首次集中展示！4支戰略兵種受閱方隊將擎嶄新軍旗亮相九三閱兵
2025-11-24 18:12 5,237次浏览貴陽8月10日電 題：「金釘子」如何為全球地質年代「精準計時」？ ——專訪中國古生物學會理事楊興蓮 記者 周燕玲 在地質學界，「金釘子」的意義不亞於奧運會金牌，一顆顆深藏於地層的「金釘子」，是劃分年代地層的唯一全球標準。2025年6月，全球第69顆、中國第11顆全球烏溜階「金釘子」永久標誌在貴州劍河釘入，這顆落戶中國西南深山的「金釘子」有何特別之處？它如何為全球地質學家解讀5.06億年前的地球密碼？近日，中國古生物學會理事、中國第11顆全球烏溜階「金釘子」研究團隊成員楊興蓮就此接受「東西問」專訪。 現將採訪實錄摘要如下： 記者：「金釘子」是什麼？為何國際地質學界需用「金釘子」來界定地層年代？ 楊興蓮：「金釘子」並非是金製成的釘子，而是國際地層委員會借用「鐵路修建史」中的典故，將劃分和定義年代地層單位底界的地質學專業術語「全球界線層型剖面和點位」俗稱為「金釘子」，不僅喻指地質記錄中特殊的節點及其重要的科學價值，也形象地表達了它是「釘進」地球表面的一個有特殊含義的地理「點」，是丈量地層年代的一把「卡尺」。 地球已有46億年的演化歷史，生命演化的奧秘保存在層層巖石中。由於缺乏統一標準或「共同語言」，以往世界各國對年代地層的劃分差異極大，造成全球地層劃分和對比困難。 為釐清地球的演變脈絡，科學家建立以時間界面劃分的年代地層單位，「由大到小」依次為「宇、界、系、統、階」，年代地層表被劃分為110個左右的階，每兩個地質時代地層之間的界線會用一顆「金釘子」作為標誌。目前，全球100餘顆「金釘子」已有82顆確立，其中有11顆建立在中國，數量位居前列。 2025年6月18日，中國第11顆「金釘子」永久標誌在貴州劍河釘入。記者 周燕玲 攝 記者：2025年6月，全球第69顆、中國第11顆全球烏溜階「金釘子」永久標誌在貴州劍河釘入，這顆「金釘子」緣何落戶劍河？ 楊興蓮：釘在貴州劍河的這顆「金釘子」，於2018年6月獲得國際地質科學聯合會批准建立。該「金釘子」的研究由貴州大學趙元龍教授牽頭，聯合中國科學院南京地質古生物研究所、美國俄亥俄州立大學等單位專家組成的國際團隊研究完成。 國際學術界對「金釘子」的認定標準極為苛刻，根據國際地層委員會的要求，涉及地質、古生物條件、交通便利性、可進入性和保護狀態等多個評價維度。 全球烏溜階「金釘子」永久標誌之所以能在貴州省劍河縣革東鎮八郎村的烏溜-曾家崖剖面釘入，主要有三個重要因素：一是劍河地區的地質和生物條件優越、通達性好；二是貴州大學趙元龍教授從1983年就開始帶領團隊對該區進行長期深入的綜合研究；三是貴州省人民政府自2002年起就將該區批准為省級自然保護區，2009年成為苗嶺國家地質公園的核心區，得到了永久保護。 相較於其它全球競爭剖面，劍河烏溜-曾家崖剖面更加連續且化石豐富、界線點上下地層出露更加完整，當地交通便捷，位於國家地質公園內有利於保護，而且研究也最為深入，開展了巖石、生物、年代、化學、層序地層等多學科的綜合研究，完全符合國際上對「金釘子」剖面的要求。 尤為特殊的是，劍河「金釘子」不僅含有豐富的、以掘頭蟲類為主的三葉蟲動物群，而且還在緊接「金釘子」點位之上保存有大量軟軀體化石的凱裡生物群，包含10個化石門類，120餘個動物化石屬，具有重要科學意義。 航拍貴州省劍河縣革東鎮八郎村的烏溜-曾家崖剖面。 潘文 攝 記者：位於貴州劍河的這顆「金釘子」如何為全球5.06億年前的地質年代「精準計時」？它揭示了當時地球環境與生命演化的哪些關鍵信息？ 楊興蓮：在地球演化過程中，每個時代都有最典型的生物，找到標誌性化石，是確定不同地層時代的關鍵依據。國際地層委員會要求，「金釘子」的點位要以代表化石的「首次出現」為標誌。 通過研究，團隊提議以三葉蟲印度掘頭蟲在劍河烏溜-曾家崖剖面的首次出現定義寒武系第3統及第5階底界，其首現點耦合於萊德利基蟲類三葉蟲和小油櫛蟲類三葉蟲的滅絕層位及全球性碳同位素負異常等重大地質事件。 目前，最新版的國際年代地層表中寒武系苗嶺統(第3統)和烏溜階(第5階)底界年齡就是通過整合這些三葉蟲的全球生物地層資料，結合高精度凝灰巖及碎屑鋯石U-Pb測年數據，「精準計時」全球5.06億年前的地質年代。 5億多年前是生物演化和生態創新最為關鍵的一段歷史，當時海洋和大氣含氧量迅速增高，發生了被稱為「寒武紀大爆發」的後生動物快速輻射的重大演化事件。如劍河「金釘子」點位之上出現的凱裡生物群，為揭示動物門類起源及早期生態系統演變提供了不可替代的證據。 2025年4月15日，在貴州省興義世界地質公園博物館化石修復室內，化石修復師王雲忠進行化石修復工作。記者 周燕玲 攝 記者：目前有11顆「金釘子」建立在中國，數量位居前列，這一成果對提升中國在地球科學領域的話語權有何作用？人類應該如何更好地保護「金釘子」？ 楊興蓮：「金釘子」的確立，體現了一個國家地質學研究的綜合實力。 按國際地層委員會的要求，批准後要為「金釘子」建立永久性標誌，所在國家應對「金釘子」加以妥善保護。如果說釘下一顆「金釘子」不容易，保護好這些珍稀地質遺蹟亦是一道時代難題，目前主要面臨著「金釘子」剖面的自然風化剝蝕、地質災害甚至是人為性破壞、以及當地政府如何平衡保護和開發衝突的共性挑戰等問題。 因此，對「金釘子」剖面實施動態維護、加強科學普及提升大眾保護意識和出臺「金釘子」保護的法律法規顯得較為迫切，應該讓「金釘子」保護超越學術範疇，成為政府、社會和公眾共同承擔的責任。同時探討科普研學與當地文旅產業融合發展，將「金釘子」打造成集科學研究、科普教育、生態旅遊於一體的地質文化品牌，實現從「金釘子」到「金點子」再到「金鑰匙」的發展之路，助力鄉村振興建設。(完) 受訪者簡介： 楊興蓮。受訪者供圖 楊興蓮，貴州大學資源與環境工程學院教授、中國古生物學會理事、美國俄亥俄州立大學訪問學者，研究領域為早期後生動物和寒武系地層，1999年加入中國第11顆、貴州首顆全球烏溜階「金釘子」研究團隊。
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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