9月舉辦的第四屆數貿會將有哪些亮點？搶先了解
2025-11-14 13:44 3,976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)
近年來，以人工智慧、具身智能為代表的新興技術發展，以及就業市場形勢的整體演變，在改變眾多行業生態的同時，也影響著眾多青年的職業軌跡。產業迭代加速、崗位結構重塑、用工方式日益靈活，許多職場人都在這場變革中調整方向、重新規劃職業路徑。 在此背景下，或出於個人特質與當前職業的錯位，或出於對新興行業的熱情與嚮往，不少職場人萌生出了改變職業路徑，通過轉行開闢嶄新事業道路的想法。然而，「轉行」既意味著新希望，也意味著新挑戰。如何高效學習新技能、重建職場人脈網絡、適應新的行業環境，都是有意轉行者必須面對的問題。 對此，職場人應如何理解、看待轉換行業的過程？又該如何釐清機會成本，作出理性決策？日前，中青報·中青網記者圍繞相關話題，分別採訪了中國人民大學勞動人事學院教授李育輝、招聘行業分析師單恭、人力資源專員林心，邀請他們從學者與專業人士的角度出發，對職場青年與轉行相關的常見疑問作出回應與解答，並提出實用建議。 要不要轉：認清職業本質，避開情緒誤區 中青報·中青網：從職業發展的角度看，轉行的本質是什麼？在您的經驗中，年輕人該如何理解轉行，又要避開哪些誤區？ 李育輝：從人力資源管理的角度看，轉行的本質其實就是人力資源的重新配置。具體到個人，就是要對自身的職業價值進行重新定位，並以增加職業價值為目標，對自己與崗位進行再匹配。現在年輕人最大的誤區，是把轉行看作擺脫困境的一種手段，而不是增加職業價值的途徑。我身邊的許多年輕人都覺得，只要換一個環境和行業就能擺脫當下的問題，這本質上是一種情緒化的決策，並不合理。 中青報·中青網：如果要避免這種情緒化，您認為轉行應遵循怎樣的原則？ 李育輝：轉行始終是一個連續的職業決策過程，好的轉行一定是在現有基礎上進一步增加職業價值，它遵循的是一種「增長」的邏輯。盲目地在轉行中寄託情緒與壓力，很可能會否定過去長期的投入，讓職業生涯陷入割裂、不可持續的狀態。所以，轉行必須從增長的邏輯出發，而不是逃避的邏輯。 如果真的想轉行，不妨先問自己3個問題，並儘量找到明確答案：第一，這份新工作是否與我的核心競爭力更匹配？第二，我現在的困境是否真的無法在現有環境中解決？第三，轉行的成本是否在我的可接受範圍之內？ 中青報·中青網：轉行成本是很多年輕人容易忽略的因素。轉行成本該如何計算？是否有可供參考的科學框架？ 李育輝：有參考框架，可以粗略分為量化和非量化兩類。 非量化的決策工具我推薦兩個。一個是基於對未來職業的想像，另一個是基於對當前離職理由的理性梳理。第一個工具，就是想像一下自己轉行後10天、10個月、10年的狀態，以及繼續留在現有行業相同時間段的狀態，並對比差異。第二個工具，是給自己寫一封離職信，在信中理性列出不得不轉的理由。不要小看這個由想法變成文字的過程，這個時候理性會發揮作用，你會逐漸擺脫情感衝動，避免因為一時的情緒作出錯誤決定。 量化工具我也推薦兩個公式：一個是計算轉換成本的公式，另一個是計算預期收益的公式。轉換成本指進入新職業賽道必須投入的成本，主要包括技能補充的成本和重建社會網絡的成本，最好細化到金錢和時間，算清自己會損失多少。除了轉換成本，還要計算預期收益，即「新行業的平均收入×晉升概率+新技能帶來的成長空間」。我建議年輕人一定要試著算一算，因為轉換成本是大家最容易忽略的部分。 轉向何方：用兩個維度判斷崗位的長期價值 中青報·中青網：在當下，職業早已不再是「一選定終身」的選擇。您認為年輕人在看待職業發展方向時，應抱有什麼樣的總體心態？ 單恭：對許多年輕人來說，職業已經是一個可以隨著時間不斷遷移與修正的動態過程，而不是一勞永逸的終身命題。不同的人對工作的價值排序也各不相同——有人一開始就有條件去追求「月亮」(熱愛、創造力、意義)，有人則必須先顧好「六便士」(生存、收入、穩定)，而更多人會在兩者之間不斷搖擺、試探與調整。 中青報·中青網：面對風口行業或熱門崗位，年輕人如何理性判斷它是否值得長期投入？ 單恭：進入某個行業或崗位後，可以參考兩個核心維度來判斷它的長期價值。 第一個維度是個人是否具備長期動力：這份工作是否能持續激發你的好奇心與主動投入，是否與你的優勢能力相匹配，未來的成長路徑與回報機制是否符合你的期待？此外，這個行業裡的人與文化，是否是你願意融入並能產生認同感的，也很重要。 第二個維度是行業或崗位是否具備結構性機會：它是否處於增長期，並能持續受益於技術、政策或人口等長期趨勢；是否具備正向反饋機制，讓經驗與能力得以累積、產生複利；以及你能否在這份工作中沉澱出可遷移的知識、技能與方法，從而支撐未來多種發展的可能性。 如何操作：把握時機、展現能力 中青報·中青網：從企業用人周期來看，轉職的黃金窗口期一般在什麼時候？在不同行業是否會有差異？ 林心：這個問題需要結合具體行業甚至具體公司來看。以網際網路行業為例，從員工自身利益出發，比如，不同公司會有不同的發年終獎節點，這些時間點前後往往會影響員工的離職與入職選擇。從企業需求的角度看，其快速變化的特性決定了新增用人需求可能隨時出現。對於常規需求，通常會在企業財年前後進行調整，包括人員編制、費用預算和業務方向等方面的變化。 中青報·中青網：跨行求職者想贏得企業的認可，應重點展示哪些能力和價值？在能力展示上有哪些有效做法？ 林心：我們最看重員工的學習能力。好的學校背景是學習能力的一個直觀體現，這也是很多企業關注第一學歷的原因。但進入企業後的項目經歷更重要，關鍵在於能否在一個項目中快速學習並展現自身價值。其次，一個人的包容程度同樣重要，這裡的包容主要指對新鮮事物的開放態度，願意接受變化，並能適應新技術、新流程帶來的挑戰。因此，在能力展示環節，要有意識地體現這兩方面的優勢。可以分階段向領導呈現成果，逐步增強領導對你的信任。 中青報·中青網：對於簡歷中出現的短期工作經歷，求職者應當如何解釋？ 林心：實事求是地說明原因，切勿編造，否則一旦背調結果與描述不符，會帶來更不利的評價。如果確實是因個人原因導致頻繁跳槽，就要清晰表達對下一份工作的規劃，證明自己有長期穩定工作的決心與動力。 實習生 符文迪 中青報·中青網記者 楊鑫宇 來源：中國青年報
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