臺灣嘉義發生芮氏5.1級地震
2025-11-03 08:39 1,956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)
記者見面會現場。浙江省委宣傳部供圖 杭州8月4日電(記者 王逸飛)4日，以「協同推進降碳減汙擴綠增長，推動經濟社會發展全面綠色轉型」為主題的2025年「活力中國調研行」浙江主題採訪活動在杭州啟動。 今年是「綠水青山就是金山銀山」理念(下稱「兩山」理念)提出20年。當日舉行的情況介紹會上，浙江多部門就深入踐行「兩山」理念情況進行介紹。綜合來看，持續做好「三件事」，成為「兩山」理念發源地浙江推動經濟社會發展全面綠色轉型的核心打法。 第一件事，是護美綠水青山。 守護好綠水青山需要久久為功。透過「811」這個數字，可以看到浙江在此方面的毅力所在。 2004年10月，聚焦水環境問題，浙江啟動「811」環境汙染整治行動。「8」是浙江八大水系；「11」指全省11個設區市，也指當年浙江省政府劃定的區域性、結構性汙染特別突出的11個省級環保重點監管區。 這由此成為一篇「長期文章」。浙江省生態環境廳副廳長麻勝聰表示，「我們把『811』行動作為生態省建設牽一髮動全身的『龍頭工程』，接續實施5輪『811』系列行動，創新推出『五水共治』、『汙水零直排區』、全域『無廢城市』建設等載體抓手，一體推進治氣、治水、治土、治廢、治塑，實現了由局部環境惡化到全域顯著改善的躍升。」 近20年，浙江地表水省控以上斷面優良水質比例從41.9%提高到98.6%。該省設區城市PM2.5平均濃度從2013年的61微克/立方米下降到26.1微克/立方米，總體環境質量居長三角第一、改善幅度全國領先。 生態保護修復是護美綠水青山的重要手段。浙江省自然資源廳副廳長李家銀介紹，浙江堅持遵循自然之法，全力打造自然解決方案「新典範」。「我們因地制宜，借力自然，輔以必要的人工措施，讓浙江更具自然之美。」 例如麗水市九龍國家溼地公園在2023年臨時關閉賞螢區，為螢火蟲棲息地修復爭取時間。相關部門以格石賓籠護坡、松木樁固堤、階梯堰壩導流，打通水系堵點，搭配補植本土植物，改善螢火蟲的棲息環境。修復工作開展以來，這裡的螢火蟲棲息地恢復近1000平方米，種群數量超100萬隻。 第二件事，是打通轉化通道。 讓「綠水青山」就是「金山銀山」，核心是探索拓寬轉化路徑。 浙江省發展改革委副主任章春華介紹，浙江不斷創新和健全生態產品價值實現機制，培育綠色發展新動能，努力推動生態優勢轉化為經濟優勢。 「我們制、修訂了全國首部省級GEP核算標準，破解綠水青山價值『難度量』的問題，連續多年在30餘個市縣開展GEP核算；支持生態優勢突出地區因地制宜探索生態產業化發展道路，湧現了麗水山耕、安吉白茶等一大批生態富民產業『金名片』；健全綠色金融機制，創新『生態信用貸』『生態抵質押貸』等金融產品，例如麗水市針對水電站、供水企業等發放『取水貸』超100億元，綠水青山的價值愈發被市場認可。」章春華說。 浙江淳安千島湖畔的茶園。浙江省農業農村廳供圖 農村是實現共同富裕的主戰場。在浙江的鄉村，讓「綠水青山」能夠轉化為「金山銀山」的路徑也越來越多。 浙江省農業農村廳副廳長、一級巡視員徐燕峰介紹，浙江好山好水孕育了豐富且優質的「土特產」。「我們做深『精品』文章，實施鄉村『土特產富』全產業鏈優質優價工程，立足主導產業和特色優勢產業，建成單條超10億元『土特產』全產業鏈126條、總產值3216億元。『土特產』全產業鏈吸納從業人員470萬人、年平均收入5.1萬元。」 第三件事，是做大「金山銀山」。 近20年，浙江持續開展製造業「騰籠換鳥、鳳凰涅槃」攻堅行動，大力發展清潔能源、先進位造業，培育壯大綠色低碳產業。 在浙江工業強縣長興縣，當地先後開展兩輪整治提升，推動鉛蓄電池行業向新能源電池轉型升級。通過重組整合，該縣相關企業數量從175家減少到16家，產值卻增加14倍，並湧現出兩家產值超千億元的上市公司。 在產業發展維度，浙江圍繞新能源、高端裝備、生物醫藥等重點領域，做大做強優勢產業，目前已形成寧波前灣新區智能汽車產業平臺、紹興上虞先進高分子材料產業平臺等千億元級綠色低碳產業集群。 做大「金山銀山」，該省也在不斷放大「人」這一核心要素的作用。 義烏市李祖村曾被稱為「三無村」——無山水資源、無名人資源、無產業資源。後來，該村在改善村容村貌的基礎上，著力打造面向年輕人的「眾創鄉村」。李祖村鄉村運營職業經理人金靖介紹，「村子已吸引271名農創客，創客業態達73家，2024年銷售總額超7000萬元，幫助李祖村的年遊客量突破百萬人次。」 浙江於2021年啟動實施「十萬農創客培育工程」，截至今年6月已累計培育農創客8.9萬名。這股農村「新勢力」，如今已是該省做大鄉村「金山銀山」的重要動力源。(完)
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