廣東省檔案館推介一批抗戰時期僑批檔案
2026-02-15 15:12 2,528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)
1945年8月15日，日本宣布無條件投降。次年，一場人類有史以來參與國家最多、規模最大、開庭時間最長的審判隨之而來，史稱「東京審判」。這場審判持續兩年多，共開庭818次，判決書超1200頁。 東京審判現場。(資料圖) 1946年5月，由中、美、英、蘇等11個國家組成的遠東軍事法庭對日本28名甲級戰犯進行審判，梅汝璈代表中國出任遠東國際軍事法庭法官，並以6票對5票的微弱優勢把東條英機、土肥原賢二等7名首犯送上了絞刑架。 1946年，梅汝璈(前排右二)與其他10名法官在遠東國際法庭合影照片。(資料圖) 「斷不使戰爭元兇逃脫法網！」 1904年，梅汝璈出生於南昌市朱姑橋梅村，在清華學校(清華大學前身)畢業後便赴美留學，先在史丹福大學學習，後入芝加哥大學法學院專攻法學，獲得法學博士學位。 梅汝璈。(資料圖) 「堂哥他自小就聰穎好學，他的父親也十分重視子女們的學習。」今年已經97歲的梅汝璈堂妹梅清珍與梅汝璈一起生活過一段時間，雖年事已高，但她對梅汝璈青年時期在家就十分好學的樣子依然印象深刻。 1945年東京審判期間，梅汝璈身著法袍留影。(資料圖) 1946年至1948年，梅汝璈出任遠東國際軍事法庭法官，參與了「東京審判」。作為一名中國法官，面對死難者同胞，梅汝璈曾立誓：「我既受國人之託，決心勉力依法行事，斷不使戰爭元兇逃脫法網！」 「法官座位之爭」 這場持續兩年多的審判並沒有想像中那般容易，在開庭預演時就因為座次問題引發了爭議，審判長將中國的座次排在英國之後，梅汝璈對這一安排立即提出強烈抗議：「如論個人之座位，我本不在意，但既然我們代表各自國家，我認為法庭座次應該按日本投降時，各受降國的籤字順序排列才合理。」 這場座位之爭，是梅汝璈第四代後人、梅汝璈故居講解員梅庭軍講述最多的場景之一。 審判戰犯時，遠東國際軍事法庭的內部結構。圖源：CCTV4 國家記憶 梅庭軍在講解時說道：「面對不合理的座位安排，梅汝璈提出，此次庭審是審判日本戰犯，中國受日本侵害最烈、抗戰時間最久、付出犧牲最大。再者，如果沒有日本的無條件投降，也沒有今日的審判，按受降國的籤字順序排座，實屬順理成章。」 1946年，韋伯和梅汝璈(右)在東京審判現場。(資料圖) 由於梅汝璈的據理力爭，法官們作了最後表決，同意入場順序和法官座次按日本投降時各受降國的籤字順序安排。 「把7名日本甲級戰犯送上絞刑架」 在給日本戰犯量刑時，法官之間產生了激烈的爭辯，一些來自未遭到日軍過多侵略的國家的法官不贊成死刑。 東京審判現場。(資料圖) 梅庭軍表示，為伸張正義，也為給死難者同胞討回血債，梅汝璈根據兩年多的審判過程中所揭示的日軍暴行，主張對首惡必須處以死刑。最後法庭以投票6比5的微弱優勢，將東條英機、土肥原賢二、松井石根等7名日本甲級戰犯判處絞刑。 東京審判現場，戰犯在被告席等待審批。(資料圖) 這7名日本甲級戰犯罪行累累，他們分別是東條英機、土肥原賢二、板垣徵四郎、松井石根、木村兵太郎、廣田弘毅、武藤章。在他們之中，有侵略中國和發動太平洋戰爭的主要戰犯，有南京大屠殺的最高指揮官，還有在中國進行將近30年特務情報工作的「中國通」，也有策劃成立了東北傀儡政權和「華北自治」的日本侵華派遣軍參謀總長。 梅汝璈在法庭激辯。(資料圖) 除此之外，梅汝璈主張在判決書中單設一章對南京大屠殺予以說明，也獲得了法庭的同意。 「不忘苦難，珍視和平」 「我不是復仇主義者，我無意於把日本軍國主義欠下我們的血債寫在日本人民的帳上。但是，我相信，忘記過去的苦難可能招致未來的災禍。」梅汝璈故居內，這番「不忘苦難」的話語仍警示著眾多參觀者駐足思考。 圖為梅汝璈故居。劉思偉 攝 「在梅村，老人們會時常講起梅汝璈的事跡，我也一直和梅汝璈的其他親屬加強聯繫，儘可能掌握更多詳實的史料，讓大家更了解這段歷史。」講解至今，梅庭軍已記不清講了多少遍「東京審判」的歷史。 梅汝璈第四代後人梅庭軍正在故居內講解「東京審判」的故事。劉力鑫 攝 「正如故居內的那句話一樣，講解這段歷史正是為了讓大家不忘過去的苦難，同時珍視我們現在來之不易的和平。」梅庭軍稱，不論是抗日戰爭這個有硝煙的戰場，還是遠東國際軍事法庭這個沒有硝煙的戰場，都凝聚著無數先輩的奮鬥與犧牲，正是他們共同鋪就了如今的和平之路。 圖為梅村內，一處印有「東京大審判」彩繪的牆壁。劉思偉 攝 現如今的梅村，灰磚黛瓦的贛派民居建築頗具古韻，池塘內荷葉蓮蓮，梅汝璈的部分親屬及後人依然生活在這裡，還有不少親屬仍然會常回來看看。 圖為梅清珍正接受記者採訪。劉思偉 攝 「我也經常回來看看，這裡變化好大。」現如今的梅村，和梅清珍記憶中的樣子相比已有不少變化。 圖為修繕完畢後的梅汝璈故居外部。劉思偉 攝 現在，根據「修舊如舊」的原則，當地政府已經完成梅汝璈故居內外的修繕工作。故居所在的朱姑橋梅村也將煥新升級成為南昌市又一旅遊目的地，相關文旅項目將梅村600餘畝村落民居風貌和官馬古驛道進行了系統性改造提升，城市喧囂與古村靜謐僅一坊之隔，相關改造工程也將在8月底竣工。 7名甲級戰犯，犯下了何等滔天罪行？ 數十載光陰流轉 梅汝璈的身影雖已遠去 但他的精神始終浸潤著後人 歷史是最好的教科書 也是最好的清醒劑 我們當以敬畏之心銘記那段崢嶸歲月 也珍視現在來之不易的和平 作者：李韻涵 袁汝晶 劉思偉
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