戰士從合照消失那一刻 看淚目了
2025-10-31 08:41 5,354次浏览剛進入8月，五月天、易烊千璽等頂流明星的接連開唱，讓熱門演唱會一票難求的火爆景象再度上演。此外，偶像男子組合時代少年團上海站演唱會官宣的消息雖仍然「箭在弦上」，但已在各平臺引發熱議。北京商報記者了解到，在不久前結束的該組合大連站演出期間，有不少人因為搶票問題在社交平臺進行吐槽及維權。 據了解，由於該團體所屬公司採取會員制，需要先充值298元獲得優先購票特權。開票時門票數量15%面向高會會員，85%面向大眾用戶。但不少人對該特權性價比表示質疑，因為特權批僅佔門票總量的15%，競爭激烈且搶票成功率低，部分用戶稱「從未搶到過」。 另外，該場搶票前票務平臺信息顯示，按「付款時間分配座位」，但部分用戶反映雖成功搶到特權批門票，但座位分配較差，甚至不如公售批次用戶，質疑優先購權益未兌現，引發對配票規則公平性的投訴。「很多人爭著秒付想要一個好位置，但開票發現20秒付款的在側面區28排，一分半付款的在正面區第一排、第二排。」粉絲小高對北京商報記者表示。 此外，也有人表示高會特權批實際中籤率低，質疑其價值。關於以上問題，北京商報記者郵件聯繫時代峰峻，但截至發稿未收到回復。但對粉絲來說，這些或許只是「甜蜜的煩惱」，畢竟有票進場已經是幸運兒，更多的是抱怨票太難搶的消費者。也因此，不少消費者選擇「代搶」服務來購買門票。 每到大型演出開票時，「代搶」服務在二手交易平臺、票務黃牛群以及社交平臺上十分活躍。在一些社交平臺上，以「代搶門票」為關鍵詞搜索，能發現大量相關信息，發布者多以個人帳號為主，聲稱自己有「內部渠道」「專業團隊」，保證高成功率，這些誘人的宣傳語吸引了不少消費者。 據了解，代搶費用依門票熱門程度而定，一般為票面價格的20%—100%。以時代少年團為例，其代搶費最高報價達6500—7000元，遠超最高票價本身。按內場最高票價1880元計算，一場演出的門票花費需達近萬元。其他熱度較高的演出如周杰倫、孫燕姿等，代搶費一般在1000—2000元。儘管價格不菲，但許多人擔心買不到票錯過演出，還是會選擇「代搶」。 北京商報記者調查發現，代搶一般分為兩種。一種是使用「人海戰術」，即廣泛建群並發布「代搶」信息。在一個超200人「代搶」群裡，北京商報記者看到，相關人員會在群裡發布搶票成功的用戶信息，並標註出相應的報酬。在搶票群內，所有客戶的身份信息全公開，包括真實姓名和身份證號碼。如果「搶手」搶到票，直接在群裡發送票務信息的截圖即可獲得報酬。 人工之外，還有代搶口中的「魔法」：「有柯基上柯基。」「柯基」即「科技」，其實是一個抓包軟體。因為軟體圖標是螃蟹樣式，也被「黃牛」們稱作「小螃蟹」。要想使用「小螃蟹」首先需要在應用商店花18元購買終身會員，再輸入相應購票軟體的口令，之後打開口令再去平臺搶票。「能比其他人快2到3秒提交。」一位「代搶」篤定地說道。 需要注意的是，此類操作中個人身份信息被直接發布在幾百人群聊中，並可能進行多次傳遞，存在較為嚴重的信息洩露風險。此外，很多代搶票都是在微信群等平臺內發生，並沒有退款的保障。一旦出現這種情況，使用代搶票的人可能面臨錢票兩空的局面。 同時，有律師提醒，使用非法搶票軟體提升搶票成功率的行為，可能構成非法侵入計算機信息系統罪、非法獲取計算機信息系統數據罪、破壞計算機信息系統罪的共同犯罪。 北京商報沸點調查小組 相關新聞 國內上半年劇場演出消費超54億元 脫口秀票房增速領跑、女性觀眾佔比達68.8%、劇場類演出票房收入超54億元……8月4日，中國演出行業協會聯合燈塔研究院發布的《2025年上半年劇場演出消費趨勢報告》(以下簡稱《報告》)顯示，在16.05萬場劇場演出創造的54.02億元票房中，話劇穩居品類榜首，音樂劇、舞劇等藝術門類齊頭並進，而社交媒體互動與口碑傳播正成為推動行業增長的新引擎。 其中，脫口秀成為演出市場最大的「黑馬」。數據顯示，2025年上半年，脫口秀演出場次同比增長54.1%，票房同比增長134.9%，成為僅次於話劇的第二大演出品類。這一增長主要得益於脫口秀從傳統的小劇場、酒吧演出向專業劇場的大規模遷移。 此外，脫口秀的社交屬性也使其成為年輕人的娛樂剛需。消費者于娟告訴北京商報記者：「看脫口秀不僅是娛樂，也是一種社交方式。我和朋友經常約著一起看演出，結束後還會討論段子，甚至在平時的聊天中還會用到一些搞笑的梗。」 儘管脫口秀增長迅猛，但話劇仍以穩定的市場表現佔據票房首位。2025年上半年，話劇演出場次同比增長16%，票房同比增長3%。《出馬》《戲臺》《太白金星有點煩》等作品憑藉紮實的劇本和演員表現，成為市場熱門。 《報告》顯示，劇場演出購票觀眾中女性佔比高達68.8%，較2024年同期微增0.7%。這一趨勢在音樂劇、舞劇、沉浸式戲劇及兒童劇中尤為明顯，女性觀眾比例普遍超過平均水平。 「好的沉浸式體驗是故事情節體驗、故事場景體驗、角色扮演體驗、角色互動體驗、技術呈現效果體驗的結合。」北京大學文化產業研究院學術委員會主任陳少峰認為，今後沉浸式戲劇應更加重視沉浸式和交互式的一體化。 與此同時，《報告》指出，劇場演出的推廣方式正在發生深刻變化。傳統廣告投放的效果逐漸減弱，而社交媒體的「種草」、劇評分享及線上互動成為影響觀眾購票決策的關鍵因素。 此外，線上線下的聯動也增強了觀眾的參與感。例如，音樂劇《SIX》通過抖音挑戰賽、微博話題互動等方式，成功將線上流量轉化為線下票房。 「現在我和朋友們買票前會先看小紅書、B站等的測評，甚至關注演員的直播。」于娟表示，「這樣可以大大降低買到低質演出的可能性。」 行業人士也指出，觀眾對演出品質的要求正在不斷提高，粗製濫造的作品很難生存。 未來，如何在保持藝術水準的同時探索商業化路徑，仍是行業的重要課題。脫口秀的爆發、女性消費力的釋放、社交媒體的賦能，都為劇場演出市場提供了新的增長點，但最終仍需回歸內容本身，以優質作品贏得觀眾。 北京商報記者 張茜琦
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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