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2025-11-15 18:02 7,245次浏览原標題：「中國式現代化是人與自然和諧共生的現代化」(總書記的人民情懷) 山河萬裡，映照初心。 「要一體推進治山治水治氣治城，全面加強防沙治沙和流域水土流失治理」。今年7月，習近平總書記在山西考察時殷殷囑託。 「要持之以恆加強重點流域生態保護治理，深化汙染防治攻堅，築牢生態安全屏障。」今年5月，習近平總書記在河南考察時明確要求。 為全局計，為長遠謀。 從東北地區到青藏高原，從黃土高坡到東南沿海，一次次考察調研，一場場重要會議，習近平總書記心繫人民福祉、矚望民族未來，推動人與自然和諧共生的中國式現代化行穩致遠。 視頻：總書記的人民情懷｜「中國式現代化是人與自然和諧共生的現代化」來源：人民日報客戶端 「我國建設社會主義現代化具有許多重要特徵，其中之一就是我國現代化是人與自然和諧共生的現代化，注重同步推進物質文明建設和生態文明建設。」 黨的二十屆三中全會《決定》提出：「中國式現代化是人與自然和諧共生的現代化。必須完善生態文明制度體系，協同推進降碳、減汙、擴綠、增長，積極應對氣候變化，加快完善落實綠水青山就是金山銀山理念的體制機制。」 ………… 這是闊步中國式現代化新徵程的應有之義，也是全面推進強國建設、民族復興偉業的戰略抉擇。 一部人類文明的發展史，就是一部人與自然的關係史。 習近平總書記對人與自然的關係有著深邃思考：「人與自然是生命共同體」「人類對大自然的傷害最終會傷及人類自身，這是無法抗拒的規律」。 怎樣建設人與自然和諧共生的中國式現代化？習近平總書記深刻闡述： 「我們建設現代化國家，走美歐老路是走不通的」。 「走老路，去消耗資源，去汙染環境，難以為繼！」 「生態文明是人類社會進步的重大成果。人類經歷了原始文明、農業文明、工業文明，生態文明是工業文明發展到一定階段的產物，是實現人與自然和諧發展的新要求。」 ………… 定位清，方向明。 推進人與自然和諧共生的現代化，必須加強黨的領導。 「我國生態環境矛盾有一個歷史積累過程，不是一天變壞的，但不能在我們手裡變得越來越壞，共產黨人應該有這樣的胸懷和意志。」 生態文明體制改革全面深化、縱深推進，習近平總書記親自謀劃、親自部署、親自推動的中央生態環境保護督察，解決一些地方多年的生態環境「頑疾」，成為督促地方落實生態環境保護責任的硬招實招。 推進人與自然和諧共生的現代化，必須堅持以人民為中心。 從「盼溫飽」到「盼環保」，從「求生存」到「求生態」，人民群眾對美好生活環境的嚮往更加強烈。 民之所盼，政之所向。在遼寧錦州，習近平總書記強調「生態文明建設最能給老百姓帶來獲得感」；在山東日照，習近平總書記強調「生態環境好，老百姓就多了一份實實在在的幸福感」……樸實話語，諄諄囑託，化成讓「天更藍、山更綠、水更清、環境更優美」的堅決行動。 推進人與自然和諧共生的現代化，必須錨定綠水青山和金山銀山雙贏目標。 「我們過去講既要綠水青山，又要金山銀山，實際上綠水青山就是金山銀山。」2005年8月15日，時任浙江省委書記的習近平同志來到安吉縣餘村調研，提出「綠水青山就是金山銀山」的「兩山」理念。 今年2月7日，習近平總書記在哈爾濱第九屆亞洲冬季運動會開幕式歡迎宴會上的致辭中指出：「來到哈爾濱，我們真切感受到『冰天雪地也是金山銀山』」。 「生態本身就是經濟，保護生態就是發展生產力。」「綠水青山既是自然財富，又是經濟財富。」…… 理念一變天地寬。今日中國，「綠水青山就是金山銀山」成為全黨全社會的共識共舉，相關體制機制加快完善。全球最大、最完整的新能源產業鏈建成，2013年至2023年以年均3.3%的能源消費增速支撐年均6.1%的經濟增長。 壯闊起筆，徐徐鋪展。 「要站在人與自然和諧共生的高度謀劃發展，通過高水平環境保護，不斷塑造發展的新動能、新優勢」。 以綠色為底色的中國式現代化道路，必將是一條經濟發展和生態環境保護共贏之路。 人不負青山，青山定不負人。 策劃：田俊榮 劉曉鵬 監製：楊學博 陳振凱 餘榮華 統籌：李翔 朱利 吳玥 李洋 文字：馮華 董絲雨 視頻：王嶸 餘星馨 嶽小喬 馮慧文 海報：王宇峰 校檢：朱利 李金昱
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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