貨不對板、缺「研」少「學」……選擇研學遊該如何避坑
2025-10-26 04:52 3,362次浏览烏蘭察布8月13日電 題：從寫字樓到智能棚 記一粒種薯裡的「新農人」蛻變 記者 張林虎 連日來，在內蒙古自治區四子王旗吉生太鎮的「氣霧培」智能棚裡，一排排馬鈴薯苗鬱鬱蔥蔥，白色小花點綴綠葉間。王淑娟輕輕掀起苗床下的遮光簾，一串串色澤鮮亮的馬鈴薯原原種掛滿匍匐莖。這些「長在空氣中」的種薯，正是她和團隊用科技改寫傳統種植模式的見證。 從城市白領到種薯研發人，從質疑到堅守，王淑娟帶著一粒種子的力量，在這片土地上寫下了屬於新農人的故事。 圖為王淑娟(右)檢查馬鈴薯組培苗。張蜀雁 攝 土疙瘩裡長出「科技果」 「您看，這就是『氣霧培法』種出的馬鈴薯原原種，一串能結80到100粒，比傳統基質培養多幾十倍。」王淑娟指著懸在鐵架上的種苗說。這些種苗沒有埋在土裡，而是固定在蒙著塑料膜的架子上，膜下根須垂落，浸潤在霧化噴淋的營養液中。 這樣的「懸空生長」並非噱頭。王淑娟介紹，他們先採用「莖尖剝離」的脫毒技術，從馬鈴薯芽尖最頂端的生長點誘導培養出脫毒組培苗，再將其置於「氣霧培」環境中。相比傳統基質培養，這種技術不僅讓每株產量從2粒躍升至80到100粒以上，還能杜絕土傳病害，大幅降低種薯成本，提升質量。 「最初連我自己都覺得『不可能』。」王淑娟說，馬鈴薯長在土裡才正常，讓它「喝營養液」長大，實在超乎想像。但正是這份「不可思議」，成了她鑽研的起點。 從2019年6月公司啟動「氣霧培法」研發，經過兩年技術攻關，於2021年開展規模生產試驗，他們走過不少彎路：2021年用了老齡苗，整體長勢糟糕；2022年一半老齡苗、一半適齡苗，效果天差地別；直到2023年全部用適齡苗，才終於看到喜人的長勢。如今，公司已是全國唯一擁有「氣霧法繁育脫毒馬鈴薯小種薯栽培方法」發明專利的種業公司。 圖為王淑娟(中)講解如何對原原種進行檢查。 張蜀雁攝 白領變身「種薯達人」 誰能想到，這位玩轉農業科技的「種薯達人」，曾是大城市裡的白領。今年38歲的王淑娟，2010年從南開大學工商企業管理專業畢業後，先後在呼和浩特、深圳工作，有著穩定的收入和優渥的生活。「我父母是地地道道的農民，一輩子面朝黃土背朝天，我當年努力讀書，就是想過不一樣的生活。」王淑娟說。 2016年，王淑娟放棄了大城市的工作，回到家鄉四子王旗。恰逢內蒙古鑫雨種業有限公司成立，她成了這裡的一員，從生產、銷售到研發，一步步走進種薯的世界。 「剛入行時，我啥都不懂。」如今，身為公司總經理的王淑娟仍然記得，面對試驗田，她不會布置田間試驗，不會切種，連最基礎的農活都摸不著門道，是技術顧問姜潤田帶她入門。這位曾獲國家「八五」「九五」科技攻關獎項的資深專家，毫無保留地教她配營養液、看苗情、做試驗。「一開始買成品營養液，後來跟著姜老師學配製，看著組培苗一天一個樣，慢慢有了成就感。」 從排斥到相信，再到全身心投入，王淑娟的轉變藏在細節裡：她會對每一粒原原種「吹毛求疵」，檢查形狀、大小、顏色，甚至採摘留梗長度、切口大小、有無外傷，確保每一粒都合格。 圖為王淑娟採摘原原種。張蜀雁 攝 小種子結出「致富穗」 在王淑娟看來，好種子不僅要優質，更要能帶著鄉親們富起來。如今，鑫雨公司已帶動四子王旗3300多戶農民、種植戶走上增收路。 「以前農民買種成本高，產量還不穩定，現在用我們的脫毒種薯，收成好了，收入也漲了。」王淑娟的語氣裡滿是自豪。 從初入行的懵懂到如今的從容，王淑娟完成了人生的「華麗蛻變」，而她的目標不止於此。「未來要育良種與護生態同步推進，保障糧食安全。我想為『中國薯都』的馬鈴薯產業、為家鄉的高質量發展，多盡一份力。」王淑娟說。(完)
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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