小小牛油果，承載中南友好合作大故事（見證·中國機遇）
2026-01-11 12:17 4,398次浏览今年暑假，上海迪士尼、北京環球影城、上海樂高樂園等主題公園預訂火爆、客流猛增。折射出中國超大規模市場的消費潛力，也反映出一個外資來華新趨勢，那就是以文旅為代表的服務消費正在成為外資加碼投資中國的新熱點。 不久前，全球規模最大的樂高樂園在上海金山區正式開園，樂園擁有八大主題區，其中，「悟空小俠」主題區全球首發，體現出世界IP對中國市場的深度理解與本土化努力。 同樣是在今年，投資達28億元人民幣的「哈利·波特製片廠之旅」也已正式落址上海，預計2027年開門迎客。 中國主題公園研究院院長 林煥傑：他們看好中國促進投資的各項優惠政策，也看好中國有龐大的遊客基數，而且我們國家經濟的增長也讓國際投資商看到了希望。 正是看好中國親子娛樂等體驗消費的巨大需求和市場潛力，世界級主題公園在中國紛紛落地。旅行平臺去哪兒的數據顯示，今年暑期上海迪士尼、北京環球影城等全球性品牌熱度處於較高區間。 主題公園能帶動周邊交通、酒店和商業等基礎設施升級和拉動就業，形成「主題公園經濟聚集區」。因此，包括主題公園在內的旅遊基礎設施建設也被納入中國的《鼓勵外商投資產業目錄》。研究報告顯示，主題公園的消費拉動係數約為1:18.8，即主題公園每收入1元可帶來18.8元的綜合消費。 中國主題公園研究院院長 林煥傑：他們在打造項目當中，重點利用高科技產品VR、AR、AI讓遊客能夠沉浸其中，他們的技術、管理等都會促進我們國內主題公園的轉型和升級。 餐飲領域外資增加投入 注重本地化創新 除了文旅娛樂，餐飲也是外資持續增加投入的另一大領域。一家外資企業過去兩年在中國開設的新店數量相當於此前28年裡的開店總數，是什麼吸引外資持續增資？ 就在本月，在上海繁華的淮海中路，這家外資餐飲品牌剛剛開出了在中國市場的第1000家門店。企業負責人告訴記者，他們1995年進入中國市場，用了28年左右時間開設了500家店，而最近兩年企業更加看好中國消費市場的增長與提升，在短短兩年裡就又開出500家店。為什麼要提速投資中國？企業負責人向記者展示了一份全球餐飲連鎖品牌排名。 賽百味中國區執行長 朱富強：全球前三名在中國市場發展很好。在中國市場的發展其實給它全球的業績帶來了凸顯的貢獻。我們認為中國的市場有很大的潛力，我們正在發展得更快，因為前面有榜樣。 近年來，中國消費者越來越重視飲食健康和體重管理，企業順應消費潮流大勢，瞄準這個細分市場挖掘潛力加快拓店，推出更多本地化創新。 賽百味亞太區總裁 徐劍群：中國市場已經成為亞太區創新的範本，本地很多潮流設計和研發創新已經被更多國家學習。 在上海的採訪中記者也感受到，各地政府部門持續擴內需、促消費，不斷優化營商環境，為企業經營與成長提供了良好條件，而一個更加成熟開放的市場正為包括外資在內的所有企業創造更多機遇。 上海市黃浦區商務委副主任 魯建立：我們搭建了一個平臺，把相關的企業經營或者是開辦過程當中會涉及的政府部門和街道，包括業主大家聚在一起，很多工作由原來串聯式的審批變成了並聯式的開展，大大節約了時間。 「痛點」變「錨點」 外資加速進入新賽道 保稅維修作為一種新興服務業態，是現代服務業的新賽道。最近一段時間，國家和地方出臺了一系列新政策，把企業的痛點變成了政策發力的錨點，支持這個新產業健康發展。 記者來到這家德國企業設在中國的保稅維修中心時，工作人員正在忙著處理新收到的訂單。 西門子(深圳)磁共振有限公司總經理 馬天石：在這個屏幕上你能看到，現在有幾十個隊列在排著等待維修了。 在過去，像磁共振零部件等一些醫療設備是無法進口到國內進行維修的，把產品寄到德國總部維修周期動輒一個月以上。服務業擴大開放的新政策讓改變發生。政策出臺當月，企業就在深圳前海啟動了保稅維修中心。 西門子(深圳)磁共振有限公司總經理 馬天石：大大提升了我們公司在中國以及在全球的競爭力，也能夠更好地去服務於我們全球的客戶。 保稅維修的新政策讓維修周期由過去的4—6周縮短至5—7天，使得企業能夠更快響應客戶需求。今年上半年，這個保稅維修中心已完成近2000個磁共振線圈的維修，申報磁共振成像裝置零部件保稅維修進出口近6000項，進出口貨值約930萬美元。與此同時，保稅維修也帶動當地加快形成以生產訂單帶動維修訂單、以維修訂單促進生產訂單的良性循環。深圳海關數據顯示，今年1—7月，中國海關深圳關區4個特殊監管區域保稅維修進出口貨值44.5億元，同比增長近10%。 (總臺央視記者 吳昊 張歆 劉永波 劉瀟凡 何俊儒)
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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