廣州荔灣「七月七·弄巧季」重塑民俗文化場景
2025-11-10 01:13 9,294次浏览觀鳥，正成為當下一些年輕人擁抱自然的新選擇。對他們而言，觀鳥不僅緣於對羽翼生靈的好奇，更是在快節奏的都市裡打開感官、與自然建立聯結的獨特方式。他們藉助觀鳥探索城市生態、感知生命律動，在其中尋得心靈棲息之所，思考如何與自然和諧共處，並將這份熱愛傳遞給更多人。 資深觀鳥愛好者麻傑夫，最近一次觀鳥是從北京專程遠赴柴達木盆地；而青島市環境保護科學研究院邵蕊博士，則期待日常與鳥兒多「偶遇」。 觀鳥正成為當下一些年輕人的生活方式。這一活動門檻不高，形式靈活。有人舉起望遠鏡，觀察落在窗外樹枝上避雨的烏鶇；有人專程來到故宮，從《寫生珍禽圖》《鳥譜》等古畫中，欣賞被記錄下來的鳥獸之美；也有視障人士，打開耳朵聆聽鳥鳴，加入觀鳥行列。 這些年輕人為何愛上觀鳥？當他們在觀鳥時，是在觀什麼？擊中年輕人心靈體驗的是什麼？ 去了解、去觀察，與自然建立聯結 麻傑夫回憶，走上觀鳥這條路，源於一份迫切的好奇——「這隻小鳥叫什麼？」 2020年「五一」假期，麻傑夫和妻子帶著曾在非洲看獅子用的望遠鏡，去京郊白河露營。「當時我們正從棧道返回，一隻橙色和黑色相間、翅膀上有兩個白斑的小鳥，蹦跳著落到旁邊的樹上。我們從未見過這樣的小鳥。」麻傑夫舉起望遠鏡，把手機鏡頭湊上去，小心翼翼地拍下了這隻小鳥。 到家已是凌晨，麻傑夫躺在床上，仍惦記著白天那隻奇特的小鳥。他翻出照片進行識別，「這隻鳥叫北紅尾鴝！」弄清名字的那一刻，麻傑夫打開了觀察世界的一個新視角。 最初兩年，麻傑夫總想去外地觀鳥。後來他發現，身邊的「自留地」因為觀鳥變得更有新鮮感。「家附近的奧林匹克森林公園，我們每次去都會有新的收穫和期待。」他說。 選定奧森公園作為「自留地」後，麻傑夫開始留意這裡的四季自然時序：公園的水面何時結冰、何時消融；每年某種候鳥何時抵達、何時離去，留鳥與夏候鳥在哪個時段開始鳴唱或築巢；還有第一聲蛙鳴響起的時刻，某類蜻蜓開始羽化的瞬間……他都一一記在心上。 「即便爬這座山一千次，或許也不如觀鳥十次來得印象深刻。這種鳥為何存在？該去哪裡尋找它？它又為何會出現在那裡？為了找到這些鳥，你要主動去了解、去觀察，與自然的聯結由此建立起來。」 在北京長大的麻傑夫，因為愛上觀鳥，開始理解並思考北京的生態。「適當觀鳥對人、對生態都有好處，我希望能讓更多人喜歡上觀鳥。」 用聲音辨識鳥種，是觀鳥的重要方式。2024年，麻傑夫想到：既然能靠聲音辨識鳥種，視障朋友能否也參與到「觀」鳥中來？ 「聽，它正發出標誌性金屬感飛鳴聲。」作為環保組織「自然之友」野鳥會的領隊，麻傑夫以「聽」為鑰匙，為視障群體打開觀鳥新大門。他向這些特殊的觀鳥者描述，「這是一隻烏鶇的雄鳥，它渾身黑漆漆的，卻長著鮮豔的黃色長喙，差不多有我們小臂那麼長。」 迄今為止，他聯合觀鳥愛好者、愛心企業志願者及專業助盲組織，成功舉辦4場線下視障人士觀鳥活動。同時，他在社交媒體上持續更新《上班前的觀鳥》欄目，用第一人稱視角展現普通「鳥人」(觀鳥者)工作日清晨的觀鳥日常，他把觀鳥途中的錄音配上解說，製成播客節目《處處聞啼鳥》。 「觀鳥的門檻可以很低。」麻傑夫想讓更多人知道，觀鳥不一定非得拿起相機捕捉高清畫面。「哪怕是午休時下樓走走，用耳朵聽、用眼睛看，也能了解到不少關於鳥的事。」 觀鳥成為一種「抬頭就能參與」的新生活方式 頭戴遮陽帽，脖子上掛著望遠鏡，這是「鳥人」的經典裝扮，觀鳥者們藉此互認，友善地點點頭，有時會問上一句「今天看到什麼鳥了」，有時則結伴去找鳥。 北京奧森公園裡，一名90後女孩說，她是被麻傑夫的作品打動，「入坑」觀鳥。因運動損傷，她無法進行劇烈運動，「觀鳥讓我在工作之餘、周末走出家門，探索生活的城市。抬起頭，走進熱愛的大自然裡放鬆身心，還能認識新朋友。」 1996年10月5日，在北京西北部鷲峰舉辦了群眾性野外觀鳥活動。近30年來，北京的觀鳥愛好者和相關組織日漸增多。 北京師範大學教授鄧文洪介紹，京津冀地區的鳥類超過600種，約佔全國鳥類種數的40%，其中候鳥有420餘種。「京津冀地區地處東亞-澳大利西亞候鳥遷徙通道，每年春秋兩季，大量候鳥經此遷徙、停歇，珍稀物種也經常在此現身。」鄧文洪說，市民如今能夠直觀地感受到，小區裡的鳥類越來越多了。例如烏鶇、白頭鵯等鳥類，原本主要分布於黃河以南，過去在京津冀地區很罕見，近些年越來越常見了。 許多人專程從全國各地趕來，追尋這些翱翔天際的生靈。來自上海的韓偉說：「愛上觀鳥之後，我出門前總會先關注當地的鳥訊，要是鳥情比較穩定，一定會帶上相機。」韓偉原本是6月中旬來北京看演唱會的，了解到密雲有雕鴞在育雛，便帶上長焦鏡頭和相機趕了過去。 「入坑」一年，韓偉已「加新」(指發現新品類的鳥)近200種鳥。他至今記得初識四聲杜鵑時的場景，「開始以為是只鴿子，直到它飛走後叫了幾聲，才反應過來是杜鵑。」韓偉循著四聲杜鵑的叫聲在翠綠的松林裡穿梭，「它叫幾聲，引著我過去，等我過去了，它又在別處叫了」。追逐近兩小時後，他終於拍下了這隻腹有白斑、叫聲洪亮的小鳥，「拍到的那一刻很開心，尋找它的過程更有意思」。 在社交平臺上，觀鳥成為一種「抬頭就能參與」的生活方式。據統計，小紅書上相關筆記的討論量超700萬，閱讀量超10億，近一年發布的筆記數量是以前10年總和的1.2倍，最近一年投稿用戶年齡多集中在25歲。 「以前遠遠地看，鳥兒只是黑乎乎一小團剪影。開始觀鳥後發現，原來鳥兒是如此美麗多彩的小生命。」剛加入觀鳥圈的博主「自然鵝」說，觀鳥在無形中培養了自己對生活的觀察力。「鳥兒是城市裡比較容易接觸到的野生動物，充滿生命力。」他從遷徙的斑頭雁身上，看到了飛越珠峰的壯舉；從棲息古建的北京雨燕，聯想到對古建保護的推動；從某些鳥類的習性中，體會到野生動物獨特的生存智慧與魅力。 對邵蕊而言，觀鳥既是工作，也是愛好。2022年5月至2024年5月，她參與完成青島市生物多樣性保護優先區域生物多樣性調查，通過摸清鳥類基本情況，提出針對性保護建議和對策。 「我喜歡探索中『遇見』的過程。」即便走了一整天沒有發現鳥兒，邵蕊也不會感到沮喪。如果恰好有鳥兒飛到眼前，這種遇見就像鳥兒饋贈的禮物，讓她感到一種「被選中」的驚喜。 2023年5月，邵蕊在嶗山進行野外調查時，發現山東省此前無明確記錄的淡尾鶲鶯。那時她還是入門者，身上只帶瞭望遠鏡和手機，便用手機錄下了淡尾鶲鶯的叫聲。用識別軟體無法辨認，在青島市觀鳥協會專業人士幫助下，最終確認了這一鳥種。 觀鳥不能為了「出片」 需保持適當距離 今年以來，明星效應帶動一波「觀鳥熱」，鳥兒成為不少地方的旅遊名片，多地紛紛向遊客發出邀請，歡迎大家前來「打鳥」。中國科學院動物研究所生態學博士朱磊在其公眾號上指出，不建議使用「打鳥」一詞，儘管表達的是「拍鳥」之意，但這種表述可能潛移默化地影響觀鳥心態。畢竟觀鳥的本意，是尊重自然、尊重生命。 受訪者普遍認為，觀鳥愛好者增多是件好事。但需要引起注意的是，過度靠近、誘拍、巢拍等行為，會干擾鳥類正常生活。 今年6月底，青島中山公園南門一棵法國梧桐樹上，一窩紅角鴞幼鳥成為備受關注的「明星」。這窩毛茸茸、還不會飛的小傢伙，吸引大批市民和攝影愛好者圍觀拍攝，很多人架起「長槍大炮」對準它們。最終，梧桐樹周圍拉起保護線，志願者自發前來守護這窩紅角鴞。 「可能有些人只是為了出片，並非真正愛鳥。」邵蕊提示，對鴞這種夜行性鳥類，要儘量避免用燈光照射。「文明觀鳥需保持適當距離，可藉助望遠鏡或其他工具來觀察，減少對鳥類自然行為的幹擾。」 2023年9月，邵蕊在一座海島上做野外調查時，幸運地拍到紅背伯勞的照片。這種通常出現在新疆的鳥，突然現身青島，邵蕊推測它可能是一隻迷鳥。作為山東省新記錄鳥種的發現人，邵蕊十分興奮，但她並不沉迷於「加新」，「看著鳥兒在山裡或樹上蹦蹦跳跳，我就很開心」。 中青報·中青網記者 張藝 實習生 楊麗來源：中國青年報
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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