局地最高溫可達40℃以上 中央氣象臺發布高溫暴雨雙預警
2025-11-05 09:28 6,625次浏览上周末，62歲的鄒迷婭與丈夫就前往仙女山避暑的交通方式產生分歧——丈夫堅持開車，她則想騎著自己的山葉NMAX155踏板摩託。「大熱天騎車太曬了。」丈夫試圖勸服她，無果。最終以理服人：「才跑一個多月，上萬公裡，還沒過癮？手不痛了？」鄒迷婭彎了彎酸痛的手指，想到接下來規劃中的貴州行程，她妥協了。最終兩人驅車前往。 抵達仙女山後，鄒迷婭通過微信向記者吐槽：「隔著玻璃看風景沒勁，吹不到風，走路又太慢。」此時她正與親友漫步鄉間小道，這位剛帶領「銀髮騎行團」完成「重慶-西藏-新疆環線騎行」的資深騎手，話語裡透著意猶未盡。 自2018年退休以來，鄒迷婭保持著年均騎行4個月，累計超20萬公裡(相當於繞赤道5圈)的騎行強度。「別人退休帶孫子，跳壩壩舞，我帶車輪子到處轉。」她笑著總結自己的退休生活。 第一課是敬畏安全 很難想像，這位習慣風馳電掣的機車「女俠」，曾經是一位守護生命的白衣天使。 畢業於第三軍醫大學護理系的她，曾在新橋醫院從事臨床護理工作，後轉業至沙坪垻區民政局。回憶往昔，鄒迷婭說：「那些年工作節奏很快，我基本都在重慶本地活動，每天睜眼就知道今天要做什麼，幾點該去哪裡，生活軌跡規律得像心電圖曲線。」這種被工作填滿的生活讓她覺得充實，也悄然埋下一顆種子——「等退休了，一定要試試沒做過的事。」 2018年，55歲的鄒迷婭退休，迎來人生急轉彎。當同齡人忙著帶孫輩、跳廣場舞時，她開始研究摩託車駕考攻略。「與其在家刷手機看別人看世界，不如自己跨上機車親眼看風景。」考取駕照後，她先從重慶周邊丘陵線路練手，漸漸把騎行半徑延伸至雲貴高原的盤山公路，在中短途海拔落差超千米的起伏路況中打磨車技。 命運總喜歡給狂熱追夢者安排點「必修課」。2020年，自認為「技術已過關」的鄒迷婭與五位騎友組隊進藏。當車隊行至川藏線巴塘段一個急彎時，意外降臨——她的摩託車失控衝入路溝。忍痛爬起來繼續騎行兩百多公裡到達駐地後，左腳踝已經腫得像發酵的麵團，專業防摔靴死死卡在腳上無法脫下。檢查結果令人心驚：左腳踝粉碎性骨折。緊急情況下，她被空運回重慶進行手術，摩託車也通過物流運回。 這場意外沒有澆滅她的熱情——休養三個月後，左腳打著鋼釘的她轉戰海南繼續騎行。但這次，她學會了敬畏：「技術孬就得練。」從此每次出發前必做詳細路書，騎行時嚴格控制車速車距，全套防護裝備成為標配。「安全不是限制，而是為了騎得更遠。」 騎行與年齡無關 引擎發出一聲輕快的「噗」聲，一輛大紅色山葉NMAX155踏板摩託穩穩停在路邊，騎士單腳輕點地面，右手一抬，摘下頭盔——頭盔左右綴著粉色蝴蝶裝飾，背後彩色飄帶輕揚。62歲的鄒迷婭取下護目鏡，眼角帶著笑意，目光明亮有神。她微微仰頭，甩了甩被頭盔壓平的短髮，嘴角揚起一抹自信的微笑——騎行的樂趣，從來與年齡無關。 8月7日，記者在山葉小龍坎店見到鄒迷婭。她剛從新疆回來，帶著穿越世界海拔最高的公路新藏線、羌塘腹地的勇士證書，正與摩友熱切交流。 截至當日，她手機裡高德地圖的足跡報告顯示：她已點亮中國214個城市，歷時2447天。從最初的豪爵TR150開始，7年來她換了三輛車，總裡程已超20萬公裡。 6月19日，鄒迷婭與重慶摩友「追風天際」，貴州摩友「深谷幽蘭」一起，開啟今年的長途遠徵。這場旅行早在去年來巴中看紅葉時就已約好。 「她倆在德格就開始出現高反，到醫院輸液、吸氧，休息兩天，症狀減輕後又出發。」談起同行的兩位夥伴，鄒迷婭眼中閃爍著溫暖的光，「到了珠峰大本營，同伴還服用了速效救心丸。而我，一點反應也沒有，這大概是以前的職業經歷所賦予的基礎吧。」這支被摩友們親切稱為「奶奶團」的三人組，年齡加起來184歲，在珠峰高程測量紀念碑旁留下了珍貴的合影。視頻在摩友圈發布後，收穫了無數點讚與驚嘆。 「沒有遇見網紅狼，但當看到藏野驢、野駱駝時，所有的疲憊一掃而空。」穿行羌塘無人區時，雨夾雪讓頭盔結滿冰碴，中午一點，性子急的鄒迷婭一踩油門衝進雨幕，晚上12點成功穿越這片被稱為「生命禁區」的土地。 穿越塔克拉瑪幹沙漠公路時，鄒迷婭一天跑了近800公裡，「有大貨車經過時，都會躲在陰影裡歇涼，但更多時候是暴曬。」 「三人只同路一段，各有各的目標，在共同的行程內互相幫助。」鄒迷婭坦言，摩旅約伴不比找對象容易——三觀相合、性格相投、生活習慣相近，缺一不可。對她而言，更享受獨自騎行的時光，儘管孤獨，連個說話的人都沒有，需要拍照時還得停下來找路過的摩友幫忙。 從新藏線的雪山之巔到羌塘腹地的無人區，從塔克拉瑪幹的漫天黃沙到撫遠的東方第一縷曙光，鄒迷婭的騎行版圖不斷擴展。最東至黑龍江撫遠，西抵新疆烏恰，北達漠河北極村，南至海南三亞——她的車輪丈量著遼闊疆域，也書寫著一位六旬騎士與年齡無關的傳奇。 視摩託為「移動的家」 翻開鄒迷婭的朋友圈，一幅幅跨越中國版圖的騎行畫卷徐徐展開：今年1月，她在海南椰林間追逐海風；3月至4月，足跡遍布湖北、湖南、江西、安徽、北京、雲南；6月至8月，又踏上西藏、新疆的高原之旅。「每年至少騎行4個月，總裡程5000~10000公裡的長途跋涉是常態，再加上說走就走的周邊短途。」這位將摩託車視為「移動之家」的騎行者如是說。 摩友們眼中的鄒迷婭是個傳奇——不僅因她的年齡和騎行強度，更因那組令人咋舌的數據：山葉摩託自重132公斤，加上至少50公斤的裝備，而鄒迷婭體重僅60公斤。「若摩託車倒下，一個普通女性都難以扶起，更何況是在高海拔地區出現高原反應時。」然而，在鄒迷婭看來，這些都不是問題：「力量可以鍛鍊，何況，哪怕是單車獨行，路上不時還有無處不在的摩友嗎？」 鄒迷婭的「移動之家」裝備齊全得令人驚嘆：左側邊箱裝著四季衣物，右側邊箱安置著帳篷，尾座的防水馱包裡更是「五臟俱全」——電炒鍋、電壓力鍋、米麵糧油醬醋、蔥姜蒜，甚至還有香腸臘肉。這些裝備支撐著她在旅途中自給自足：有時搭帳篷露營，有時入住賓館、客棧或農家院。每到駐地，她都會補充物資，清晨為自己煮一碗雞蛋湯圓或稀飯饅頭，再精心準備一葷一素一湯的午餐，比如紅燒肉配涼拌胡蘿蔔、黃瓜、洋蔥，佐以番茄雞蛋湯或紫菜湯。 這次為期40餘天、行程約10000公裡的旅程，她僅花費7000元，低於往常1元/公裡的平均成本。「在新疆摩友家借住幾天，大夥又熱情辦招待，降低了開支。」鄒迷婭笑著說。在她看來，「出門在外，摩友就是一家人。」穿越羌塘時，她發現路邊溝裡有一輛重慶牌照的摩託車，立即拍照發到重慶摩友群詢問車主情況；作為重慶摩友會的活躍成員，她還經常為摩友們提供醫療諮詢。 旅途中也不乏暖心時刻：進藏途中，兩名同伴出現高原反應，她迅速架起吊床讓他們在路邊小樹林休息，對面正在蓋房的藏族同胞見狀，端來板凳和開水；穿越塔克拉瑪幹沙漠公路時，執勤警察關切地詢問她的行程，還邀請她到警亭休息喝水。「這些點滴溫暖，讓漫長的旅途充滿了人情味。」鄒迷婭說。對她而言，每一次跨上摩託車，都是向著更廣闊的世界出發，而摩託車這個「移動的家」，承載著她的勇氣、熱愛與無數難忘的故事。 「野孩子」家族 「我們家人都有各自的愛好，彼此關心但互不幹涉。」當被問及長期漂泊在外的騎行生活是否遭到家人反對時，鄒迷婭笑著給出了這個答案。在這個家裡，每個人都是自己領域的「野孩子」。 她的丈夫是資深驢友，玩得比鄒迷婭還要野。「他不僅在國內徒步，還去過日本、印度、尼泊爾等國家。」去年，這位硬核丈夫與兩位好友負重50公斤挑戰烏孫古道，整整失聯7天。當時正在新疆騎行的鄒迷婭每天焦急致電卻聯繫不上。「那裡不僅有高原反應的威脅，還可能遭遇泥石流、塌方和迷路。」回憶往事，鄒迷婭至今感到後怕，「徵服自然是個偽命題，活著繼續走才是最大的勝利。」 丈夫其實會騎摩託車，但在上世紀90年代摔過一跤導致手臂劃傷後，就再也不敢碰摩託了。「偶爾，鄒迷婭提出順道載他一程，但得費好大勁兒勸說。其實就是皮肉傷，自己處理了一下，醫院都沒去。但不能勉強，估計他對摩託車的看法和我對轎車差不多。」鄒迷婭說，「野孩子」家族的相處之道，在於尊重彼此的恐懼與熱愛。 女兒秦詩的人生軌跡同樣充滿冒險精神。原本從事金融行業的她，2017年第一次接觸滑雪後，覺得刺激，一下子就愛上了。逐漸跨界轉行，成為北京冬奧會上來自重慶的唯一雪上項目國內技術官員。現在，女兒跟11歲的外孫又迷上了自行車運動。「我們家每個人都在追逐自己熱愛的事情，外孫現在每天要練習騎車10多公裡。」鄒迷婭自豪地說。 雖然家人都熱愛戶外運動，但家務事主要由丈夫打理，包括照顧外孫。鄒迷婭雷厲風行的管理風格讓小外孫給她起了個「狼外婆」的綽號，她有些鬱悶。 「回重慶不到一周，又有摩友約我去貴州騎行。」她笑著說，「明年我計劃挑戰東北極寒地帶。」對於未來，這位不想停歇的騎手已經做好規劃：「年齡從來不是限制，只要身體允許，就會一直騎下去，看自己到底能走多遠。」在這個家裡，每個人都是自己人生的主角，都在尋找屬於自己的速度與激情。 上遊財經-重慶晨報記者 路易
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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