壹視界·微視頻｜總書記引領中國經濟高質量發展
2025-11-26 05:30 9,576次浏览新能源車主只需在手機上一鍵預約，移動充電車便會如同訓練有素的快遞小哥，帶著大功率充電設備迅速奔赴指定地點。北京商報記者日前在北京海澱、經開區等多個區域走訪時發現，在新能源浪潮的推動下，「充電自由」正催生新的消費場景——移動充電車上門超充服務以「充電界外賣員」的姿態，破解了老舊小區、園區等充電樁安裝困局。這種從「車找電」變「電找車」的模式，不僅重塑了新能源車充電方式，更以即需即用的便捷性重新定義了汽車生活。 一鍵下單超充速達 在北京海澱區小南莊社區，一輛通身雪白的長方體智能移動充電車格外引人注目，它就像一個貼心的「充電夥伴」，隨時準備為車主提供服務。「有需要的居民可在微信群裡預約，遠程打開汽車充電口，物業工作人員就會操作移動充電車到車位上給車輛充電。」海澱小南莊社區書記柳春英對北京商報記者表示。 據介紹，這臺移動充電車為直流快充設備，平均1小時就能為電車完成「續航」，每度電只需要1元，用戶可以線上結算，實現了從「車找樁」到「樁找車」的轉變，切實解決了新能源汽車急需充電的相關需求。 據柳春英介紹，小南莊社區的居民院大多建於20世紀八九十年代，還是上世紀90年代平房拆遷上樓做的變壓器，設備比較老舊，電容量也有限。社區裡的新能源車主曾反映想加裝充電樁，但經過測算，僅能滿足很少一部分車主的需求，充電缺口依然很大。考慮到社區新能源車越來越多，車主充電問題會愈發嚴峻，社區將問題反映給了街道，最終由海澱區城管委和街道共同對接了北京首鋼城運公司，在去年10月中旬引入了移動充電車。 據首鋼城運技術研發部負責人常一龍介紹，為適應社區相對複雜的環境和路況，這臺車在引入社區之前還進行了一次改造升級，增加了轉向的靈活度。 不僅是小南莊社區，據北京商報記者了解，目前賽寶新能源已在北京經開區投放約60輛移動充電車，覆蓋大雄鬱金香舍、上海沙龍、朝林廣場等社區及企業園區，累計服務超1萬位車主，完成近6萬次充電。 賽寶新能源營運長林琳告訴北京商報記者：「上門超充服務旨在解決車主充電過程中的各類痛點。通過智能調度系統，快速響應車主需求，讓充電變得更加輕鬆、高效。」 生態互補並非競爭 上門超充服務的出現，會不會與現有充電樁網絡形成競爭關係？在億瓦研究院創始人黃山看來，「移動充電車是補能領域的一個場景補充，主要用於應急補電和高速救援等特殊場景，可以與充電樁網絡形成互補」。 林琳解釋道：「上門超充服務主要填補了現有充電樁網絡的『網絡盲區』和『應急缺口』。在一些老舊小區，由於空間有限，安裝充電樁面臨諸多困難，車主充電難題突出。而移動充電車可上門服務，覆蓋這些家充難以觸及的區域。此外，在應急場景中，如節假日服務區『一樁難求』、車輛半路拋錨等情況，上門超充服務能夠快速響應，實現即時補能，彌補公共快充『無法移動』的短板。以節假日為例，服務區充電排隊時間平均可達2—3小時，上門超充服務只需1小時就能到達現場並完成充電，大大節省了車主時間。」 柳春英也表示認同：「對於臨時有充電需求或不方便前往固定充電樁的車主來說，這種服務非常實用，能夠更好地滿足居民的充電需求。引入上門超充服務後，我們社區居民的新能源車充電難題得到了明顯緩解。」 林琳則將移動補能在整體補能生態中的定位形象地比喻為「毛細血管+應急響應層」。把補能生態類比為「能源供應鏈體系」，公共快充站是主動脈，解決主流補能需求；家充具有私域屬性，提供穩定補能；而移動超充則像毛細血管一樣靈活、上門，解決「最後一公裡」和突發需求。 設備勤行民眾少憂 上門超充服務的興起離不開技術支撐，而未來技術的不斷進步將持續推動這一業態蓬勃發展，其市場前景十分廣闊。 林琳對上門超充服務的市場前景充滿信心：「從需求側來看，隨著新能源車滲透率不斷提高，車樁比失衡問題愈發突出，移動超充可快速填補補能缺口。而且，應急需求日益常態化，催生『即時補能』的剛需。」 據統計，每年因充電問題導致的車輛拋錨事件超過10萬起。此外，中產家庭、網約車、運營車車主對「時間成本大於金錢成本」的接受度提升，也為上門超充服務的溢價提供了空間。目前，已有超60%的網約車司機表示願意為上門超充服務支付一定溢價。 在技術層面，更高能量密度電池、更智能調度算法等將深刻影響上門超充服務發展。 林琳表示：「目前，我們的移動充電車可滿足20—30輛新能源車一次性充電需求，未來隨著電池技術進步，這一數字有望提升至50輛以上。通過更智能調度算法，充電車調度時間可縮短30%左右。」 在黃山看來，當前移動充電車行業發展的核心瓶頸在於成本問題，包括人工成本和自動化設備的高投入。 對此，林琳表示，未來隨著自動駕駛技術普及及電池行業的不斷發展，移動充電車有望實現自主行駛和自動充電，進一步降低服務成本、提升服務便捷性與智能化水平。 新能源汽車車主董延也對移動充電車服務的未來滿懷期待：「希望這種服務能越來越普及，覆蓋更多地區。隨著技術進步，作為車主我更期盼充電速度更快、價格更親民。」 中國人民大學公共管理學院教授王叢虎表示，國家提倡低碳行為，倡導綠色文明，讓更多人響應國家政策，需要配套落實一些切實解決問題的具體措施。從「車找樁」到「樁找車」是數字時代智能化轉型的方案，設備多跑路、民眾少跑路或將成為未來的趨勢。 北京商報記者 張茜琦/文並攝
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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