上合詩篇
2026-02-10 19:51 1,394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)
中國已成為全球規模最宏大、門類最齊全的人才資源大國—— 人才儲備，三個之最和一個500萬 從「人口紅利」到「人才紅利」，中國經濟發展的要素稟賦正發生變化：如今，中國人才資源總量、科技人力資源、研發人員總量均為全球最高；每年培養科學、技術、工程和數學(STEM)專業畢業生超過500萬人。這三個全球之最和一個500萬意味著什麼？過去5年中國的人才儲備有哪些新變化？ 人才創新活力加速迸發 「您的『金點子』，我們收到了。」8月5日，山東省濟南市向廣大人才朋友發出了一封主題信。 今年4月，濟南市委人才辦開設人才政策「金點子」徵集專欄，面向社會各界特別是廣大人才徵集意見建議，推動提升全市人才工作質效。這封信正是要把近4個月徵集活動的進展情況與廣大人才朋友分享：對具備實施條件的建議，已迅速協調相關單位，制定具體優化方案，明確落實措施和時限，並及時予以反饋。 濟南市委人才辦常務副主任王玉躍說：「我們不斷優化人才發展生態，今年修訂出臺濟南人才政策『雙30條』(2025版)，從多方面加大支持力度。在系列政策舉措支撐下，2024年濟南新增青年人才超過15萬人，人才資源總量突破287.5萬人。」 聚焦人才這個「第一資源」，「十四五」時期各地紛紛加大培養和吸引力度。 全區人才資源總量超200萬，佔全市比重約1/4——7月17日，北京市海澱區對外公布人才「成績單」。 「近年來，我們聚焦高水平人才高地建設，推動海澱成為全球人才的嚮往之地、發展之地。」海澱區委組織部部長肖丹介紹，全區從業人員中人才佔比88.54%，比全市平均水平高出17個百分點，是全國智力資源最為密集的區域之一。海澱的GDP中，人才的貢獻率達65.21%，比全市平均水平高出7個百分點。 各地人才規模持續擴大，是中國人才創新活力加速迸發的一個縮影—— 看人才資源總量，中國已成為全球規模最宏大、門類最齊全的人才資源大國，人才資源總量達到2.2億人。技能勞動者總量超2億人，高技能人才超6000萬人。 看科技人力資源，這5年，越來越多科技人才投入到系統性科學和技術知識的產生、發展、傳播和應用活動中，科技人力資源超過1.1億人，全國科技人力的儲備水平和供給能力明顯提升。 看研發人員總量，當前，中國按折合全時工作量計算的研發人員總量超700萬人年，穩居世界首位，研發經費投入強度超過歐盟國家平均水平，全球創新指數排名升至第11位。 「過去5年，中國持續推進教育強國建設，加強人力資源開發利用，在人才培養方面取得了諸多積極成效。」國家發展改革委宏觀經濟研究院社會發展研究所社會治理室主任、研究員李璐分析，在創新驅動發展、產業轉型升級的大背景下，全國人才需求量不斷增加，基於此，中國在教育上加大相關領域招生培養力度，在高等教育階段加強前沿學科和基礎學科相結合的專業設置，推動高等教育的規模和質量均實現明顯提升。圍繞技能人才培養，中國持續推進產教融合，培養高素質技能人才的路徑越來越清晰。同時，創新拔尖人才的培養越來越受重視，面向基礎教育加強創新能力培養，人才發現和培養機制不斷完善。 STEM專業畢業生規模全球領先 人才儲備，STEM教育被認為是重要一環，近年來不斷取得新突破。 在江蘇省江陰市，江南大學江陰霞客灣校區眼下正為「迎新」作準備，還有半個月左右這裡即將迎來該校區的第二批新生。去年9月，霞客灣校區作為江南大學新校區正式啟用，集成電路、智能製造、數字科技與創意設計、纖維工程與裝備技術4個新學院入駐。 「我一直挺喜歡研究各類機器人，去年考入江南大學，智能製造工程專業成了我的首選。」在江南大學江陰霞客灣校區就讀的小宋說，希望通過學習掌握更多專業知識，參與機器人製作、比賽等實踐，為未來進入工作崗位做好準備。 江南大學校長陳衛表示，江南大學積極進行專業結構調整，搭建產教研合作育人平臺，培養更多和地方產業發展緊密結合且急需的人才。霞客灣校區4個新學院的專業方向與江陰市產業高度契合，將為推動校地合作、產教融合、協同育人帶來更多的發展機遇和合作空間。 「從學科領域來看，STEM教育聚焦科學、技術、工程、數學這些理工科類學科領域，突出以問題為導向、綜合運用多學科知識解決實際問題。」李璐說，近些年，中國持續加大STEM人才培養力度，越來越多高校開始重視圍繞STEM學科設置專業，招生規模明顯擴大，這些都有力推動了科技創新人才的培養。 數據顯示，當前，中國每年培養STEM專業畢業生超過500萬人，全球領先。2023年，理工農醫類在碩士研究生中的招生規模佔比為60%，在博士招生中的佔比超過80%。截至目前，全國已建設3批共40家國家卓越工程師學院，構建起校企協同培養的新型實體平臺。 中國推進STEM人才培養，在國際社會上得到越來越多認可。 在湖北，武漢軟體工程職業學院的專業設置中電子信息類與智能製造類專業佔比超50%。前不久，賴比瑞亞職業技術教育與培訓、STEM教育及特殊全納教育助理部長小納撒尼爾·K·西斯科來到這裡參觀，看了產教融合實踐中心的雷射雕刻、工業機器人生產等應用場景後，西斯科表示：「感受到了人工智慧等前沿數位化技術如何更好應用於職業教育教學，期待中國能把相關的教學經驗和軟硬體設備以更多語種形式呈現，讓更多國家學習和引進。」 在上海，國際STEM教育研究所的建設正加快推進，這是聯合國教科文組織在全球設立的第10個一類中心，也是其在歐美之外首個全球性一類中心。「國際STEM教育研究所是中國與教科文組織合作的重要成果，有利於中國提升科技創新人才培養質量。」中國聯合國教科文組織全國委員會秘書長秦昌威說，這也有利於中國與國際社會分享STEM教育理念與實踐，為全球教育發展貢獻中國智慧、中國力量。 讓「人才紅利」持續釋放 一顆獼猴桃，如何漲身價？在陝西省寶雞市眉縣，西北農林科技大學專家團隊的到來幫助當地果園獼猴桃的售價從每斤3元漲到了4元以上。 「西北農林科技大學在我們這裡建了獼猴桃試驗站，科技團隊常年紮根在田間，指導我們改良獼猴桃種植技術。」眉縣果農李凱說，藉助品種優選、配方施肥等技術，果園的獼猴桃不僅提了品質、漲了身價，整體產量也提高了60%左右。 近年來，越來越多科研院所、高校專家人才走進農村，建立科技小院，助推農業生產提升科技「含金量」。 截至目前，全國157家培養單位已設立科技小院1800餘個，覆蓋全國31個省(區、市)，研發推廣大量農業新技術、新品種，在提升糧食產能、果蔬品質等方面發揮了重要作用。 隨著人才隊伍的不斷壯大，這5年中國經濟發展呈現出越來越多的「新意」。 創新驚喜不斷。2024年集成電路年產量比「十三五」末增長72.6%，增加約1900億塊，越來越多的產品裝上了「中國芯」；核電、高鐵、船舶與海洋工程等裝備取得新突破，人工智慧、量子科技、載人航天、深空探測等領域創造了多個全球「首次」和「第一」。 主體爭相加力。2024年全社會研發經費投入規模增加到3.6萬億元，其中企業研發投入佔比超過77%；深圳作為創新標杆城市，研發投入佔GDP的比重達到6.46%。全球百強科技創新集群數量達到26個、佔比全球第一，高新技術企業超過46萬家。 產業添新增彩。2024年高技術製造業增加值比「十三五」末增長42%，數字經濟核心產業增加值增長73.8%，佔GDP比重達到10.4%，提高2.6個百分點；累計在研創新藥達到4000餘款，約佔全球30%。 「從自主研發的高性能作業系統，到賦能千行百業的人工智慧大模型，再到大幅提高生產效率的工業機器人，5年來我們以科技創新引領新質生產力發展，建設現代化產業體系，推動經濟高質量發展，這些都離不開人才儲備的有力支撐。」李璐說，從「人力資源優勢」到「人才資源優勢」，中國在各方面的人才建設有了更堅實的基礎，科技創新迎來更多源頭活水。面向未來，中國還將全面提高人才自主培養的質量，湧現出越來越多拔尖創新人才，讓「人才紅利」持續釋放。 本報記者 邱海峰 《人民日報海外版》(2025年08月12日 第 11 版)
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