上半年公安機關立案偵辦食品藥品、智慧財產權等領域犯罪案件2.5萬起
2025-10-22 09:14 9,193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)
玉米除了吃，還能做什麼？在東北農業大學農學院副教授、青年教師謝騰龍的眼中，玉米不僅是作物，更是凝聚科技與審美的「新農作」。 前不久，「北大荒青年」助農志願服務隊(以下簡稱「服務隊」)培訓交流暨建功競賽活動在黑龍江共青農場舉行。作為服務隊成員，謝騰龍展示了一種具有自主智慧財產權的多彩文玩玉米。 兩年前，謝騰龍帶著多項農業技術來到中國最北邊境縣塔河縣。「1畝地能產1萬多根文玩玉米，精挑細選下來，能有4000根樣式好的，批發價30元一根，利潤很可觀。」謝騰龍說，今年他們在塔河縣種了45畝，已和銷售商對接。 2023年，團黑龍江省委發動全省共青團，依託「三農」青年典型、網絡達人、涉農技術骨幹等青年群體，組建隊伍服務基層農戶，目前已組建種植、畜牧、林業、水產等領域500支服務隊。近5000名志願者奔赴一線，服務覆蓋近千個村(屯)。團黑龍江省委相關負責人告訴中青報·中青網記者，此舉旨在形成示範效應並擴大規模，真正發揮青年在築牢糧食安全中的重要作用。 全鏈條服務農業發展 1998年出生的周建禎，碩士畢業後來到樺南縣農業技術推廣中心工作，去年加入服務隊。他發現，當地大豆種子包衣技術推廣不好，因為這項技術需要浸泡種子，會增加成本，「但這項技術能有效防治大豆根腐病，保證產量」。 諮詢農科院並查詢大量資料後，周建禎和團隊成員向農民展示採用技術前後的產量對比數據，慢慢改變了他們的觀念。截至目前，他和團隊推動70萬畝地採用該技術。 同樣在農業技術推廣中心工作的張羽，自2023年加入服務隊以來，在富錦市各地推廣以水稻催芽為代表的多項農業技術。他把自己的電話留給當地農民，現在，他一年要接幾百個諮詢電話。 90後青年葛旭良是北大荒集團黑龍江二九一農場有限公司技術員，對水田頗有研究。他加入服務隊已兩年，致力於帶動農民科學種田。他舉例說，施肥時間不當可能會讓水稻長得過高，越高抗倒性越差，影響水稻的產量和品質。 「把每項技術細節、每個環節的標準跟大家講清楚，標準上來了，產量也就上來了。」葛旭良說。 除了傳統農業，服務隊還把目光投向新興農業。 呼瑪縣鷗浦鄉黨委副書記盛玉洋，去年參加了團黑龍江省委組織的服務隊能力素質提升培訓班，看中了東北農業大學教授孫楠帶來的寒地小龍蝦養殖技術。今年，他們試驗養殖了7畝寒地小龍蝦，「目前看長勢還不錯，我們想多積累經驗，成功後推廣」。 技術落地讓豐收有了基礎，但要真正轉化為農民增收，「賣得好」是決定性一環。為此，團黑龍江省委動員一批有銷售經驗和市場思維的年輕人。「青耘中國」主播、伊春市返鄉創業青年鄭曉昱，不僅助農帶貨，還為當地培養電商人才。截至目前，她和團隊助農帶貨60萬單，培育了20多名電商銷售人才。 團黑龍江省委青年發展部相關負責人告訴中青報·中青網記者，團黑龍江省委發揮共青團組織優勢，主動對接涉農高校、企業及科研院所，整合青年科技人才力量，搭建助農服務平臺，結合不同群體的實際需求進行從種到銷的多樣化全鏈條服務，幫助農戶增產增收。 把道理「掰碎了」講給農民聽 中青報·中青網記者了解到，服務隊隊員年齡普遍偏小，其中不乏00後。當他們向「爺輩」農民推廣新技術時，常常被拒絕。 為提高豆角產量，團齊齊哈爾市委派到富裕縣紹文鄉勝利村的駐村第一書記、90後楊文博，建議農民將株距由50釐米擴大到60釐米，農民卻說：「你這個小娃娃，我孫子都比你大，你還來教我怎麼種。」周建禎在推廣大豆包衣技術時也遇到過質疑，「他們說我是賣藥的，推廣技術是為了賣產品」。 隊員們想盡辦法，把道理「掰碎了講」，「打賭」是大家常用的辦法。葛旭良曾和一位農民把一個池子的水稻分成兩塊，一塊按照葛旭良的方法施肥，另一塊按照這位農民的想法施肥。到了8月見分曉的時候，用葛旭良方法施肥的水稻，株高比另一邊的水稻更矮、更抗倒伏，稻粒數量卻幾乎一樣。葛旭良說，農民「雖然嘴上不說，但心裡已經接受了科學施肥法」。 除了打賭，隊員們還喜歡打「人情牌」。推廣幹豆角產業遇阻時，楊文博想起了村裡的老書記。「他在當地很有威望，知道咋跟大家溝通。在他的幫助下，我們後來進展順利。」 除了號召大家加入幹豆角產業，楊文博還積極推廣農業新技術。勝利村村民王麗媛是種糧大戶，她說，起初自己對這個年輕小夥子也不信任，「後來他把我們聚在一起，跟我們拉家常，講農業知識」。村民按照楊文博的方法用肥，發現「比以前省不少，產量還上來了」。 「改變觀念本身就很難。」周建禎的方法是學土話，拉近與農民的關係。樺南縣孟家崗鎮保豐村村民高玉財是大豆種植大戶，經驗豐富，「他用很樸實的話給我講各種農技知識，在這個過程中，我學到了怎麼把理論轉化成通俗易懂的話。」周建禎說。 將個人成長與農業發展緊密相連 記者在採訪中發現，隊員們近距離與農民、農業接觸的同時，也在思考如何將黑龍江建設為農業強省。 如何打通先進技術到農戶田間地頭的「最後一公裡」，是多位受訪者提及的重點。葛旭良提到，小農經營之下，土地碎片化，很難採用大型機械設備。 如何「藏糧於民」也是多位隊員關心的話題。「我們有先進的技術，但可能推不動。喜歡種地、想把地種好的年輕人並不多。」周建禎說。 楊文博也有同感。「我們有時候策劃了一個好項目，但響應的年輕人不多。」他還發現，深加工農產品不多，且同質化競爭十分激烈，影響產品推廣。 走到田間地頭，除了發現問題，每個隊員也有自己的收穫。 葛旭良覺得，兩年志願服務經歷，讓他有更多機會充實自己。「每次下鄉可能都會發現不同的問題，有可能就觸碰到知識盲區。這時就會想盡一切辦法，請教專家或經驗豐富的農民，補齊短板。」 楊文博學會了用系統思維看問題。在和勝利村農民一起研究豆角時，從種子到幹豆角成品，過程涉及種植、養護、包裝、銷售等各環節，哪一步出問題都推不下去。「駐村期滿，我會離開這裡，但這種思維方式會讓我受益終身。」 加入服務隊幾年，謝騰龍最大的收穫是教會了一幫當地「徒弟」。他說，幾年下來，塔河縣農業技術推廣中心的技術員水平有了明顯提升。「我們一起做國家級和省部級課題，一起寫論文，這是他們之前想都不敢想的事情。今年有個80後技術員考上了瀋陽農業大學的研究生，我們特高興。」 「這可能就是我們這一代紮根黑土地的年輕人的使命。」周建禎說。 中青報·中青網記者 楊雷來源：中國青年報
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