廈金「小三通」客運航線今年旅客量突破100萬人次
2025-11-04 05:48 2,934次浏览暑期社會實踐作為連接課堂與社會的紐帶，是大學生認知國情、錘鍊本領的重要路徑。然而，當前部分實踐存在「重形式輕實效」「重短期輕長效」的傾向，導致教育價值不夠理想。當前，應從制度設計、實踐深度、長效機制三個維度構建系統性解決方案，推動實踐教育從「走過場」向「走心」轉變、從「短期活動」向「成長工程」升華、從「任務完成」向「價值塑造」轉化，進而讓大學生在實踐中觸摸社會溫度、在服務中感悟家國情懷，並將個人理想融入民族復興偉業，讓青春之花在祖國最需要的地方綻放。 構建「三位一體」制度體系 夯實實踐教育根基 暑期社會實踐的實效性首先依賴於科學規範的制度設計。高校應建立目標導向、過程管理、資源保障「三位一體」的制度體系，將實踐教育納入人才培養全過程。 建立需求對接機制。高校需主動構建「雙向互動」的需求對接機制，推動實踐內容與地方發展需求同頻共振。一方面，建立常態化需求摸排機制，通過與地方政府、行業企業、社區組織籤訂戰略合作協議，設立專項聯絡崗位，定期收集地方在產業發展、基層治理、公共服務等領域的實際需求，形成動態更新的「實踐需求清單」。另一方面，結合高校學科特色與人才培養目標，對需求清單進行篩選與整合，將地方需求轉化為具有專業針對性的實踐項目，避免實踐內容的隨意性與盲目性。此外，應建立「需求—項目—反饋」的閉環管理機制，通過實踐後的效果評估與地方反饋，動態調整實踐內容，形成需求對接的持續優化循環，確保實踐教育始終服務於地方發展實際。 完善過程管理規範。高校需制定全覆蓋的社會實踐標準化流程，構建前中後期「三位一體」的過程管理體系。在前期階段，鼓勵實踐團隊開展實地預調研與需求分析，制定包含目標設定、方法選擇、進度安排的詳細實施方案，並通過專家評審確保方案可行性。在中期階段，建立過程記錄與動態調整機制，要求團隊定期提交工作日誌、影像資料與階段性報告，記錄實踐過程中的關鍵節點，並根據實際情況對方案進行必要調整，確保實踐活動靈活性。在後期階段，強化成果轉化與質量評估，制定包含調研報告、解決方案、實踐感悟等在內的多維度成果評估標準，並將成果質量納入團隊考核，推動優秀成果向政策建議、社會服務轉化。 構建資源保障網絡。高校需構建資金、人員、平臺等多維資源保障網絡，為實踐活動提供全方位支持。在資金保障方面，整合校友捐贈、企業贊助、政府補貼等資源，設立社會實踐專項經費，並根據項目類型、實施周期與覆蓋範圍進行差異化資助。在人員保障方面，建立複合型導師團隊，吸納專業教師、行業專家、基層幹部擔任指導教師，明確「學術導師—實務導師—思政導師」的分工職責，形成協同指導的「三師制」模式。 創新沉浸式實踐模式 深化社會認知度 暑期社會實踐的核心在於讓學生真正融入社會場景，通過深度參與實現認知升級。這需要突破傳統「觀光式」實踐，構建參與式、研究式、服務式相結合的創新模式。 推行「角色代入」實踐。高校需與實踐單位協同設計角色方案，結合地方實際需求與學生專業背景，確定可操作的職責範圍。如在基層治理實踐中，學生可擔任「社區協管員」，參與矛盾調解、政策宣傳等工作；在產業發展實踐中，可擔任「項目助理」，協助完成市場調研、方案優化等任務。為確保角色代入的有效性，可建立「任務清單—過程記錄—反饋調整」全流程管理機制，保障學生通過「做中學」的體驗，深刻理解專業價值與社會需求的連接，推動其認知從「書本知識」向「實踐智慧」轉化。 開展「問題導向」調研。高校需構建「主題篩選—方法指導—成果轉化」的閉環調研體系。在主題篩選環節，結合學科特色與地方發展痛點，建立動態更新的調研主題庫，例如圍繞鄉村振興中的「產業可持續性」、基層治理中的「數位技術應用」等關鍵問題，確保調研選題兼具專業性與現實性。在方法指導環節，開設社會調研方法課程，系統培訓問卷設計、深度訪談、數據分析等技能，並配備專業導師全程指導，確保調研過程的科學性。在成果轉化環節，建立多層次的成果應用機制，將實踐數據納入地方決策參考，創新方案可對接企業或社會組織進行孵化。 實施「持續服務」計劃。高校應構建「基地建設—團隊接力—資源聯動」的長效服務機制。在基地建設方面，與實踐地籤訂長期合作協議，設立固定實踐基地，明確雙方權利義務，確保服務的穩定性。在團隊接力方面，採用「老帶新」模式，由往屆實踐團隊向新團隊傳授經驗，形成「調研—服務—反饋—優化」循環鏈條，確保服務的連續性。在資源聯動方面，整合校友資源、企業資源與政府資源，如邀請基層工作校友擔任實踐導師，聯合企業提供技術支持，對接政府部門推動成果落地。 構建「全周期」成長體系 實現實踐價值升華 暑期社會實踐的最終目標在於引導青年將個人成長融入國家發展，這需要建立從實踐參與到職業選擇的「全周期」引導機制。 建立實踐成果轉化平臺。高校應設立「社會實踐成果孵化與轉化中心」，構建「篩選—培育—推廣」全流程轉化機制。在篩選環節，建立多維度評估指標，重點考察成果的創新性、實用性與社會價值，並遴選出具有轉化潛力的優秀成果。在培育環節，配備專業導師團隊，對入選成果進行深度指導，如幫助完善政策建議的邏輯框架、優化創業項目的商業模式等。 構建校友聯動網絡。高校需建立「實踐基地校友聯繫制度」，構建「校友參與—經驗傳遞—職業發展」的協同機制。在聯繫制度建設方面，與實踐基地校友建立常態化溝通渠道，組建「校友實踐指導委員會」，明確校友在過程指導、成果評估中的職責。在經驗傳遞方面，設計系統化的校友參與模式，定期開展「校友實踐分享會」，邀請紮根基層、服務西部的校友分享其工作心路歷程與實戰經驗。在職業發展引導方面，構建實踐表現與職業推薦的聯動機制，將實踐表現納入校友企業的招聘參考，為在實踐地表現優異的學生提供就業對接服務，推動「實踐地」向「就業地」轉化。 完善激勵評價機制。高校需改革現有評價體系，構建「過程性評價+結果性評價+發展性評價」相結合的多樣化評價機制。在過程性評價方面，應建立實踐表現動態記錄系統，通過導師評語、團隊互評等方式，全面記錄學生實踐參與度、貢獻度與成長度。在結果性評價方面，制定標準化的成果評估指標，並將結果納入獎學金評定等核心指標體系。在發展性評價方面，關注實踐對學生長期發展影響，如跟蹤學生畢業後職業選擇、工作表現與社會貢獻，將服務基層、紮根西部就業情況納入高校就業質量報告。 (作者：康秀雲、於千惠，分別系東北師範大學馬克思主義學部教授，東北師範大學馬克思主義學部博士研究生)
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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