扮靚10元人民幣上的風景 奉節打好三峽庫區生態保衛戰
2025-10-24 05:28 5,736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)
2025年8月8日是「全民健身日」。對於健身人群來說，無論是想讓肌肉線條更分明（增肌），還是想甩掉多餘的脂肪（減脂），僅靠刻苦訓練還不夠，合理的膳食營養也是達成目標的「隱形翅膀」。均衡膳食能夠優化身體成分、促進恢復、提高免疫力，甚至還能預防運動損傷。那麼，健身人群到底該怎麼吃？增肌人群和減脂健身人群，在進行食物選擇時要重點關注能量需求、營養素和補充時機三個關鍵點。1增肌人群的營養關鍵點形成適度能量盈餘增肌主要是增加肌肉的數量和質量，其核心是通過運動訓練刺激肌肉，並提供能量和營養，支持肌肉的修復和生長。增肌人群每日攝入的能量要高於身體消耗的能量，形成一定的能量盈餘（能量攝入＞能量消耗），以滿足肌肉增長的需要。因此，增肌訓練者每日需要額外攝入約500千卡能量。吃對三大營養素碳水化合物是支撐高強度訓練、促進肌肉恢復和生長、提供能量的主要來源，增肌者需要的碳水化合物供能比可達60%～65%。增肌人群可根據訓練強度和時間確定每日碳水化合物的需要量，例如每天中等強度訓練1小時，需要碳水化合物5～7克/千克體重；每天高強度訓練1～3小時，需要碳水化合物6～10克/千克體重；每天訓練4～5小時，需要碳水化合物8～12克/千克體重。日常飲食可選擇大米、燕麥、土豆、雜豆等搭配玉米、蔬菜、水果等做成複合碳水化合物，少食多餐；加餐可以選擇水果沙拉、奶昔代餐粉及濃縮果汁等，快速補充能量和營養。蛋白質是肌肉合成的原材料，推薦力量訓練者每天攝入蛋白質1.2～2.0克/千克體重。可選擇去皮雞肉、魚類、瘦肉、蛋清和脫脂牛奶等優質蛋白質，並均勻分配到每一餐（每餐不少於20克蛋白質）中。增肌訓練後，還可以補充乳清蛋白或支鏈胺基酸，促進肌肉蛋白的合成及運動後的恢復。脂肪對於維持激素平衡及細胞功能至關重要，也是主要的供能物質，要佔總能量的20%～30%。建議選擇橄欖油、堅果和深海魚類等富含不飽和脂肪酸的食物。抓住補充的窗口期訓練前1～3小時，吃一頓包含適量蛋白質和複合碳水化合物的餐食，提供能量，減少肌肉分解。訓練中，可根據運動強度適當補充碳水化合物和電解質。訓練後30分鐘～2小時是增肌的關鍵窗口期，可以補充易消化的蛋白質（如乳清蛋白、雞蛋）和適量碳水化合物（如香蕉、白麵包），快速啟動肌肉修復與合成，並補充能量。2減脂人群的營養關鍵點保持能量負平衡減脂主要是減少體內的脂肪含量，其核心是通過控制總能量攝入和增加運動消耗，形成能量缺口（能量攝入＜能量消耗），利用體內脂肪氧化分解提供能量，從而減少體內脂肪含量。適宜的減脂速度為每周0.5～1千克，推薦每日能量攝入降低30%～50%或者減少500～1000千卡。能量控制下的營養素分配在能量受限時，補充足量的蛋白質可以更好地維持瘦體重，而高蛋白飲食能夠提高飽腹感。建議每天蛋白質的攝入量為1.2～2.0克/千克體重，優先選擇高蛋白質、低脂肪的食物，如去皮雞胸肉、魚蝦、瘦肉，低脂或脫脂奶類等。嚴格控制碳水化合物總量，選擇高膳食纖維、低血糖生成指數（GI）的碳水化合物，如燕麥、粗糧麵包、豆類、奇亞籽、玉米等，並搭配足量的新鮮蔬菜和低糖水果，維持體內血糖的穩定，同時增加飽腹感。訓練前補充低GI的碳水化合物，為訓練持續供能；訓練後補充高GI的碳水化合物，促進身體恢復，減少肌肉分解。嚴格控制飽和脂肪酸和反式脂肪酸，選擇健康脂肪，如橄欖油、亞麻籽油、牛油果、堅果等，確保必需脂肪酸的攝入，同時注意控制攝入量。補充時機有講究訓練前1～3小時，可以吃含適量蛋白質+少量複合碳水化合物或適量蔬菜的餐食，提供能量，保護肌肉。進行小於60分鐘的中低強度運動，不需要額外補充能量；大於60分鐘或中高強度運動，可以適量補充運動飲料。訓練後30分鐘～2小時，可補充足量的乳清蛋白搭配少量碳水化合物，如一個蘋果或一小片全麥麵包，促進身體恢復、保護肌肉。對於減脂人群來說，能量缺口是前提，避免肌肉流失是重點，可利用高纖維蔬菜增加飽腹感，足量飲水也不可少。3健身人群都要注意兩點1微量營養素是健康小助手。微量營養素（維生素和礦物質）在能量生成、血紅素合成、骨代謝、免疫功能和預防氧化損傷方面，起著非常重要的作用，增肌或減脂人群的飲食都應儘量多樣化，選擇天然的食物，如蔬菜、水果、全穀物、瘦肉、奶製品、健康脂肪搭配食用，以滿足訓練、恢復和保持健美身材的需求。當飲食中缺乏某類食物時，建議尋找與該類食物有相似營養價值的食物替代。當身體缺乏某種維生素或礦物質時，短期可通過補充含多種維生素和礦物質的膳食補充劑進行補充，但長期的營養調節，關鍵在於三餐膳食攝入均衡、足量的營養素。2維持水電解質平衡。在運動過程中，保持身體的水合狀態十分重要，因為肌肉中75%都是水，脫水會影響運動能力和疲勞恢復。因此，補水補液應貫穿全天，在訓練前、訓練中、訓練後都應及時攝入足量的液體，可選擇包含碳水化合物（4%～8%）和電解質（主要為鈉20～50毫摩/升）的運動飲料。運動前30～120分鐘，可補充300～500毫升液體；如果運動時間較長，可採取少量多次的方式，每隔15分鐘補充100～150毫升含電解質的運動飲料；運動結束後持續24小時，仍採取少量多次的方式（100～150毫升，每小時4～5次）補充水分和電解質，補液總量為每小時800～1500毫升。為儘快恢復水平衡，防止脫水，每丟失1千克體重，應攝入1.5升液體。來源：《大眾健康》雜誌作者：國家體育總局運動醫學研究所副研究員 邵晶國家健康科普專家庫成員、國家體育總局運動醫學研究所研究員 安楠策劃：餘運西 王寧編輯：陳秀超本文配圖來源於版權圖庫。轉載時請注意，避免侵權。
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