中小銀行代銷基金再打「折扣牌」
2025-11-02 21:38 1,382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)
習近平總書記指出：「共同富裕是社會主義的本質要求，是中國式現代化的重要特徵。」 「十四五」規劃綱要提出：堅持以人民為中心。堅持人民主體地位，堅持共同富裕方向，始終做到發展為了人民、發展依靠人民、發展成果由人民共享，維護人民根本利益，激發全體人民積極性、主動性、創造性，促進社會公平，增進民生福祉，不斷實現人民對美好生活的嚮往。 今年是「十四五」規劃收官之年。「十四五」期間，我國中等收入群體超過4億人，人民生活水平邁上新臺階。 治國之道，必先富民。以習近平同志為核心的黨中央堅持把握髮展階段新變化，把逐步實現全體人民共同富裕擺在更加重要的位置。 從脫貧到振興 鄉村發展，步履不停 農業高質高效 鄉村宜居宜業 農民富裕富足 廣袤田間，繪就著共同富裕新圖景 2025年7月18日，工作人員在寧夏固原市原州區彭堡鎮萬畝冷涼蔬菜基地運輸西蘭花。固原依託高海拔、氣候冷涼等「冷資源」優勢，大力發展冷涼蔬菜產業，著力打造「六盤山冷涼蔬菜」區域公用品牌。目前已建成冷涼蔬菜規模化種植基地130餘個，種植面積穩定在50萬畝，年產鮮菜200萬噸以上。「六盤山冷涼蔬菜」這張打造的「綠色名片」，已成為當地鄉村振興發展之路上的「熱產業」。 2025年7月4日，在山東省日照市東港區濤雒鎮膨腹海馬養殖基地，工作人員展示膨腹海馬。濤雒鎮是省級農業產業強鎮。近年來該鎮充分發揮臨海資源優勢，大力發展水產養殖、水產種業、水產品加工、海洋牧場等海洋經濟，以產業興旺賦能鄉村振興。 2025年6月7日，工人在海南省農墾五指山茶業集團股份有限公司保亭金江五指山分公司茶廠加工茶葉。海南大葉茶是海南省中部山區特有的茶種，在2024年被證實和發現是一種新的山茶屬物種。目前，五指山、保亭、白沙等市縣不斷擴大種植規模，將茶產業作為鞏固脫貧攻堅和推進鄉村振興的重要抓手，把綠葉變成百姓致富「黃金葉」。 2025年1月8日，在雲南省普洱市思茅區天玉咖啡莊園，工作人員慶祝今年咖啡豐收。目前，普洱市咖啡種植面積達67.9萬畝，2023到2024年產季咖啡生豆產量5.8萬噸，穩居中國咖啡種植面積與產量之首。 暢通經濟循環、區域優勢互補 全局上謀勢、關鍵處落筆 共同富裕的宏偉藍圖 擘畫出區域協調發展的必由之路 2025年3月25日拍攝的位於汕頭灣北端的汕汕高鐵汕頭灣海底隧道施工現場。3月26日，這條設計時速350公裡的高鐵隧道成功貫通。汕汕高鐵全線建成通車後，將與周邊路網共同構成國家東南沿海高鐵通道，連通廣東、福建、浙江三省15城市，打通粵港澳大灣區經粵東、海西經濟區直達長三角的通道，助力國家東部沿海地區高質量發展。 2025年2月14日，工作人員在京投裝備河北京車智能製造基地總組裝車間內工作。京投裝備河北京車智能製造基地位於河北省保定市，是貫徹京津冀協同發展戰略的重要項目。「北京研發+河北製造」 的模式，既發揮了北京的創新優勢，又拉動了河北當地的就業和經濟，對培育首都軌道交通及其關鍵零部件等上下遊產業、提升河北高端裝備製造水平發揮了推動作用。 2024年8月3日，上海中醫藥大學教授(右二)在江蘇省海安市人民醫院為市民診療。2021年，海安以市人民醫院和市中醫院作為牽頭單位，成立兩大醫共體。通過「內聯」「上聯」「網聯」等方式，大力推進緊密型醫療衛生共同體建設。與長三角知名高校、醫院建立緊密聯繫，通過人才培養、科研協作、專科聯盟建設等賦能牽頭醫院能力提升，優質醫療資源惠及面更廣、受益者更多。 2024年2月29日拍攝的橫琴口岸「新家園便捷通道」。符合條件的澳門居民，可攜帶生活所需的7大類300餘種動植物產品經橫琴口岸進入合作區。海關方面與澳門有關部門籤訂19項跨境合作機制，推動了琴澳區域間執法合作，實現信息互通、執法互助。 2024年5月30日拍攝的河南省鄭州東站附近縱橫交錯的高鐵線路(無人機照片)。隨著2022年6月濟(南)鄭(州)高鐵濮(陽)鄭(州)段開通運營，河南「米」字形高鐵網勾畫成型，以鄭州為中心，高鐵通達全國，形成覆蓋周邊省會城市、京津冀城市群的2個半小時經濟圈，覆蓋長三角、粵港澳大灣區、成渝地區雙城經濟圈的4小時至6小時經濟圈。 心系邊疆、發展共享 各級黨委政府立足實際 不斷為各族群眾 辦好事、辦實事、解難題 興邊富民的豐碩成果不斷湧現 2025年7月18日，江孜藏毯文化發展有限責任公司的員工在生產車間內編織藏毯。西藏日喀則市江孜縣是著名的藏毯(藏族稱為「卡墊」)之鄉，織毯歷史悠久。藏族卡墊織造技藝於2006年被列入國家級非物質文化遺產代表性項目名錄。近年來，江孜藏毯在守護傳統技藝的同時積極創新，通過建立合作社、開辦技能培訓班等方式擴大靈活就業規模，讓更多人在家門口織藏毯增收。 2025年7月29日，工人在新疆絲錦絲綢紡織有限公司生產車間內的自動繅絲機上作業。近年來，新疆塔城地區烏蘇市引進桑蠶繭絲綢智能化全產業鏈項目，鼓勵農民種桑養蠶，拓寬興邊富民新「絲」路。 這是2025年4月19日拍攝的四川省涼山州昭覺縣沐恩邸社區(無人機照片)。為了幫助居民解決收入問題，近年來昭覺縣為易地扶貧搬遷安置點提供了12000多個公益性崗位，同時不間斷組織各類技能培訓課程提升群眾就業水平。 2024年10月31日，村民在廣西百色市德保縣那造村食用菌生產基地搬運採摘的蘑菇。那造村通過做優特色產業、豐富村民生活、完善基礎設施等多項具體舉措，推動各項事業快速發展。 2024年4月3日，在廣西靖西市的一家繡球生產企業，總工藝師王秀芬在調試機器。位於廣西西南部的靖西市，有著製作繡球的悠久歷史，被譽為「中國繡球之鄉」。目前，靖西繡球產業模式從傳統的小農經濟向著市場化、產業化轉型，為這張廣西文化名片印下了富民增收的新亮點。 攝影：蘭紅光 鞠煥宗 劉大偉 王鵬 郭程 丁磊 郭緒雷 黃孝邦 張愛林 季春鵬 郭緒雷 曹禕銘 胡超 李安 李鑫 白雪飛 尹恆 向中林 編輯：畢曉洋 李琰 張曼怡 盧燁 新華社攝影部製作 新華社第一工作室出品
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