（輝煌60載 魅力新西藏）從走出高原到回到高原 西藏薩迦寺高僧的修行與濟世
2025-11-05 03:56 6,419次浏览8月10日，為期三個多月的「貝聿銘：人生如建築」回顧展在上海當代藝術博物館（PSA）落下帷幕。這場由PSA與香港M+博物館聯合主辦的建築大展，自4月26日開幕以來，累計吸引觀眾逾15萬人次，日均參觀量超1700人。作為美籍華裔建築大師貝聿銘在中國內地的首個全面回顧展，此次展覽不僅是PSA與M+籤署合作後的首個項目，也是「2025上海西九文化周」的焦點活動。展覽通過逾400件手稿、模型、影像及文獻，完整呈現了貝聿銘跨越七十載的建築生涯。走進展覽，就像走進「蘇州園林」社交平臺上，不少網友形容此次貝聿銘回顧展是「必看的建築盛宴」。5月18日國際博物館日當天，展覽接待觀眾7126人次，刷新PSA開館以來單日參觀紀錄，當周周末雙日觀展人數更突破1.2萬大關。剛剛過去的閉展周，即便烈日炎炎，仍有大批市民前來，展廳內人頭攢動。8月初的收官講座「世界的貝聿銘」現場座無虛席，線上直播觀看人數突破1.2萬，創下展期新高。 展覽現場。展覽分為六大主題，從成長背景、都市設計理念、跨領域對話、業主協作、材料與結構探索及重釋歷史的策略等多個維度重新解讀貝聿銘的生平及重要貢獻。值得一提的是，此次展陳空間設計參照蘇州園林的布局方式，觀眾可以在高低曲折間發掘貝聿銘不同階段建築設計中的「伏筆」。展覽還特別設置一條「時間走廊」，串聯貝聿銘跨越40年兩大代表作——華盛頓國家美術館東館和多哈伊斯蘭藝術博物館。建築師柳亦春表示，「這個展覽是迄今為止，能夠看到的最完整、最豐富的關於貝聿銘的建築作品和文獻的展覽，他的作品和文獻與整個展覽的設計融為一體。」看見「不一樣」的貝聿銘上海，是貝聿銘建築夢想的萌芽地，10歲起，貝聿銘先後就讀於上海青年會中學和聖約翰大學附屬中學。正是在上海，這位日後的建築大師第一次接觸現代主義建築。1934年上海國際飯店落成，讓貝聿銘萌生出成為一名建築師的夢想。展廳內特別呈現了1930年代的上海市貌以及與貝聿銘在上海成長經歷相關的歷史文獻。通過這些展品與文獻，觀眾可以一覽傳奇建築師的七十年從業生涯，更能夠與貝聿銘作品中體現的民族意識產生共鳴，理解他在跨文化和現代環境中不斷探索演繹地方性和歷史原型的動力。 在建築手稿與模型之外，展覽還通過影像及文獻資料，使觀眾近距離探索貝聿銘的生活與工作。標誌性的圓框眼鏡，極具感染力的笑容，勾勒出謙遜、務實的貝聿銘。一位觀眾表示，「看過這個展，才發現原來我對貝聿銘一無所知。」「展覽+City Walk」展覽期間，面向不同年齡段的觀眾，PSA推出一系列富有啟發的講座、城市行走與夏令營活動。開幕圓桌「反思、偏見、實踐：貝聿銘與中國」邀請包括丁沃沃、黃文菁、劉克成、柳亦春、林兵、柯衛六位嘉賓結合自身經驗，探討貝聿銘的建築作品與方法論。6月19日M+和PSA共同主辦公共講座「不止於形式的對話——徐冰與貝禮中談貝聿銘、藝術與建築」，深入探討貝聿銘對當代藝術的興趣，及其在建築設計中與藝術家展開的合作。「文化遺產日」當天特別開展的城市行走直播活動則聚焦「貝聿銘的上海足跡」，直播當天，近63萬名觀眾在線跟隨建築歷史學者喬爭月的講述踏訪了貝聿銘建築生涯的起點。夏令營「貝聿銘的幾何變奏」通過講座、研學、模型製作、空間搭建、烘焙體驗等課程設置，引導青少年對貝聿銘建築的形式語言進行再現與再創造。8月9日，展覽閉幕前的最後一場講座「貝聿銘的中國」舉行。蘇州博物館新館的駐場建築師林兵，上海交通大學博物館館長、上海博物館原副館長陳克倫，和親歷蘇博新館建造過程的蘇州博物館原副館長錢公麟，共同解讀了貝聿銘的蘇博設計以及這一作品對中國博物館建築的深遠意義和影響。隨著8月10日展期結束，這批展品將啟程前往卡達多哈繼續全球巡展。 「看過展覽，我希望能去更多的地方，身臨其境地感受建築帶來的生命力。」一位觀眾感慨道。
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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