習近平經濟思想是紮根中國、放眼世界、引領未來的科學理論（深入學習貫徹習近平新時代中國特色社會主義思想·學習《習近平經濟文選》第一卷專家談）
2025-11-05 02:56 7,136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)
習近平總書記強調：「教育是強國建設、民族復興之基。」 「十四五」規劃綱要提出：全面貫徹黨的教育方針，堅持優先發展教育事業，堅持立德樹人，增強學生文明素養、社會責任意識、實踐本領，培養德智體美勞全面發展的社會主義建設者和接班人。 教育興則國家興，教育強則國家強。五年來，新時代教育事業在改革發展中不斷取得新成就，為中華民族偉大復興提供有力支撐。 教育資源合理流動 是推進基本公共教育均等化的重要路徑 「十四五」期間 一系列協作幫扶舉措 照亮了中西部、欠發達地區 孩子們的成長之路 2024年6月18日，上海援青教師闞延俊在位於西寧的果洛西寧民族中學給學生上音樂課。果洛西寧民族中學是一所滬青共建學校。學校招生以來，上海援青團隊落實各類教育資金，改善校園面貌，引入先進教育理念，帶動整體辦學水平和教育教學質量不斷提高。 新疆克孜勒蘇柯爾克孜自治州阿圖什市哈拉峻鄉謝依特小學，是一所主要面向柯爾克孜族學生的村級小學，2022年8月成為該州首個西部計劃志願者包校支教的試點學校。23名戍邊支教西部計劃志願者服務隊的志願者，在這所小學承擔著教書育人的工作。經過近三年的支教服務，學生的學習成績顯著提高，得到當地廣泛認可。這是2025年4月23日，支教教師高淑賢(左一)在班級裡展示她為學生們製作的「AI夢想職業照」。 西藏林芝市工布江達縣娘蒲鄉中心小學地處海拔近4000米的高原，是布江達縣海拔最高的學校。持續性的對口教育援藏工作有力補充了專業師資力量，改善了學校硬軟體設施設備。這是2024年9月3日，西藏林芝市工布江達縣娘蒲鄉中心小學的孩子們，把自己做好的手抄報展示給嶺南師範學院支教隊隊員胡正培。 高質量職業教育的沃土 孕育著大國工匠的萌芽 「十四五」期間 職業教育體系深入改革，不斷創新 結構布局持續優化，產教融合向實向深 2024年7月26日，湖南鐵道職業技術學院的學生在工業機器人基礎應用實訓室接受工業機器人操控技能訓練。教育部發布的數據顯示，近年來，現代製造業、戰略性新興產業和現代服務業70%以上的新增一線從業人員來自職業院校。職業院校已經成為培養大國工匠、能工巧匠、高技能人才的主陣地。 2024年4月16日，在位於重慶市永川區中德產業園的埃斯維(重慶)工具機有限公司，公司技術總監向重慶城市職業學院中德產業學院學生介紹設備操作規範。近年來，重慶城市職業學院聯合德國教育力量共建產業學院，引入職業教育先進經驗，著力培養適合製造型企業需求的高素質技能技術人才。 2024年11月12日，天津現代職業技術學院老師在無人機產教融合實踐中心指導學生。「十四五」期間，各地職業院校在招生規劃、專業設置和培養方案等方面與當地的人才「缺口」對接，人才培養方向和產業需求越來越匹配。 建設教育強國，龍頭是高等教育 「十四五」期間 我國高等教育體系更加多元 一流大學、一流學科建設加速 培養模式、培養機制不斷優化 全力培養緊缺人才、服務強國建設 2025年6月23日，聯合國開發計劃署駐華代表處和同濟大學正式宣布啟動「聯合國開發計劃署-同濟大學城市防災韌性創新實驗室(RISE Lab)」。該實驗室聚焦推進全生命周期智能防災減災，以及超大型城市韌性基礎設施建設，為城市防災減災提供智慧支持。這是與會嘉賓在參觀同濟大學土木工程防災減災全國重點實驗室。 2023年4月6日，哈爾濱工業大學空間環境地面模擬裝置科研人員展示空間磁環境模擬與研究系統。2024年2月，由哈爾濱工業大學、中國航天科技集團聯合建設的空間環境地面模擬裝置通過驗收。許多之前需要抵達太空才能進行的實驗，如今在地面上就能完成，這也是我國航天領域首個國家重大科技基礎設施。 上海交大機器人研究所，是我國最早從事機器人技術研發的專業機構之一，主要在機器人學、工業機器人作業系統與裝備自動化技術、生物醫學機器人與生機電一體化技術等領域，開展研究和產學研合作。這是2023年11月24日，學生們在研究所的無人系統實驗室討論項目。 近年來，湖北省加快布局人形機器人領域，依託省內高校院所的人才優勢和創新體系優勢，組織武漢大學、華中科技大學等參與人形機器人相關項目研發，集中推出「天問」「勞動者」「荊楚」等一系列人形機器人。這是2025年5月29日，在華中科技大學機械科學與工程學院，博士研究生丁濤(右二)和團隊成員測試「荊楚」人形機器人的搬運能力。 強國先強教，強教先強師 加強教師隊伍建設 就要不斷擦亮「師者之光」 「十四五」期間，教師隊伍 素質提升、結構優化、待遇提高 尊師重教在全社會蔚然成風 在安徽省馬鞍山市和縣烏江鎮卜陳村，97歲的卜陳學校退休教師葉連平依然堅持每周上三節課。2021年，他被中共中央授予「全國優秀共產黨員」稱號。2022年，他獲得全國關心下一代「最美五老」稱號。圖為2025年4月9日，葉連平在卜陳村「留守未成年人之家」給學生上課。 今年37歲的黃光福是雲南大學農學院的一名青年教師，同時也是雲南大學在雲南省勐海縣勐遮鎮曼恩村成立的多年生稻科技小院的負責人。多年來，他帶領學生紮根田間，進行技術攻關。團隊利用長雄野生稻特有的地下莖無性繁殖能力，成功培育出「雲大25」「雲大107」等新品種，突破性地實現水稻「一次栽種、連續收割」，讓「割韭菜般收稻子」的農業成果從實驗室走向田間地頭。這是2025年2月27日，青年教師黃光福(中)在試驗田間給學生授課。 2024年9月10日，在新疆教育學院實驗小學校園，學生為老師獻歌送上祝福。 攝影：王菲 劉軍喜 趙子碩 李鑫 王全超 丁增尼達 張龍 彭奕凱 王松 劉穎 陳浩明 杜子璇
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