5位民主黨派中央負責人，出席了這場見面會
2025-11-16 23:34 7,256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)
吃得健康能預防心腦血管疾病。《中國居民膳食指南》等各類心腦血管疾病、三高指南均明確指出，健康飲食可預防和控制心腦血管疾病，不健康飲食則會增加患病風險。 那麼，哪些食物更健康，哪些要少吃呢？ 01 少吃這7種食物 鹽 每人每天吃鹽不宜超過5克。同時要儘量避免含隱形鹽較多的食物，比如醬油、醬、味精等調味品，罐頭、海米、香腸、臘肉、方便麵等。 肥肉 避免經常食用過多的動物性脂肪，過多的脂肪會升高血脂。 內臟 含膽固醇較高的食物也要少吃，過多的膽固醇會升高血脂。 精細糧 主食中的精細糧建議不超過1/2，應逐漸增加粗糧雜糧比例，減少精細糧(如大米粥、白米飯、精細麵食)的佔比。 加工肉 加工肉中的鹽超標，亞硝酸鹽也可能超標，要嚴格控制。這類食物不僅含有較多的鹽，而且油脂過度氧化，存在食品安全問題，常吃會帶來健康風險。 飽和脂肪酸 例如牛油、羊油、豬油等都要少吃。動物油的飽和脂肪酸含量較高，根據我國《中國居民膳食指南(2022)》的推薦，飽和脂肪酸需要控制攝入量。 反式脂肪酸 很多點心、油炸食物、代可可脂巧克力、奶糖、雪糕、冰淇淋、奶茶、咖啡伴侶等都是反式脂肪酸含量較高的食物。 中國營養學會曾發文表示，攝入過多反式脂肪酸會增加心血管疾病的發生風險。反式脂肪酸可升高低密度脂蛋白膽固醇(俗稱壞膽固醇)，降低高密度脂蛋白膽固醇(俗稱好膽固醇)，從而增加心血管疾病死亡風險。 最後要說，不管什麼食物，都七八分飽足矣，千萬不要過飽，不要撐著。 當然，強調少吃，不是絕對不能吃，一定要控制量。因為上述食物吃得過多，會大大增加三高和心腦血管疾病的風險，也就是咱們平時說的「增加血管垃圾」，更容易引起血管堵塞。 02 多吃這10種食物 魚肉 1周至少吃2次魚肉。DHA是一種不飽和脂肪酸，還能預防心腦血管疾病、抗炎、抗氧化。青花魚和三文魚都是富含DHA的食物，只需要吃50克的青花魚或者三文魚就完全能滿足一般人群每天對DHA的需求量。 粗糧雜糧 粗糧雜糧佔到主食的1/3以上。 牛奶 每人每天300~500克奶製品。研究發現，雖然全脂乳製品中含有較高的飽和脂肪，但它們能提高高密度脂蛋白膽固醇水平，對身體有益。 當然，對於肥胖、高脂血症或心血管疾病風險較高的人群，建議選擇低脂或脫脂奶來減少脂肪攝入，對於其他人則可根據喜好選擇。 豆製品 建議大豆(幹豆)每天25克，或相當量的豆製品。大豆異黃酮主要存在於豆製品中，屬於植物雌激素。它是豆製品中的生物活性成分之一，具有抗氧化、改善和預防骨質疏鬆、保護心血管等作用。 不同豆製品中，大豆異黃酮含量，腐竹＞豆乾＞豆皮＞豆腐＞豆瓣醬＞豆乳＞豆漿＞豆腐乳。 水果 天天有水果，每人每天200~350克。維生素C除了抗氧化等，還有助於預防心血管病。新鮮的蔬果中含有豐富的維生素C，比如甜椒、苦瓜、小白菜、獼猴桃、西柚、橙子、橘子、草莓等。 蔬菜 餐餐有蔬菜，每人每天300~500克。澳大利亞西澳大學發表在《營養學》期刊的一篇綜述顯示，不同種類的蔬菜含有不同的活性成分，由此產生對心血管的不同影響。若能吃足蔥屬植物、十字花科蔬菜、綠葉蔬菜、黃橙紅色蔬菜和豆科植物，會對心血管起到一定保護作用。 蔥屬植物，如青蔥、蒜、洋蔥、韭菜等； 十字花科蔬菜，如大白菜、西蘭花、捲心菜、蘿蔔等； 綠葉蔬菜，如菠菜、芹菜、茼蒿、油菜、空心菜等； 黃橙紅色蔬菜，如番茄、胡蘿蔔、紅薯、南瓜等； 豆科植物，如大豆、豌豆、芸豆、四季豆等。 堅果 建議每人每周吃50~70g堅果(即每天10g左右)。我們常吃的堅果，油雖然大，但是以不飽和脂肪酸為主。研究顯示，適當的不飽和脂肪酸不但不會升高血脂，還有利於血脂代謝、控制甚至降低血脂，在一定程度上利於動脈粥樣硬化的控制，也就是減少血管垃圾。所以適當吃堅果有利於預防心血管疾病。 咖啡 適當的咖啡利於健康，健康人群可保持適量飲用，孕婦、失眠或胃腸敏感者需謹慎。2024年11月，哈爾濱醫科大學研究人員發表在英國期刊《BMC醫學》上的一項研究表明，上午(8點~12點)喝咖啡的糖尿病患者，全因死亡風險、心血管病風險和心臟病死亡風險均有所降低。 專家建議，健康成年人每日咖啡因攝入量不應超過210~400毫克(相當於3~5杯咖啡)。 茶 經常喝茶對身體有諸多好處，有多項研究曾指出，經常喝茶可降低患癌、中風、高血壓、心血管病、痴呆、死亡等風險。日常可以適量喝點茶。但不宜大量飲用濃茶。 辣椒 喜歡吃辣，吃完辣沒有不舒服的，可以繼續吃辣，利於健康。 研究顯示，辣椒中的辣椒素具有潛在的心臟保護和抗腫瘤作用，與每周吃辣不到一次的人相比，每周食用6～7天辣椒的人死亡率相對降低了14%。食用辛辣食物可降低心臟相關疾病的死亡風險，但辣椒素含量較低的甜椒與心血管疾病的死亡率無關。 當然，也不是說這10大類食物吃了就能清理血管「垃圾」。適當以這10大類食物為主，相對來說，更能降低三高和心腦血管疾病的風險。 總之，沒有直接能夠軟化血管的食物，健康飲食不僅僅是清淡飲食，而是在上述各種食物的基礎上，保持食物的多樣化，每天儘可能12種以上的食物，每周儘可能25種以上的食物。 監製丨李浙 主編丨張志達 編輯丨餘甜甜
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