美國國債總額首超37萬億美元 美專家警告：將致惡性循環
2025-10-22 15:54 8,472次浏览「穀子」取自英文「Goods」，泛指動漫、遊戲等IP衍生的周邊商品，如徽章(又名「吧唧」)、卡片、玩偶、掛件等。與「穀子」對應，購買這些商品的行為被稱為「吃谷」。數據顯示，2024年我國「穀子經濟」市場規模已達1689億元，較2023年增長40.63%，新興消費形態在激發文化活力的同時，「吃谷」熱潮也擴散到未成年人當中，消費呈現低齡化趨勢。有觀點認為，「吃谷」能讓人精神充盈；也有觀點提出不少未成年人對購買「穀子」的痴迷超越了單純的愛好，極易引發炒谷、沉迷、攀比等亂象。如何平衡文化熱情與理性消費？對消費引發的亂象又該如何監管？ 小眾愛好演變為消費新趨勢 當下，隨著二次元文化持續升溫，購買徽章、盲盒、卡片等「穀子」正成為年輕人表達熱愛的常見方式——從「吃谷」到「端盒」(整箱購買盲盒)，青少年群體為收集心儀款式投入大量金錢和時間。 初中生小雨是「吃谷」常客，她書包上懸掛的水神芙寧娜亞克力掛件叮鈴作響——那是她從穀子店精心挑選的《原神》主題掛飾。採訪中，她如數家珍，表示自己對原神遊戲中的人物情有獨鍾，也熱愛動漫中《火影忍者》《海賊王》等角色。為了收集這些心儀角色限定「吧唧」、卡片、鐳射票等周邊商品，她常常省吃儉用，把零花錢幾乎全部投入在購買「穀子」上。在她看來，閃著鐳射光澤的限定「吧唧」，就像通向二次元世界的鑰匙。 《法治日報》記者注意到，由鐵片製成的「吧唧」、亞克力板製成的立牌、硬卡紙製成的卡片等商品，價格區間從十幾元到幾十元不等，而某些限量周邊價格被炒至上萬元，溢價令人咋舌，但其在特定收藏愛好者群體眼中卻具有極高收藏價值。這種消費熱潮正向下滲透至低齡群體，北京某學校周邊文具店店主告訴記者：「初中生目前是店裡的購買主力，不少小學生們也會結伴購買。」 那麼，「吃谷」滿足了孩子們怎樣的心理需求？受訪人士認為，這種消費行為背後，折射出未成年人在文化認同、社交連接和情緒滿足方面的訴求。在中華女子學院法學院講師張麗霞看來，未成年人通過消費行為完成對喜愛角色、CP或作品的情感投射，並在社群互動中強化自我滿足、認同。「他們追求的是愉悅的消費體驗」，張麗霞說，如「穀子」的收集與展示過程為他們帶來「摸得著的滿足感」，特別是在社交媒體上獲得點讚和評論時，這種滿足感尤其強烈。 「穀子」熱潮下暗含消費風險 在「穀子經濟」熱潮的另一面，其背後潛藏的風險隱患也引發廣泛關注。當前，「穀子經濟」已形成網絡預售、私人代購、快閃售賣、限量盲盒等多元化業態，然而私人炒賣、二手交易環節的監管缺位正為消費者權益保障埋下隱患。未成年人作為核心消費群體之一，其心智發育尚未成熟，消費觀念亦未健全，在社群攀比與商家營銷下極易陷入非理性消費。 近日，浙江省寧波市消費者權益保護委員會結合多起真實案例，針對當前消費維權亂象發布警示，如一些經營者「暗箱操作」盲盒概率，隱藏款淪為了「割韭菜」的工具；商家聯合黃牛製造「限量絕版」焦慮，誘導青少年群體非理性囤貨；更有甚者，部分「谷圈」社群以藏品稀有度劃分圈層，宣揚「無稀有款不配混圈」的畸形價值觀，折射出二手交易監管缺位、未成年人消費保護機制不健全等問題。 一邊是年輕消費者的非理性消費熱情，一邊是亟待加強監管以促進其健康發展的行業現狀。記者注意到，為支持和規範轄區二次元衍生商品和服務的經營行為，上海黃浦區市場監管局已正式發布《黃浦區二次元衍生商品和服務經營合規指引》(簡稱《指引》)，有觀點認為，《指引》為全國「穀子經濟」的規範探路，呼籲社會關注青少年非理性消費問題。值得關注的是，《指引》對未成年人做了「銷售限制」：經營者不得向8周歲以下未成年人提供二次元衍生商品和服務；向8周歲以上未成年人銷售時，應通過線上或線下等方式確認是否已取得相關監護人的同意。 張麗霞說，儘管我國消費者權益保護法、未成年人保護法已為未成年消費者提供了基本的法律保障，但在面對「穀子經濟」這一兼具文化符號性、圈層依賴性與交易隱蔽性的新型消費形態時，現有制度難以實現有效覆蓋。部分「谷品」存在內容擦邊、低俗等問題。「谷品」還催生出諸多圍繞未成年人的詐騙套路，不法分子往往以出售熱門動漫周邊為幌子，在社交平臺誘導下單後實施詐騙，誘導未成年人轉帳匯款，造成家庭嚴重財產損失，亟須通過專門規則將「穀子經濟」納入更具強制力的監管體系。 為愛買單更需理性消費 雖然「穀子經濟」以超千億規模快速擴張，但在「成長煩惱」的背後，如何讓青少年在享受文化樂趣的同時，引導青少年樹立正確的消費觀念，避免陷入「為愛氪金」的漩渦，考驗著家庭、學校、企業與監管部門的智慧。 記者了解到，目前一些未成年人「端盒」「抽隱藏款」等行為，不僅增加了家庭的經濟壓力，還可能對身心健康造成不良影響。那麼，何為「非理性消費」的界限？張麗霞指出，核心在於未成年人的消費行為是否展現了充分的認知、判斷力、意志力以及承擔責任的能力。如果僅僅因為情感的驅使，在「端盒」「抽隱藏款」等機制下不斷消費，導致高額支出甚至借貸，例如有中學生為了購買徽章而借款5000元，這已經超出了他們年齡和能力所能合理承擔的限度，屬於典型的非理性消費。從法律角度講，此類行為由於意思表示不完整、超出了其民事行為能力的範圍，可能會被認定為無效或可撤銷。 上海社會科學院應用經濟研究所研究員曹禕遐接受媒體採訪時表示，「穀子經濟」作為從日本傳來的二次元文化衍生產物，在市場管理上不妨借鑑域外已有經驗，做一些提前預判。如7萬元天價「穀子」的出現，背後暴露出私人炒賣亂象及大眾對二手流通正規渠道的需求。 張麗霞認為應以權利義務意識與行為責任為基礎，推動未成年人的財商教育，主張根據不同年齡未成年人身心特點，培養他們基礎的金融知識和契約意識，以便理解消費行為背後的法律後果和責任；提高他們識別風險的能力，識別並避免盲盒炒作、團購詐騙等不良誘導；建立預算管理和消費規劃的技能，通過家庭「消費協議」和支出記錄來實現自我控制；塑造理性、節制以及具有社會責任感的消費觀念，預防身份物化和圈層攀比現象的發生。從「引導理性消費」的視角出發，幫助未成年人在「知情—判斷—控制—反思」的過程中形成健康的金錢觀和消費行為。 稿件來源：法治日報生活 本報記者 焦豔
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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