觀鳥者鏡頭裡的北京：翅尖掠動藏著生態變遷「綠」動
2025-10-21 18:02 1,679次浏览新華社北京8月5日電 題：加力穩外資！我國全力打造全球投資強「磁場」 新華社記者謝希瑤、周蕊 外資，聯通國內國際，對構建新發展格局、推動高質量發展意義重大。 複雜嚴峻的國際經貿環境下，我國吸引外資交出亮眼答卷——「十四五」以來，累計吸收外資超7000億美元，提前半年完成目標，新設外資企業比「十三五」期間多出2.5萬家。 投資中國，就是投資未來。面對經濟全球化深度調整，我國全力打造全球投資強「磁場」，以全方位、多維度的戰略優勢為跨國公司構築投資熱土。 外商加碼投資 折射中國市場強磁力 今年以來，首家外商獨資三級綜合醫院在天津開診，歐洲空中巴士公司等外資企業獲批增值電信業務擴大開放試點，拜耳、輝瑞、阿斯利康等跨國醫藥企業紛紛入駐北京醫藥創新公園…… 面對不確定性增多的外部環境，中國市場持續釋放「磁吸效應」： 商務部數據顯示，今年上半年，全國新設立外商投資企業30014家，同比增長11.7%。截至今年6月底，全國累計新設外資企業22.9萬家，比「十三五」期間增加了2.5萬家。 畢馬威在《2025年宏觀經濟十大趨勢展望》中強調，中國在全球供應鏈中的關鍵地位和消費市場潛力，是外資持續加碼的核心動力。許多跨國公司表示，中國是跨國投資「理想、安全、有為」的目的地，是「確定性的綠洲和投資熱土」。 從著力抓好「四穩」，到出臺「穩外資20條」；從制定外國投資者對上市公司戰略投資管理辦法，到實施鼓勵外商投資企業境內再投資若干措施……我國打出穩外資政策「組合拳」。 中國社會科學院世界經濟與政治研究所副研究員潘圓圓說，我國經濟基礎穩、優勢多、韌性強、潛能大、長期向好的支撐條件和基本趨勢沒有改變。我國超大規模市場、完備高效的產業鏈供應鏈體系、持續優化的創新環境，為跨國公司投資中國提供了良好的發展條件和土壤，穩外資依然具備堅實基礎。 引資結構優化 世界工廠疊加創新樞紐 7億元人民幣升級改造廣州生產基地，4億元人民幣升級數位化智能化基礎設施；5億元人民幣升級遍布全國的100多家體驗館體驗店……深耕中國市場30年，安利自前年起啟動為期5年、金額達21億元人民幣的在華投資計劃。 「安利過去4年實現年均複合增長率7%，中國是增長最快最好的市場。」安利(中國)總裁餘放說，安利將持續深耕中國市場，不斷強化中國作為安利全球的供應鏈樞紐、創新源發地及戰略增長引擎的地位。 外資企業不僅在中國市場獲得可觀回報，更深度融入中國經濟高質量發展。「十四五」以來，中國引資結構變化尤為顯著—— 今年上半年，高技術產業實際使用外資1278.7億元人民幣，其中，電子商務服務業、化學藥品製造業、航空太空飛行器及設備製造業、醫療儀器設備及器械製造業實際使用外資分別增長127.1%、53%、36.2%、17.7%。2024年，高技術產業引資佔比達到34.6%，較2020年提升6個百分點。 7月11日，上海新認定的30家跨國公司地區總部和15家外資研發中心獲頒證書。同時，56個外商投資項目籤約，投資總額約36.8億美元，涉及生物醫藥、時尚消費品、金融、汽車、商務服務等重點領域，以及數字經濟、綠色低碳等新賽道。 「我們將重點發力跨境電商以及康養領域。」保赫曼(上海)貿易有限公司董事總經理劉玄說，紮根上海20多年來，企業見證了中國的開放決心，中國區總部的成立將助力企業更好推出創新業務模式。 商務部研究院發布的《跨國公司在中國》報告顯示，2013至2023年，跨國公司在華研發經費增長達86.5%。跨國公司與中國的投資合作已由「市場導向型」「成本導向型」延伸至「創新驅動型」。 大門越開越大 持續釋放政策效應 上海南翼的金山區，豐田汽車獨資設立的雷克薩斯純電動汽車及電池的研發生產公司項目建設正酣，從籤約落地到開工建設僅2個多月。 金山區為項目「量體裁衣」，創新推出「專班式服務」「鏈式化保障」等舉措，折射中國營商環境的「速度和溫度」。 加快建設全國統一大市場，營造市場化、法治化、國際化一流營商環境；持續縮減外資準入負面清單條目，製造業領域外資準入限制已全部「清零」；推動擴大電信、醫療領域的開放試點，穩妥有序擴大教育、文化領域自主開放；累計制定、修訂、廢止法規文件500多部；建立外資企業圓桌會議制度，建立各級外資工作專班…… 無論風雲變幻，中國開放的大門越開越大，外資來華之路越拓越寬。 日前舉行的第三屆中國國際供應鏈促進博覽會上，美國參展企業數量同比增長15%，繼續位列境外參展商之首，其中，六成為世界500強企業。 開放合作是歷史潮流，互利共贏是人心所向。今年上半年，東協地區實際對華投資增長8.8%，瑞士、日本、英國、德國、韓國實際對華投資分別增長68.6%、59.1%、37.6%、6.3%、2.7%。 與中國同行，就是與機遇同行。中國正以高水平開放促進深層次改革、高質量發展，必將為世界帶來更多合作共贏新機遇。
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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