吃完晚飯休息一會兒,換上運動服,從家裡步行五分鐘來到寶山區廟行鎮共康黨群服務中心。最近,每個周二晚7點到8點的燃脂拳擊課,成了白領小鄭一周之中最期待的事。7月下旬,寶山區一口氣上新12門夏季青年夜校課程,僅共康黨群服務中心就有美妝、花藝、尤克裡裡、社交心理學等多門課程。看到越來越豐富的課程「送」到家門口,小鄭十分欣喜,「市民夜校這幾年太火了,很多課很有意思,但下班過去不太方便,名額還搶不到,現在有了青年夜校,我一定不能錯過。」今年以來,寶山團區委探索實施「社群+夜校+青年中心」的青年社交服務供給模式,持續深化「青春加油站」品牌,把27門科技、藝術、生活、運動、療愈領域的精品課程送到青年身邊,覆蓋18-45周歲青年超5000人次。愛上夜校的青年,愛的究竟是什麼? 「青年點單,團團配餐」看刷戶外視頻,嚮往野外生存,但「紙上得來終覺淺」,沒有動手實踐的機會,小閆總覺得有些遺憾。去年畢業後,他來到上海入職一家銀行,心裡還盤算著如何利用假期來一次摩託車旅行。今年春天,單位團委推送的一則報名信息引起了他的注意。安全準備、方向識別、急救處理、水源淨化、生火技能……看到距離單位不遠的淞南鎮一森露營公園開出《戶外求生露營技巧教學》青年夜校課程,小閆立馬掃碼報名。「價格實惠,內容實用,在外面也不知道哪裡能學到,必須衝一波!」就這樣,他花兩個半月時間學完了春季課程,感受了春日夜晚的愜意露營,學會了能「吊打」身邊朋友的生火和繩結技能,在老師的帶領下探索了公園裡的「生態密碼」,還交到了同頻好友。「這樣的課建議多開一些,我還想繼續進階。」小閆說。 有人鞏固興趣愛好,有人拓展新技能;有人來揮灑汗水、強身健體,有人來療愈身心、得到放鬆。服務青年工作生活的現實需求,青年夜校實行的是「青年點單,團團配餐」模式。寶山團區委相關負責人介紹,團區委持續開展青年夜校需求線上線下調研,根據結果動態優化課程結構,淘汰參與度低項目,想辦法增設呼聲高的新項目。因此,每個季度開設的課程都有所不同,有的老師在一個上課點「火」了,後續會被邀請到其他點位開課。上海體育大學競技運動學院重競技教研室專任教師宋獻賦就是這樣。春季他在寶山社區治理學院開設《燃脂拳擊》,得到學員好評,夏季就被邀請到廟行繼續開課。觀摩了他的教學過程後,記者發現他不但注重拳法、腳法的拆解,更會細心留意不同學員的狀態,及時給出鼓勵、糾正動作。相比一些目標驅動的「減脂訓練營」,課堂更像一個充滿歡樂的「自我突破暴汗營」。上課點豐富,帶娃學習兩不誤因為青年夜校課程,小鄭和燃脂拳擊課上的同學們第一次走進黨群服務中心,小閆發現了身邊的「寶藏」營地和公園。在寶山團區委看來,「青春加油站」的意義,就是依託各街鎮黨群服務中心、人才公寓、活力商圈等青年家門口、樓底下的「黃金陣地」,拓展青年學習社交服務供給。位於大場鎮環鎮南路的城家公寓,有8棟樓、共1384間房,有住戶1500人,其中90%是35歲以下的青年人。去年,住戶小翟驚喜地發現,公寓內開出青年夜校課程,內容還恰好是自己需要的。「我從事資產管理工作,平時負責固定資產全生命周期管理,工作內容比較繁瑣,需要不斷學習。」小翟表示,《AI職場加速器》課程配送到公寓後,自己便趁這個機會進修AIGC應用,不但提升了自己的工作效率,還利用所學幫助同事熟悉了固定資產從採購到報廢的全流程。令她欣喜的是,儘管課程早已結束,但學員群並沒有解散,「現在大家還會在群裡分享新工具,互相探討用法。」 位於寶山濱江上海·海上世界商場內的書店,也成了青年夜校的課堂。漫讀理想谷書店茶書房主理人觀鈺介紹,今年5月到7月,近20位寶山青年一起參加了《如何輕鬆過好茶生活》課程,了解了茶禮儀,學習了茶器鑑賞入門,在品味不同種類的中國茶的過程中實操煮茶。她表示,學員們都說,在書店裡學茶、喝茶是種別樣的體驗,有的讀者還會好奇地「圍觀」課程並詢問如何報名。課程場地靈活多樣,還給學員們帶來了特殊的便利——帶娃學習兩不誤。在漫讀理想谷書店和智慧灣3D列印博物館,授課老師都發現有學員把孩子一同帶來,在安靜、安全、益智的空間活動。事實上,三四十歲的青年家長也有自我提升和放鬆身心的需求,但往往苦於沒人帶娃、抽不開身。如今,當青年夜校點位足夠豐富,他們也沒了後顧之憂,可以放心帶著孩子「反向陪讀」。一批青年社群湧現,反哺社區上個周末,在淞南鎮芳草寓開設養生保健課程的執業中醫師孫譯維參加了一場特別的活動,和其他幾位青年夜校授課老師交流心得、頭腦風暴。他們還有個共同的身份——青年社群主理人。 從「一堂課」到「一個圈」,寶山團區委探索通過青年夜校課程組建青年興趣社群,激發青年歸屬感。拳擊課上的協作,戲劇課上的共情,烘焙課上的分享……在寶山團區委相關負責人看來,精心設計的課程內容和互動環節是極佳的「破冰」和社交場景,在課上找到同好、建立連接之後,不只是授課老師,學員中的活躍分子後續也可以成為社群主理人、聯絡員,發起更多觀影、運動、交流分享活動。眼下,寶山已湧現如養生、養寵、茶藝、露營等主題的青年社群。孫譯維說:「通過主理人之間的交流碰撞,我們既可以了解其他課程在內容、形式上受歡迎的點,形成互補,又可以發掘一些共通之處,形成課程間的流量互通,還可以策劃一些跨界活動,形成合力。」經過一段時間的運轉,有的社群已經帶來了驚喜。記者了解到,7月19日在廟行鎮舉行的共康納涼歌會上,來自音樂劇社群的夜校學員們「火力全開」,為觀眾帶來了《芝加哥》選段《All that jazz》《歌劇魅影》選段《All I ask of you》和音樂劇《阿拉丁》的主題曲《A whole new world》等精彩節目,博得了陣陣掌聲。一位學員回憶,能夠站上舞臺為居民表演很有成就感,「演出結束後,還有居民區書記邀請我們下次到社區為老人表演,我們也很期待參與更多的公益活動。」 寶山團區委相關負責人表示,以青年夜校為載體,寶山區正推動政策服務、思想引領、社交賦能等青年中心功能服務融入綜合網格陣地,將具有共同興趣愛好和成長需求的青年有效組織起來,逐步擴大組織覆蓋範圍。 在服務凝聚青年的基礎上,積極引導「兩新」青年群體反哺社區、參與治理。「通過促進青年社群、青年夜校與青年中心建設相互融合,形成更多特色亮點,達到1+1+1>3的效果。」
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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