哈鐵開行訂製「專列」 服務歌迷返程
2025-12-01 19:23 2,527次浏览「快看，復興號！」當高鐵列車從盧溝橋旁飛馳而過， 一群小遊客興奮地高喊。7月24日，新華日報·交匯點記者與00後大學生組成的「凱歌穿越八十年」尋訪團在北京盧溝橋畔發現，「盧溝橋上遠眺復興號」已成為熱門「打卡」項目。很多遊客駐足等候，只為定格「歷史的見證和未來的希望同框」這一經典瞬間。 一旁的中國人民抗日戰爭紀念館內，「為了民族解放與世界和平——紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年主題展覽」自7月8日開展以來，已迎來10多萬觀眾。其中，一本泛黃的《保衛盧溝橋》劇本靜靜陳列，這部1937年由中國戲劇「天團」集體創作的三幕話劇，僅用3天時間便完成初稿創作，被譽為「話劇創作史上的奇蹟」。 集體吶喊：群星共同「保衛盧溝橋」 「保衛盧溝橋！保衛華北！保衛祖國！一切不願作奴隸的人們，起來呀！」在《保衛盧溝橋》劇本「代序」的結尾，用加粗黑體標註的4行臺詞格外醒目。 1937年8月7日，話劇《保衛盧溝橋》在上海蓬萊大戲院首演，舞臺上下共同振臂高呼「保衛盧溝橋、保衛華北」，磅礴的氣勢和抗戰的激情讓該劇轟動一時。當天《申報》刊發的宣傳語也相當「炸裂」——「使你敵愾同讎！」「使你決心抗戰！」並稱該劇是「抗戰第一聲的悲壯事實」。 話劇上演的1個月前，七七事變爆發，盧溝橋畔的槍聲激起中國人民奮勇反抗，吹響了全民族抗戰總動員的號角。7月15日，中國劇作者協會在上海成立，決定集體創作話劇《保衛盧溝橋》，控訴侵華日軍暴行、謳歌中國軍民浴血奮戰。 「當時限定3天內拿出初稿。」著名劇作家陳白塵參與該劇第三幕創作，他的女兒、南京師範大學退休教授陳虹介紹，「三幕話劇分別為《暴風雨的前夕》《盧溝橋是我們的墳墓》《全民的抗戰》，五六位作家一組同時寫一幕，寫得快的人十幾個小時就完成了，最終7月30日劇本印刷。」 「《保衛盧溝橋》打破傳統的戲劇創作模式，開創了文藝界集體創作的先河。」中國人民抗日戰爭紀念館革命文物部副研究館員徐源感慨道，從沒有一部話劇，聚集如此多的名家：崔嵬、張季純、阿英、於伶、宋之的等17位編劇參與，冼星海、周巍峙等人譜寫同名主題曲，陳白塵、辛漢文等7人成立演出籌備委員會，並邀請洪深等19人組成導演團，趙丹、金山、王人美、王瑩、吳茵等近百位電影人踴躍參與排練和演出。 「沒有那麼多角色，有演員表示演一個群眾也行。」陳虹說，當時周璇已是當紅明星，但在這部劇中只扮演了一個群眾角色。 南京圖書館研究員夏彪給記者出示了《保衛盧溝橋》首演當天的《大公報》公演特刊，其中，郭沫若題詞「盧溝橋雖然失掉了，我們依然要保衛盧溝橋」；著名導演萬籟天以《抗戰戲劇的開始》為題指出，《保衛盧溝橋》如抗擊敵人的大刀一般「掀起了全民抗戰的熱誠」。首演次日，《申報》發表評論稱《保衛盧溝橋》「猛烈地激動每一個觀眾的神經，沸騰他們的熱血。」 愛國無罪：一劇停而萬劇生 《保衛盧溝橋》被稱為中國戲劇陣線的戰鬥宣言，而它從來不是舞臺獨唱。抗戰史專家、南京師範大學歷史系教授經盛鴻告訴記者，1937年7月16日，「南京新聞記者協會」派代表找到劇作家田漢，稱他們準備舉行一次慰勞前方抗日將士的募捐義演，邀請田漢寫一個話劇劇本。田漢當即應允，當晚就動筆寫作，取名為《盧溝橋》。 「這部劇其實沒有什麼情節，基本都是激情鼓舞抗戰的內容。」經盛鴻說，除了部分導演、明星來自上海外，其他演員都由南京的記者出演，所有人都無報酬。經過幾天緊張的排演後，1937年8月9日，話劇《盧溝橋》在南京大華大戲院等地公演，成為《保衛盧溝橋》的「姊妹篇」，掀起了民眾抗戰的熱潮。 在上海，振奮人心的《保衛盧溝橋》演出被「八·一三」淞滬會戰的炮聲打斷。雖然《保衛盧溝橋》只演出了14場，但以話劇為載體創作、以盧溝橋事變為題材的作品如一石投水，激起無數漣漪。 「我們有筆的時候用筆，有嘴的時候用嘴，到嘴筆都來不及用的時候，便勢將以血肉和敵人相搏於戰場，我們不甘心作奴隸，我們願以鮮血向前！」正如《保衛盧溝橋》臺詞所言，中國文藝界在民族危急存亡的關鍵時刻發出了熱血的抗戰吶喊。 「七七事變後，尤其看到黨中央向全國發出《中國共產黨為日軍進攻盧溝橋通電》，包括父親在內的很多進步文藝工作者都異常激動。」 陳虹對記者說，「在此之前，所有的文學刊物上都不允許出現『抗日』字樣。為宣傳抗日，父親遭到通緝甚至毒打，如今愛國終於不再有罪了！」 陳虹介紹，這一時期，除陳白塵獨立創作的四幕劇《盧溝橋之戰》外，還誕生了張季純的《血灑盧溝橋》、胡紹軒的《盧溝橋》等以盧溝橋事變為核心背景的話劇作品。這些作品仿佛烽火中的萬人大合唱，形成了中華民族以血肉為音符、以山河為舞臺的音畫史詩。 霧季公演：掀起文藝抗戰新高潮 《保衛盧溝橋》停演後，聚集於上海的戲劇、影視工作者紛紛奔赴前線與敵後。對此，周恩來專門指示：以話劇為突破口，繼續堅持鬥爭。在中國共產黨的領導下，這支「文化的軍隊」在大後方迅速掀起了文藝抗戰運動的新高潮。 1941年10月，中華劇藝社在重慶成立。在當年10月至次年5月的重慶霧季，該社趁著日軍轟炸間隙排演了《大地回春》《天國春秋》《屈原》等7部大戲。受其感召，在此後的4年時間裡，幾十個戲劇團體在重慶霧季上演100餘部話劇，史稱「霧季公演」。《新華日報》對此進行了濃墨重彩的報導，讓這場「舞臺上的抗戰」更加深入人心。 沒有資金、生活困頓，這些都沒有澆滅中華劇藝社成員的創作熱情，他們把舞臺變成沒有硝煙的戰場。「《大地回春》公演後，全場觀眾群情激昂。演至高潮時，有觀眾高喊『我報名參軍』！父親常跟我說，一部戲能有這樣的效果，身為編劇這輩子都值了。」陳虹回憶道。 「當年在課堂上聽老師講述這段文化抗戰史印象頗深。戰爭年代，戲劇人手中的筆就是槍，口中的臺詞就是射向敵人的子彈。鼓舞民眾奮起抗爭，這就是戲劇的力量。」文華獎獲得者、一級演員郝光一邊翻閱著88年前的戲劇臺本，一邊說：「今天的戲劇工作者仍要紮根人民，生動演繹和平年代的美好故事。」 如今，盧溝橋石獅靜立如初，前來參觀、遊覽的年輕面孔絡繹不絕。他們或許不知，80多年前曾有這樣一群人在劇場內振臂高呼，但《保衛盧溝橋》劇中那句「不願作奴隸的人們，起來呀」仍如88年前那般錚錚作響。 指導單位：江蘇省委網信辦 總策劃：雙傳學 顧雷鳴 策 劃：田 梅 薛穎旦 馮海青 統 籌：塗 珂 顧星欣 文 字：徐 寧 攝 像：張 筠 曹凱琪 王詩宇 剪 輯：王詩宇 美 編：朱 麗 檢 校：王 瑾 刊頭題詞：孫曉雲 海報指導：師 悅 海報設計：武軒伊 支持單位：江蘇省新四軍研究會 南京藝術學院 新華報業傳媒集團 出 品
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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