑假。這些生於人工智慧時代的少年，跟著古詩詞研學、聆聽大師講課，一路用「飛花令」把美好的詩句融入山河湖海，在躬身行走中體驗與中國詩詞的美妙相遇。同時，也引發了AI時代如何讓青少年愛上古詩詞的思考。 此次活動由中國青年報社主辦，大連厚仁科技有限公司、中青海德(北京)國際傳媒有限公司、寧波東錢湖文旅傳媒有限公司承辦，由中華書局、讀者傳媒、西北師範大學支持，並由中華詩詞學會作為指導單位。這是中國青年報社關注青少年語言文化素養的一次生動實踐，旨在搭建文化研學交流舞臺，提升青少年語言文化素養，讓中華優秀傳統文化在青少年心中生根、發芽。 青山綠水成為流動的詩詞課堂 8月4日，大巴車穿行在浙東青山綠水間，稻田翻浪、遠山如黛，參加研學遊的少年們，在車上展開一場「飛花令」，青山綠水成為流動的詩詞課堂。 途中所見湖光山色、古村韻味讓孩子們觸景生情，有的望著窗外稻田吟誦「稻花香裡說豐年」，有的看到遠山脫口而出「料青山見我應如是」，用詩詞定格眼中的美景；與新結交的小夥伴並肩而行，他們以「海內存知己，天涯若比鄰」互贈心意。有人以「會當凌絕頂，一覽眾山小」直抒胸臆，有人用「長風破浪會有時，直掛雲帆濟滄海」彰顯豪情。 《中國詩詞大會》第四季總冠軍陳更深受詩詞少年們喜愛。幾年來，她見證了這些熱愛詩詞的少年的成長與蛻變。她遇到過曾經沉迷電子產品的少年，因為愛上詩詞，與小夥伴切磋對詩，喜歡上文史知識；她也看到當年怯生生捧著筆記本求籤名的小朋友，如今已能站在舞臺上從容展現實力。 《中國詩詞大會》第六季總冠軍陳曦駿被孩子們的熱情所感染，他分享了自己與詩詞的故事，寄語少年：「只有『為有源頭活水來』不斷更新知識，才會有『此日中流自在行』的自然和灑脫。」 令家長們感慨的是，孩子們爭先恐後誦讀詩詞時，眼裡有光。一位家長說，詩詞研學讓孩子們在行走中種下喜愛中華優秀傳統文化的種子，學會觀察生活、發現美好，言行舉止更加彬彬有禮。 生長於網際網路時代的年輕一代，習慣用表情包、流行語等方式進行表達。而中國青年報社社會調查中心的一項調查顯示，超過一半受訪者認為自我表達能力下降、語言貧乏，有「詞不達意」的苦惱。 不學《詩》，無以言。為倡導規範、典雅、文明、得體、有生命力的語言表達，讓優秀傳統文化在青少年心中生根、發芽、茁壯成長，今年，中國青年報社開設「文質彬彬·每日好詞語」專欄，引導青少年「好好說話」「好好表達」「好好交流」。 中國青年報社希望搭建更廣闊的文化研學交流舞臺，讓傳統文化「活下去」「火起來」「傳下去」，讓青少年，能夠從「詞窮」到「開口皆詩詞，出口即成章」。 詩詞的核心價值在於「美」與「成長」 「老師，AI能代替我背詩詞嗎？」在名師面對面環節，一名詩詞少年拋出的問題，掀起一場關於人工智慧與傳統文化傳承的深度討論。 華東師範大學終身教授、教育部教育信息化技術標準委員會首席顧問祝智庭以「會當凌絕頂」作比喻，進一步闡釋：AI應是助力人攀登的工具，而非替代人的核心思考能力。 「詩詞的浪漫之處，在於它能激發無限聯想。」祝智庭強調，詩詞學習對青少年成長具有不可替代的價值：一方面能滋養創造思維，讓想像力在文字間自由馳騁；另一方面引導青少年在成長中向善向上，「這些深層的精神滋養，是AI無法替代的人文內核」。 常在出口成章App上和AI「對詩」的小學生裴敏希說，AI能快速找出自己背錯的詩句，還會推薦風格相近的詩詞，「但那種讀到『舉頭望明月』時想起媽媽的心情，只有自己才懂」。 中華詩詞學會常務副會長、首都師範大學特聘教授林峰認為，詩詞是提升人們文化修養、豐厚精神底蘊的有益載體，尤其對孩子而言，如勸學詩、憫農詩等作品，具有春風化雨般的教化意義，從小培養孩子們尊師重教、悲天憫人的情懷素養，當他們長大成人，回味詩詞人生，會獲益匪淺。 「隨李白觀廬山瀑布『飛流直下三千尺』，伴王維賞塞北大漠『大漠孤煙直』——詩詞裡的山河，其實離孩子們很近。」《中國詩詞大會》學術總負責人、上海師範大學教授李定廣帶領孩子們開啟一場「詩詞旅行」，讓孩子們在詩句中身臨其境感受山河之美。 在他看來，人工智慧正成為連接孩子與詩詞的重要橋梁，在AI等科技助力下，詩詞能更自然地走進孩子的世界，讓誦讀古詩詞的樂趣更鮮活：AI可生成動態畫面還原詩中場景；演繹詩詞時，AI能輔助構思畫面與動作，讓「飛花令」「場景演繹」等經典形式有了新玩法。 在李定廣看來，詩詞的核心價值在於「美」與「成長」。「詩詞本質是美的載體，古人以此進行審美教育，哪怕不懂字義，孩子也能從節奏韻律中感受音樂之美。」 他如此解讀詩詞之美滋養人格：「讀『會當凌絕頂』能立壯志，品『海內存知己』能悟真情，詩詞對人格的提升是潛移默化和影響深遠的。」 AI賦能，詩詞少年如新竹拔節向上 8月7日的總展演現場，一群詩詞小達人闖過重重關卡，直接與《中國詩詞大會》第三季總冠軍雷海為對壘。在超燃的「飛花令·顏色」主題對決中，少年們憑藉對詩詞的深厚積累和快速臨場反應，讓雷海為「敗下陣來」。 「這屆題目更注重對詩詞的理解，孩子們小小年紀有這功底和反應，太讓人驚喜了！」雷海為豎起大拇指。 遼寧省基礎教育語文教學專業指導委員會秘書長、特級教師胡東輝帶來「數字時代，如何讓孩子愛上古詩詞」的思考。 「人工智慧時代已然到來，這是我們必須面對的現實，對詩詞教學而言，它更是重要的助力。」胡東輝坦言，積累和模仿是古詩詞學習的基礎，但創作才是更高境界，「AI為學生創寫古詩詞提供了新可能」。 中華詩詞學會秘書長杭中華表示，在詩詞教學中運用AI工具能提高學習效率、深化理解、增強興趣，要把AI工具用好，關鍵在於正確引導。 胡東輝強調，AI工具的運用需要方法，「要不斷訓練學生的提問技巧、提升欣賞水平」。在他看來，詩詞教學應「因時而異、因人而異」，「要善用科技挖掘詩詞閃亮的內核，讓傳統文脈在數字時代煥發新生」。 「出口成章·詩詞少年」活動迄今已舉辦3屆，出口成章平臺創始人、大連厚仁科技有限公司董事長吳建寧深切感受到孩子們誦讀古詩詞的熱情與日俱增，特別是在AI技術加持下，「孩子們學習古詩詞的情境愈加豐富、互動更富有趣味」。他認為，教育工作者應肩負起更大責任，點燃孩子們傳承中華優秀傳統文化的熱情。 「以詩潤心，文脈如泉流奔湧而不息；以行明志，少年如新竹拔節而向上。」吳建寧認為，當AI成為少年們研讀詩詞路上的同行者，如同千年文化智慧藉由科技力量滋養青青禾苗，一代代詩詞少年的成長意味著，在人工智慧時代，詩意從未遠去，科技之光會愈發清晰地照亮他們的人生前程。 中青報·中青網記者 胡春豔 劉胤衡 來源：中國青年報
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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