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2025-11-06 18:04 9,217次浏览北京8月11日電 題：李約瑟與中國抗戰有哪些少為人知的故事？ ——訪英國劍橋李約瑟研究所訪問學者劉曉 記者 聶芝芯 英國著名科學家李約瑟1943年至1946年間赴華考察，走訪300多所大學、科研和企事業機構，目睹中國人「雖國難當頭、科研不輟」。他用鏡頭和文字記錄了怎樣的中國抗戰精神？他為何被中國人稱為「雪中送炭的朋友」？ 中國科學院大學科學技術史系教授、英國劍橋李約瑟研究所訪問學者劉曉，近年對李約瑟的一手戰時文獻進行了梳理與研究，近日就此接受「東西問」專訪。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：1943年正值中國抗戰，英國科學家李約瑟為何要冒險來到戰火紛飛的中國？ 劉曉：李約瑟於1943年2月到達昆明，其來華計劃經過長時醞釀。最早可追溯到1939年與中國留學生魯桂珍的接觸。通過她，李約瑟了解到悠久燦爛的中國文化，激發他對中國古代科技與社會研究的興趣。 全面抗戰自1937年打響，魯桂珍老家南京遭受大屠殺。李約瑟夫婦非常了解中國人民的苦難，曾向中國使館請求赴華訪問。但在戰況危急關頭，李約瑟實際上無法成行。 太平洋戰爭爆發，美英對日正式宣戰，英國開始重視英中之間的關係，李約瑟隨之進入高層視野。由於科學的中立性以及在戰爭中的重要價值，其外交作用顯現。李約瑟作為劍橋大學教授和皇家學會會員，正式獲得外交官身份，擔負起戰時外交工作。 穿軍裝的李約瑟。受訪者供圖 記者：李約瑟目睹中國人在艱苦環境下搞科研，為抗戰出力，中國人的戰時精神面貌如何打動李約瑟？ 劉曉：李約瑟最初懷著同情和援助的心態來華，但他看到中國科學家和教育工作者在極為艱苦條件下，依然保持頑強的意志和高昂的熱情，他逐漸從感動到敬佩，發自內心支持中國人民。 昆明是當時中國重要對外通道，聚集眾多重要機構。李約瑟參觀了南遷的北平研究院物理學研究所，看到該所完全轉向戰時工作，設有光學工廠，給盟軍空軍製造水晶振蕩片。他們從美孚油桶上剪下一片片馬口鐵皮圓盤，用榔頭敲打成薄片，然後放在腳踏機械上令其飛速旋轉，便可切割水晶。 在西南聯合大學的實驗室，李約瑟看到：細胞核染色用的蘇木精買不到，就從雲南土產蘇木中提取；顯微鏡的載片不夠，就切割被空襲震破的窗玻璃代替……他還得知，物理學家趙忠堯用冒著生命危險，從北平清華大學帶出來的50毫克鐳，做了些人工(中子)放射性元素實驗，他認為這代表了一種「知其不可為而為之」的精神。 「中央防疫處」生產抗戰急需的血清和疫苗，成功試製青黴素。在李約瑟看來，疫苗工廠的故事「本身就是一首史詩」，瓊脂通過特殊處理而能夠重複利用，是最體現防疫處頑強精神的典型做法。 本想潛心從事科學史研究的李約瑟「覺得道義和物質援助的需要太迫切了」。因此在抵達重慶後，李約瑟向英國文化委員會撰寫報告，提出成立中英科學合作館開展援華工作。李約瑟很快收到倫敦的批准，迅速列出考察途中記錄的中國科技機構急需物品清單。 記者：李約瑟為戰時中國科學和教育做了什麼，而被中國人稱為「雪中送炭的朋友」？ 劉曉：抗戰後期，古老中國的新生科學力量近乎「奄奄一息」，李約瑟首要任務是鼓舞士氣和提供急需援助。 經倫敦批准，李約瑟可利用「駝峰航線」運送中國科學家急需補給。他在來華的美軍運輸機上分配到足夠空間和噸位，按其要求從加爾各答採購的物資便會運來，至少每周一次，由英國政府承擔運輸費用。中國後方的大學也受益於英國饋贈。 這些物資包括科技圖書、期刊、縮微膠捲和科學儀器。許多散布到窮鄉僻壤的大學和機構，大量藏書丟失，李約瑟贈送的6775冊圖書無異於雪中送炭。167種英國科技、醫學雜誌以縮微膠捲的形式送到中國。科學合作館為中國大後方的實驗室提供緊急科學器材供應服務，辦理了333份訂單，對維持科研活動作出切實貢獻。 李約瑟在戰時條件下重建了科學的聯絡渠道。他在《自然》雜誌上發表文章，介紹每次旅行看到的不同地區的科學技術概況，中國《科學通訊》等刊物被送到西方散發或轉載。他還直接推薦中國研究論文向國外著名刊物投稿，向西方推送了139篇手稿，接受率達86%。 他還為中國科教機構提供諮詢意見。在重慶，他的團隊至少做過100次演講，在旅行途中共計做過123次科學講座。這些講座中除了學術內容外，還有關於戰時科學的動員、加強國際聯絡等切中要害的建議。 1943年李約瑟、吳作人在敦煌合影。受訪者供圖 記者：二戰結束後，李約瑟推動「以科學促和平」、推動國際科學合作。中國之行產生何影響？ 劉曉：李約瑟的戰時來華使命中，推動國際科學合作一直佔據優先位置。他認為，此次大戰催生了一種不同以往的國際科學的有組織聯絡，即「科學合作館」。 他到昆明發表的第一場演講即關於科學的國際合作，將最先進的應用科學與純科學，從高度工業化的西方國家輸送到工業化程度較低的東方國家。中英科學合作館設於大後方重慶，協助中國科學家開展正常的科學活動，改善工業落後狀況。戰後根據聯合國科教文組織決議，全球範圍內多處科學館設立，均在較不發達地區。 李約瑟在重慶期間，與八路軍辦事處的周恩來建立真摯友誼，發自內心地認同中國應該走社會主義道路。抗戰勝利之際的北方之行，他就有親自前往延安的考量。李約瑟被視為中國人民的真正朋友，1949年後成為中國與西方聯繫的重要紐帶。 記者：您對李約瑟及抗戰時期中國科技史的研究，足跡跨越東西，發掘出哪些新資料？ 劉曉：這項研究工作結合李約瑟的日記和照片，圖文並茂展示戰時中國科學的全景，完成《李約瑟鏡頭下的戰時中國科學》一書。我們從英國李約瑟研究所收藏的1400多張相關照片中，選用了800多張，很多照片是首次與公眾見面。 通過整理和解讀李約瑟的一手戰時文獻，包括論文、日記、報告和通信，我們重新釐清了一些重要問題，例如李約瑟身份權限、物資保障，也對其來華路線進行勘誤。 從中我們看到李約瑟逐步深入認識中國科技、文化的進程。他通過與中國學者的交往，找到志同道合的朋友，其國際科學合作事業也得到他們支持——許多中國人戰後進入聯合國教科文組織任職。 更多的人，在以後更長的歲月中為李約瑟寫作《中國科學技術史》提供重要幫助。1982年9月，李約瑟訪華時談及擬籌建東亞科學圖書館，數日內即得到愛國華僑捐款64萬英鎊。同年10月23日，全國科學技術獎勵大會召開，《中國科學技術史》被評為自然科學一等獎，李約瑟是首位獲此獎的外國人。(完) 受訪者簡介： 劉曉。受訪者供圖 劉曉，中國科學院大學科學技術史系教授，英國劍橋李約瑟研究所李氏基金訪問學者，中國科學技術史學會常務理事。研究方向為近現代科技史、國際科技交流與合作、中國科學院院史，著有《李約瑟鏡頭下的戰時中國科學》《何澤慧傳》《國立北平研究院簡史》等。
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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