柬埔寨首相：上合組織展現新型合作模式
2025-11-19 22:44 3,675次浏览「宏觀政策要持續發力、適時加力。」 這是7月30日召開的中共中央政治局會議的一個新提法，也是今年下半年我國經濟政策思路的重要施策邏輯。會議提出，做好下半年經濟工作，要落實落細更加積極的財政政策和適度寬鬆的貨幣政策，充分釋放政策效應。 發展的含金量不斷提高 對比來看，今年經濟形勢不同於去年。2024年一季度開門紅後，二季度和三季度的經濟增速快速下行至4.7%和4.6%，形勢要求政策大調整；而今年一季度、二季度分別實現了5.4%、5.2%的經濟增長，從去年四季度起連續3個季度增速在5%以上。 「今年上半年，我國經濟在頂住外部壓力、消化累積風險的情況下，穩中有進、好於預期，高質量發展取得新成效，發展的『含金量』不斷提高。」國家發展改革委國民經濟綜合司司長周陳在該委日前舉行的新聞發布會上指出，上半年，我國經濟運行有3個突出特點：主要宏觀指標表現良好、經濟運行彰顯強大韌性、新動能加快發展壯大。 周陳提到，今年前6個月，我國國內生產總值(GDP)同比增長5.3%，比去年同期和全年均提高0.3個百分點；7月，生產經營活動預期指數為52.6%，在榮枯線上持續保持擴張，說明製造業企業市場信心較為穩定樂觀；上半年全國城鎮調查失業率均值為5.2%，比一季度下降0.1個百分點，城鎮新增就業695萬人。 值得注意的是，消費也有了明顯的回暖。周陳給出了兩組數據：一是今年上半年社會消費品零售總額累計增長5%，增速較一季度提高0.4個百分點，較去年同期提高1.3個百分點；二是上半年最終消費對經濟增長的貢獻率達52%，其中二季度貢獻率為52.3%，較一季度又提高0.6個百分點，較去年同期提高4.4個百分點。 「這兩組數據說明，消費對經濟發展的基礎性作用進一步顯現。」在周陳看來，今年上半年，消費增速加快、亮點增多、環境更優，這是供需雙向奔赴的結果，既在於穩定增強居民消費能力和意願，也在於以高品質供給持續引領創造新的需求。「總的看，今年以來經濟運行成績來之不易，為實現全年經濟社會發展目標任務奠定了比較好的基礎，也進一步增強了我們的信心。」周陳分析說。 7月30日召開的中共中央政治局會議在肯定上半年經濟運行平穩態勢的同時，也強調當前我國經濟運行仍面臨不少風險挑戰。在粵開證券首席經濟學家、研究院院長羅志恆看來，下半年，消費品以舊換新面臨透支效應和高基數，房價下跌可能導致居民財富縮水進而減少消費；中美關稅戰進入「暫時休戰期」和「談判期」，但是打打停停將是未來常態。同時，下半年房地產止跌回穩的基礎並不牢固，地方財政形勢總體仍處緊平衡等，都可能對經濟運行造成一定的壓力。 找準著力點 鞏固向好勢頭，下半年，宏觀政策「發力」「加力」的著力點在哪？做強國內大循環尤其值得關注。 5月15日，國務院召開做強國內大循環工作推進會指出，做強國內大循環是推動經濟行穩致遠的戰略之舉。「當前，外部衝擊和不確定性增大，要以高質量發展的確定性應對外部環境急劇變化的不確定性，大力促進國內國際雙循環。」周陳提到了未來的幾項重要工作，包括全方位擴大內需，增強國內大循環韌性；優化供給結構，提高國內大循環效益；加強重點領域安全能力建設，增強國內大循環可靠性等。 在擴大內需方面，周陳表示，重點是自上而下、軟硬結合、高質量推進「兩重」建設，在可持續的基礎上，研究穩妥接續「兩新」政策，推動消費擴量增效，積極擴大有效投資。他介紹，國家發展改革委近期將報批加快設立投放新型政策性金融工具，推動民營企業更多參與國家重大項目建設，還將進一步完善交通能源等領域價格形成機制，提高投資回報水平。 「縱深推進全國統一大市場建設」是做強國內大循環的應有之義。先看一組數據：今年上半年，社會物流總費用與GDP(國內生產總值)的比率，較去年同期下降0.2個百分點；今年1-4月，全國省際貿易銷售額佔全部銷售收入比重為40.4%，較上年同期提高0.6個百分點；今年上半年，全國跨省區交易電量同比增長18.2%，佔市場化交易電量比例同比提高2.6個百分點。 「這些數據都從一些側面反映了我們的市場交易成本在降低，要素資源在更大範圍內實現優化配置。」國家發展改革委體制改革綜合司司長王任飛介紹，當前，全國統一大市場的「四梁八柱」基本建立，市場基礎制度逐步健全，市場基礎設施持續完善，統一大市場對集聚資源、推動增長、激勵創新、優化分工、促進競爭的作用日益增強。 7月初舉行的中央財經委員會第六次會議明確，縱深推進全國統一大市場建設，基本要求是「五統一、一開放」，即統一市場基礎制度、統一市場基礎設施、統一政府行為尺度、統一市場監管執法、統一要素資源市場，持續擴大對內對外開放。 王任飛表示，下一步，國家發展改革委將圍繞「五統一、一開放」的基本要求，聚焦重點難點集中攻關。一方面，研究制定縱深推進全國統一大市場建設行動方案，制定《妨礙統一市場和公平競爭行為防範事項清單》，推動健全有利於市場統一的財稅體制、統計核算制度和考核評價體系。另一方面，依法依規治理企業無序競爭，推進重點行業產能治理，規範招標投標，加強對中標結果的公平性審查，規範地方招商引資行為，加強招商引資信息披露，紮實開展市場準入壁壘清理整治行動。 當前，一些行業、領域出現「內卷」、無序競爭、市場失序等問題，不利於全國統一大市場建設的縱深推進。「競爭是市場經濟的基本特徵，良性競爭一定程度上能為消費者帶來價格優惠和消費福利；然而，競爭也是有規律、有底線的，如果過了頭、越了界，引發低價無序競爭，出現質量下降、服務縮水、侵權假冒等現象，將會損害消費者的合法權益，拖累企業自身發展，讓整個行業陷入低效甚至無益的『內卷式』競爭。」國家發展改革委政策研究室主任、新聞發言人蔣毅說。 聚焦依法依規治理企業低價無序競爭、推進重點行業產能治理、規範地方招商引資行為等，7月初的中央財經委第六次會議和7月30日的中共中央政治局會議都作出了相關部署，相關部門也有了行動。記者從國家發展改革委了解到，該委正在加快推進價格法的修訂。 蔣毅提到，價格法修正草案中進一步明確了低價傾銷等不正當價格行為的認定標準，將重點治理為排擠競爭對手或獨佔市場，低於成本價傾銷的行為，並將服務納入低價傾銷規制範圍。目前，上述修正草案正在向社會徵求意見。 王任飛介紹，接下來，國家發展改革委將緊扣破解經濟運行中的突出矛盾深化改革，努力將有效市場和有為政府這「兩隻手」作用結合得更好。具體來看，將圍繞「統一政府行為尺度」，進一步明確招商引資鼓勵和禁止的具體行為，治理和防範有礙統一市場和公平競爭的各種行為和做法，依法依規整治企業無序競爭，引導企業提升產品品質、優質優價，推動市場競爭秩序持續優化。 發展出題目、改革做文章。王任飛說：「推動高質量發展、構建新發展格局，必須要進一步全面深化改革，向改革要動力，以改革激活力。為更好推動改革和發展深度融合、高效聯動，我們將加快推動一些標誌性改革舉措落地見效。」 中青報·中青網記者 賈驥業來源：中國青年報
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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