雞西市在深圳舉行招商引資合作交流會 籤約總金額64.95億元
2025-10-29 23:34 6,726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)
華山醫院浦東院區靠近明月路一側的西門，有一塊僅144平方米的綠化帶。說是綠化帶，其實雜草叢生，垃圾橫飛。可這一小塊地方，既不屬於醫院範圍，也不屬於屬地金橋鎮範圍，甚至找不到當年種植它的源頭。連同空地內一座鎖著大鐵鏈的小房子，也捋不清權屬關係，髒亂是必然結果。其實每座城市都有它的治理邏輯。上海長期以「網格」為單位，劃定管理邊界。這是城市精細化治理的基石。但在面臨類似的一些「跨部門、跨行業、跨領域」問題時，已有的管理格局還是不免遭遇叫不動人、找不到負責主體的情況。上海因此開啟「多格合一」的治理新階段，也就是通過完善網格劃分標準，將城運網格、警務網格、綜治網格等多種網格進行「合一」，在不打破原有管理執法邏輯、不改變原有權責歸屬的前提下，全面整合街鎮現有力量。浦東新區按要求在各街鎮劃分出163個綜合網格，並配齊力量、捋順關係之後，類似華山醫院草坪這樣的問題，很快就浮現出來了。為什麼這些問題以前得不到解決？現在又能否找到答案？歷史遺留的「三不管」地帶，從託底到共治「市民不理解，就這麼大塊地方，隨便哪家單位的養護工人管一管，就不至於垃圾汙垢積累這麼多年。」金橋鎮精細化辦負責人沈美華帶著記者再次來到現場時，這片區域已經在金橋鎮的託底下，完成了清掃整治，雜亂的草坪也正在修剪。但城市綠化根據種植主體的不同，往往有不同的養護單位。各單位之間權責分明，也不免有彼此疏漏的地方。類似的失管區域，在金橋鎮，乃至整個浦東新區，都不罕見。「多虧了綜合網格建立後，網格長牽頭，把生態環保局下屬新金橋建設公司、金橋集團、華山醫院浦東院區等相關單位叫到了現場。大家實地查看現場問題後，召開了聯席會議，最終明確由我們部門負責處置。」沈美華說。其實處置的過程不複雜，從垃圾清理到補種綠化只用了三天時間。且涉及費用也不高，按照該綠化的養護標準，一年每平方米鎮裡花費約十多塊錢。不過，各單位協商過程中也明確，屬地政府主動託起養護的職能，是為了彌補城市化精細管理中的疏漏，並不意味著政府的無限責任。未來，周邊單位如華山醫院等，也將參與到共治中來，將該處的綠化補種納入單位預算。該區域已納入金橋鎮綠化管養範圍。杜晨薇 攝讓高行鎮工作人員「頭大」的，是一條十幾年來沒有物業管理的路段。這條秋嵐路有21家沿街店鋪，與旁邊的泰安苑小區一牆之隔。理論上，這裡是前期開發商留下的沿街商鋪，也因難以追溯的歷史原因，這一段路找不到管理主體，只能由屬地政府暫時託底。綜合網格成立之後不久，一張關於秋嵐路上油汙倒灌的投訴工單就來了。網格長當即組織鎮規建辦、精細化辦，以及消防、城管、城運相關專業人員到現場「會診」，在商鋪後廚、油水隔離池、管道井等關鍵區域實地踏勘，終於找到癥結所在。考慮到後續的維護離不開商戶們的配合，街區黨支部組織21家商戶召開集體會議，同意成立「自管小組」，並制定了全面細緻的《自治公約》，明確汙水治理疏通、消防安全、環境維護等責任清單，構建清晰的責任體系。不僅如此，小組還初步制定了分為6檔的汙水管疏通自治金收費方案，會後，上半年度的汙水管疏通費也已經籌集到位。為城市治理做增量，自我加壓發現並解決問題綜合網格成立後，浦東不僅建立了有形的綜合網格工作站，也搭建了無形的「格事會」制度。一些網格長表示，以前在解決問題中，遇到並非自己分管的條線事宜，總不免有些掣肘，現在就能以網格長的身份出面「組隊」、開會，名正言順。「這樣一來，大家都願意多做些事情，給城市治理添增量。」花木街道辦事處副主任、東城綜合網格長劉珏說。今年上半年，街道對企業開展上門走訪和接待來訪，對企業反饋的問題，由網格長牽頭調度。走訪中，劉珏遇到一家餐飲企業，想在錦延路開一家首店，但對一些外擺改造想法存在疑惑。由於外擺問題比較複雜，涉及到的部門非常多，網格長便牽頭召集了網格成員一起會商，指導企業合法合規搭建外擺。「後來餐廳開出來生意很好，企業很感激，自己投資了十多萬元改造沿街綠化，帶動了周邊商鋪主動提升形象，沒有花財政一分錢。」劉珏說，網格有了「叫得動人」的底氣，幫企業解決困難時也更有魄力了。「城市治理的成果最終轉化成了營商環境。」因為網格一次次幫企業協調難題，後來，這家企業還將一個新增的項目落稅在了花木。泥城鎮綜合行政執法隊隊長袁天亮最近開始挑戰一項更高難度的任務：由於泥城地處臨港新片區，南部產業園、東部物流園區集聚著數以萬計的產業工人、集卡司機。 泥城集卡車密集，吸引了不少無證攤販。杜晨薇 攝「工人司機有吃飯消費的需求，但說實在的，產業區裡沒什麼商業配套，於是無證小攤的問題已經存在了十幾年了。有些路段因此變得油汙滿地，有些路段則一到飯點兒水洩不通，經常接到投訴。」如果不是建起綜合網格，袁天亮和隊員們也只能加班加點和小商販「打遊擊」，儘可能在維護市容和工友需求之間找到平衡。不過最近，泥城鎮計劃依託綜合網格，開展流動餐飲「正規軍」工作。網格工作人員到園區內深度調研後，劃定了數十個人流量較大的、有一定空閒場地的區域。這些地方往往在路口，或者工廠門口，因為工人和司機密度高，所以也吸引了不少無證攤販。「我們準備引入一家有資質的餐飲供應商，在這些點位開設正規的餐車，根據大家的實際需求提供餐飲服務。比如迎合集卡司機吃飽的需求，在集卡區域提供盒飯。滿足產業工人改善的需要，豐富餐食品種。用安全、價廉、多樣的供給，與現有的攤販進行公平的市場競爭，引導大家用腳投票，吃得更健康、放心。」袁天亮說。
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