國壽明溪支公司被罰8萬元 責任人翁某遭警告並罰款2.6萬
2025-12-04 20:48 7,217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15日) 國家統計局 7月份，在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，各地區各部門認真貫徹落實黨中央、國務院決策部署，堅持穩中求進工作總基調，完整準確全面貫徹新發展理念，加快構建新發展格局，加緊實施更加積極有為的宏觀政策，縱深推進全國統一大市場建設，國民經濟保持穩中有進發展態勢，生產需求持續增長，就業物價總體穩定，新質生產力培育壯大，高質量發展取得新成效。 一、工業生產較快增長，裝備製造業和高技術製造業發展較好 7月份，全國規模以上工業增加值同比增長5.7%，環比增長0.38%。分三大門類看，採礦業增加值同比增長5.0%，製造業增長6.2%，電力、熱力、燃氣及水生產和供應業增長3.3%。裝備製造業增加值同比增長8.4%，高技術製造業增加值增長9.3%，分別快於全部規模以上工業增加值2.7和3.6個百分點。分經濟類型看，國有控股企業增加值同比增長5.4%；股份制企業增長6.5%，外商及港澳臺投資企業增長2.8%；私營企業增長5.0%。分產品看，3D列印設備、工業機器人、新能源汽車產品產量同比分別增長24.2%、24.0%、17.1%。1-7月份，全國規模以上工業增加值同比增長6.3%。7月份，製造業採購經理指數為49.3%，企業生產經營活動預期指數為52.6%。1-6月份，全國規模以上工業企業實現利潤總額34365億元，同比下降1.8%。 二、服務業較快增長，現代服務業增勢良好 7月份，全國服務業生產指數同比增長5.8%。分行業看，信息傳輸、軟體和信息技術服務業，金融業，租賃和商務服務業生產指數同比分別增長11.9%、8.7%、8.0%，分別快於服務業生產指數6.1、2.9、2.2個百分點。1-7月份，全國服務業生產指數同比增長5.9%。1-6月份，規模以上服務業企業營業收入同比增長7.5%。7月份，服務業商務活動指數為50.0%，服務業業務活動預期指數為56.6%。其中，鐵路運輸、航空運輸、郵政、文化體育娛樂等行業商務活動指數位於60.0%以上高位景氣區間。 三、市場銷售繼續增長，服務零售增長較快 7月份，社會消費品零售總額38780億元，同比增長3.7%；環比下降0.14%。按經營單位所在地分，城鎮消費品零售額33620億元，同比增長3.6%；鄉村消費品零售額5160億元，增長3.9%。按消費類型分，商品零售額34276億元，增長4.0%；餐飲收入4504億元，增長1.1%。基本生活類和部分升級類商品銷售增勢良好，限額以上單位糧油食品類、日用品類、體育娛樂用品類、金銀珠寶類商品零售額分別增長8.6%、8.2%、13.7%、8.2%。消費品以舊換新政策持續顯效，限額以上單位家用電器和音像器材類、家具類、通訊器材類、文化辦公用品類商品零售額分別增長28.7%、20.6%、14.9%、13.8%。1-7月份，社會消費品零售總額284238億元，同比增長4.8%。全國網上零售額86835億元，同比增長9.2%。其中，實物商品網上零售額70790億元，增長6.3%，佔社會消費品零售總額的比重為24.9%。1-7月份，服務零售額同比增長5.2%。其中，文體休閒服務類、通訊信息服務類、旅遊諮詢租賃服務類、交通出行服務類零售額較快增長。 四、固定資產投資繼續擴大，製造業投資增長較快 1-7月份，全國固定資產投資(不含農戶)288229億元，同比增長1.6%；扣除房地產開發投資，全國固定資產投資增長5.3%。分領域看，基礎設施投資同比增長3.2%，製造業投資增長6.2%，房地產開發投資下降12.0%。全國新建商品房銷售面積51560萬平方米，同比下降4.0%；新建商品房銷售額49566億元，下降6.5%。分產業看，第一產業投資同比增長5.6%，第二產業投資增長8.9%，第三產業投資下降2.3%。民間投資同比下降1.5%；扣除房地產開發投資，民間投資增長3.9%。高技術產業中，航空、太空飛行器及設備製造業，信息服務業，計算機及辦公設備製造業投資同比分別增長33.9%、32.8%、16.0%。7月份，固定資產投資(不含農戶)環比下降0.63%。 五、貨物進出口增長加快，貿易結構繼續優化 7月份，貨物進出口總額39102億元，同比增長6.7%。其中，出口23077億元，增長8.0%；進口16026億元，增長4.8%。1-7月份，貨物進出口總額256969億元，同比增長3.5%。其中，出口153048億元，增長7.3%；進口103922億元，下降1.6%。1-7月份，一般貿易進出口增長2.1%，佔進出口總額的比重為64.0%。對共建「一帶一路」國家進出口增長5.5%。民營企業進出口增長7.4%，佔進出口總額的比重為57.1%，比上年同期提高2.1個百分點。機電產品出口增長9.3%，佔出口總額的比重為60.0%。 六、就業形勢總體穩定，城鎮調查失業率季節性上升 1-7月份，全國城鎮調查失業率平均值為5.2%。7月份，全國城鎮調查失業率為5.2%，比上月上升0.2個百分點，與上年同月持平。本地戶籍勞動力調查失業率為5.3%；外來戶籍勞動力調查失業率為5.1%，其中外來農業戶籍勞動力調查失業率為4.9%。31個大城市城鎮調查失業率為5.2%，比上月上升0.2個百分點，比上年同月下降0.1個百分點。全國企業就業人員周平均工作時間為48.5小時。 七、居民消費價格同比持平，核心CPI連續回升 7月份，全國居民消費價格(CPI)同比持平，環比上漲0.4%。分類別看，食品菸酒價格同比下降0.8%，衣著價格上漲1.7%，居住價格上漲0.1%，生活用品及服務價格上漲1.2%，交通通信價格下降3.1%，教育文化娛樂價格上漲0.9%，醫療保健價格上漲0.5%，其他用品及服務價格上漲8.0%。在食品菸酒價格中，豬肉價格下降9.5%，鮮菜價格下降7.6%，糧食價格下降1.0%，鮮果價格上漲2.8%。扣除食品和能源價格後的核心CPI同比上漲0.8%，漲幅比上月擴大0.1個百分點。1-7月份，全國居民消費價格同比下降0.1%。 7月份，全國工業生產者出廠價格同比下降3.6%，環比下降0.2%；全國工業生產者購進價格同比下降4.5%，環比下降0.3%。1-7月份，全國工業生產者出廠價格和購進價格同比分別下降2.9%、3.2%。 總的來看，7月份宏觀政策發力顯效，國民經濟克服外部環境複雜多變和國內極端天氣等不利影響，保持穩中有進發展態勢，展現出較強韌性和活力。也要看到，外部環境複雜嚴峻，經濟運行依然面臨不少風險挑戰。下階段，要堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，堅持穩中求進工作總基調，完整準確全面貫徹新發展理念，加快構建新發展格局，全面貫徹落實黨中央、國務院決策部署，推動各項政策落實落細，著力穩就業、穩企業、穩市場、穩預期，有效釋放內需潛力，有力促進國內國際雙循環，推動經濟平穩健康發展。 附註 (1)規模以上工業增加值及其分類項目增長速度按可比價計算，為實際增長速度；其他指標除特殊說明外，均按現價計算，為名義增長速度。 (2)規模以上工業的統計範圍為年主營業務收入2000萬元及以上的工業企業。 由於規模以上工業企業範圍每年發生變化，為保證本年數據與上年可比，計算產品產量等各項指標同比增長速度所採用的同期數與本期的企業統計範圍儘可能相一致，和上年公布的數據存在口徑差異。主要原因：一是統計單位範圍發生變化。每年有部分企業達到規模納入調查範圍，也有部分企業因規模變小退出調查範圍，還有新建投產企業、破產、注(吊)銷企業等影響。二是部分企業集團(公司)產品產量數據存在跨地區重複統計現象，根據專項調查對企業集團(公司)跨地區重複產量進行了剔重。 (3)服務業生產指數是指剔除價格因素後，服務業報告期相對於基期的產出變化。 (4)社會消費品零售總額統計範圍是從事商品零售活動或提供餐飲服務的法人企業、產業活動單位和個體戶。其中，限額以上單位是指年主營業務收入2000萬元及以上的批發業企業(單位、個體戶)、500萬元及以上的零售業企業(單位、個體戶)、200萬元及以上的住宿和餐飲業企業(單位、個體戶)。 由於限額以上批發和零售業、住宿和餐飲業企業(單位、個體戶)範圍每年發生變化，為保證本年數據與上年可比，計算限額以上單位消費品零售額等各項指標同比增長速度所採用的同期數與本期的企業(單位、個體戶)統計範圍相一致，和上年公布的數據存在口徑差異。主要原因是每年都有部分企業(單位、個體戶)達到限額標準納入調查範圍，同時也有部分企業(單位、個體戶)因規模變小達不到限額標準退出調查範圍，還有新開業企業、破產、注(吊)銷企業(單位、個體戶)的影響。 網上零售額是指通過公共網絡交易平臺(包括自建網站和第三方平臺)實現的商品和服務零售額之和。商品和服務包括實物商品和非實物商品(如虛擬商品、服務類商品等)。 社會消費品零售總額包括實物商品網上零售額，不包括非實物商品網上零售額。 根據第五次全國經濟普查結果對社會消費品零售總額、網上零售額數據進行了修訂，2025年社會消費品零售總額、網上零售額相關指標月度增速按照可比口徑計算。 (5)服務零售額指企業(產業活動單位、個體戶)以交易形式直接提供給個人和其他單位非生產、非經營用的服務價值總和，旨在反映服務提供方以貨幣形式銷售的屬於消費的服務價值，包括交通、住宿、餐飲、教育、衛生、體育、娛樂等領域服務活動的零售額。 (6)根據投資統計制度方法改革、第五次全國經濟普查和統計執法檢查等規定，對上年同期固定資產投資數據進行修訂，固定資產投資增速按可比口徑計算。 (7)進出口數據來源於海關總署。 (8)就業人員是指16周歲及以上，有勞動能力，為取得勞動報酬或經營收入而從事一定社會勞動的人員。 (9)部分數據因四捨五入，存在總計與分項合計不等的情況。
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