中國遊客在日本網紅地被列車撞身亡
2025-12-09 14:42 1,361次浏览這屆網友青睞哪些避暑新玩法？ 這個暑期，避暑遊持續火熱。在社交平臺上，一些避暑新玩法成為熱搜話題。多家在線旅遊平臺發布的數據顯示，塞外觀星、「低耗遊玩」、賽事旅遊、景區夜遊等新玩法人氣旺。 塞外觀星 人氣指數 同程旅行聯合墨跡天氣發布的《2025避暑旅行趨勢報告》顯示，塞外觀星遊成為今夏避暑旅行的熱門玩法。 網媒報導 人民日報客戶端報導：夜幕降臨，熱浪退去的騰格里沙漠寂靜而神秘。在寧夏中衛市沙坡頭景區的星星酒店，觀星谷聚滿了遊客。人們身處沙漠，仰望天空，跟隨雷射的指引，辨認著點點繁星。 「爸爸，那顆星星好亮！」「是啊，你知道它叫什麼嗎？」來自廣東的遊客黃慶秋帶著女兒仰臥在觀星椅上，參照著手機裡的觀星軟體，為女兒進行講解。「我們是專程來這裡看星星的。聽說凌晨還能看到銀河，已經把鬧鐘設置好了。」黃慶秋說。 看星星，為何要專程到這裡？原來，沙坡頭景區地處北緯37度黃金觀星帶，平均海拔1430米，全年晴夜數近300天，大氣透明度極佳。暑期，天氣晴朗少雲，且夜間溫度適宜，成為觀星的絕佳時節。 網友評論 網友「遠去的雲」：推薦到甘肅敦煌觀星。在涼爽的大漠中，抬頭便是璀璨的星河，夜晚的星空仿佛觸手可及。 網友「七安」：體驗過一次草原觀星。夜晚涼風吹過，躺在草地上，望著星空，心裡特別平靜。 「低耗遊玩」 人氣指數 今年暑期，「坐電梯上山」「慢速蹦極」「躺著漂流」等「低耗遊玩」在社交平臺上走紅。去哪兒旅行數據顯示，推出此類體驗的景區，門票熱度明顯增加。 網媒報導 新華網客戶端報導：「像躺在水床上，特別放鬆！」在廣西桂林興安縣貓兒山腳下清澈如「果凍」般的溪水中，來自四川的遊客劉女士舒展四肢，隨波漂浮。 與傳統追求刺激的漂流不同，這種漂流主打「慢節奏、鬆弛感」。遊客僅需穿戴簡單護具，平躺在流速平緩的清澈河段「隨波逐流」，便可沉浸於秀美的喀斯特山水畫卷中，躺著就能將兩岸風光盡收眼底。 這樣愜意的玩水體驗，契合當下遊客對輕鬆度假的需求，尤其受到年輕群體青睞。 「今年景區將漂流段拓展至600米，精心清理河道並增設緩流區，單次漂流時長可達90分鐘。」貓兒山景區運營管理部經理肖慧介紹，項目推出以來，已接待遊客上萬人次。 網友評論 網友「不是雯雯」：「龜速蹦極」太適合我這種「又慫又愛玩」的人了。 網友「李同學」：我喜歡刺激的高山漂流，但是家裡人不敢玩，「躺漂」倒是「合家歡」的不錯選擇。 賽事旅遊 人氣指數 美團旅行發布的《2025暑期熱點及趨勢報告》顯示，跟著賽事去旅行成為熱門玩法，在美團上線「蘇超」主題套餐的江蘇商家較比賽初期增長856%。 網媒報導 央視網報導：這個暑期，不少韓國遊客選擇到江蘇，感受「蘇超」的火熱氛圍，藉機遊遍江蘇，體驗不同城市的特色和魅力。 兩年前，貴州省榕江縣舉辦了「和美鄉村足球超級聯賽」並且火爆出圈，被人們稱為「村超」。兩年多時間裡，「村超」已經發展成榕江最響亮的城市品牌。2024年，榕江接待遊客超過940萬人次，旅遊綜合收入超過108億元。 8月7日，成都世運會大幕拉開，進一步推升了四川文旅熱。為迎接成都世運會，四川省推出10條「跟著世運會遊四川」入境遊精品線路，全省104家A級旅遊景區推出專屬優惠政策。 網友評論 網友「划水的魚」：「蘇超」這波直接「踢」進了旅遊圈。跟著足球賽事看江蘇，綠茵場外逛園林、嘗美食，江蘇有了新的「打開方式」。 網友「熱心市民小鄭」：買了成都世運會的門票，去四川很多景點都可以享受門票打折，巴適得很。 景區夜遊 人氣指數 美團旅行數據顯示，7月以來，「景區夜遊」搜索熱度環比增長近230%。去哪兒旅行數據顯示，今年暑期，夜間出遊門票預訂量同比增長20%。 網媒報導 中國新聞網報導：當夜幕降臨暑熱漸退，中國多地融合科技、文化與休閒的「Night Walk」(夜遊)模式興起，成為遊客消暑納涼、深度體驗的新選擇。 貴州黃果樹景區陡坡塘瀑布，作為1986年版《西遊記》電視劇的經典取景地，如今在夜幕降臨時化身為大型實景仙幻劇《再回西遊》的舞臺。遊客化身「取經人」，跟隨專業演員穿梭於「三打白骨精」「女兒國奇遇」等場景中，在重溫經典的同時漫步於虛實相生的奇幻之境。 除傳統夜市、夜遊船等項目外，各地推出多元化的夜間旅遊新場景與新業態。河南洛陽古墓博物館推出「古墓探秘·千年幽語」沉浸式奇幻遊項目。動物園與植物園也紛紛拓展夜間遊覽模式。山東濟南野生動物世界開啟夜間動物園活動，遊客可乘坐「夜探專列」觀察動物夜間行為並欣賞光影森林。 網友評論 網友「星星打瞌睡」：白天熱，適合「宅」在酒店裡吹空調。晚上涼快，可以去景區、老街逛一逛。 網友「4D空間」：今年夜遊了河南洛陽龍門石窟，燈光照耀下的石刻十分震撼。(人民日報海外版 記者 潘旭濤)
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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