奪島利器！中國兩棲攻擊艦再進化
2025-10-24 17:12 3,157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)
北京8月8日電 題：徐泓緬懷老師許倬云：中國、中華民族在他心中格外大 記者 楊程晨 著名歷史學家許倬雲於當地時間8月3日在美國匹茲堡逝世。作為許倬雲任臺灣大學歷史學系任主任時期的學生，臺大歷史學系前主任徐泓第一時間在社交平臺發文：「我們的老師許倬雲先生走了，享年九十五歲。」 接受「東西問」專訪，徐泓回憶了不同時期與許倬雲的交往。談及家國情感的升華，徐泓坦言，許先生是有些自我矛盾的，他一方面非常愛國；一方面又不同意僅以中國為中心研究中國史。到晚年，中國、中華民族在他心中的地位不斷加強。這也是他在受訪時談到「但悲不見九州同」有那麼大情緒波動的原因。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您最近一次和許先生見面是什麼時候？ 徐泓：大約是十年前，他回臺，在(臺灣)政治大學作講座教授，主持一個重新解釋中國歷史的研究計劃，請我幫忙參與一部分。這是我們線下見的最後一面，也是工作場合，只是簡單敘舊。 後來他身體一直不太好，不良於行，不能頻繁回來。雖很多年沒見面，但我們有郵件往來。我近期有一篇關於明代國號研究的文章，還去信諮詢過許先生的意見。 許倬雲肖像。許倬雲個人微博 記者：許先生20世紀60年代中後期擔任臺大歷史學系主任，這和您在臺大歷史學系的求學時期高度重合。可以談談他對您治學等方面的影響嗎？ 徐泓：老師是30多歲從芝加哥大學返臺任教，那時剛剛拿到博士學位。1964年，他開了一門中國上古史的課，我們這些學生都去選。後來他擔任系主任、所長，一直做到1970年，他開的課我基本都去上過。 他儘量利用考古研究材料和文獻來授課，每次課分三個課時，前兩個課時會請「中央研究院」的專家來上課，考古學家李濟之(李濟)先生來講了大部分，談過很多安陽考古的事。剩下一個課時許先生會進行總結整理，並把他自己的想法講給我們。國民黨當局來臺後，封禁大陸的很多老期刊、書籍，不讓我們看，我們上課一般是聽老師講、抄筆記，許先生指導我們讀期刊論文。 臺灣過去也有人開過中國上古史，但像他這樣系統運用社會科學的理論和方法治史，教大家寫現代的期刊論文，是沒有的。他那時還編了一本《中國上古史論文選輯》，教我們用新方法學歷史。 那些年，許先生對我的影響，還有精神層面。他不良於行，但上課不會一味坐著，有時會拄拐站起身子。後來他在臺大改裝了一輛摩託三輪車，方便行動。許先生堅韌不拔的精神讓我們很敬佩，所有的困難他都想克服，學生要幫他，他不肯。在家時，他還洗碗，即便摔了還堅持洗。 許先生一輩子就是這麼一個性格，在我看來是了不起的。更了不起的，是他的夫人(孫曼麗女士)，一輩子幫他、包容他。她和芝芝(徐泓夫人、世界史學者王芝芝)是同班同學，這也加深了一層我們的關係。 記者：1970年，許先生去了美國。之後就一直留在美國匹茲堡大學任教。在有這麼大影響力的時候卻選擇赴美，當年他做這個決定的原因是什麼？ 徐泓：這和當時臺灣教育界發生的幾件事有一定關係。首先是當了快20年臺大校長的錢思亮在1970年卸任，學校氛圍出現變化，許先生覺得自己格格不入。另外，由於「中研院」近代史研究所受美國福特基金會資助，一些人指責臺灣史學界被美國控制，由臺大和「中研院」合聘的許倬雲是被重點批評的對象之一。 許先生當時仍參與了臺灣很多的文化、學術方面的公共事務，到美國後也經常在《中國時報》《聯合報》上發表文章。蔣經國去世後成立的蔣經國國際學術交流基金會，許是創始會員之一，資助了美國多所研究機構設立中國研究教職、提拔年輕學者。許先生不僅在史學界影響大，在社會層面影響也大。 許倬雲在網絡節目《十三邀》中感慨「但悲不見九州同」。《十三邀》視頻截圖 記者：去美國後，直到去世，許先生對於兩岸關係的看法以及對大陸的觀感是否發生了變化？ 徐泓：許先生一直堅定反對「臺獨」。對大陸，許先生前後態度是有變化的。尤其是改革開放以後的大陸，他跟許多從大陸去美國讀書、工作的學者接觸，也看了很多新聞，慢慢對大陸的看法改觀，後來也去香港、去大陸。 但對於中國史研究的視角問題，他一直沒變。許先生主張將中國史放入世界史視野做研究，晚年出版的《萬古江河：中國歷史文化的轉折與開展》對這一觀點有系統性闡釋，許先生要尋找世界主義的中國。這與他的老師、同鄉錢賓四(錢穆)先生等人以中國為中心研究中國史的態度相左。 所以，許先生是有些自我矛盾的：一方面他非常愛國；另一方面他不同意僅以中國為中心看中國史，認為要以更大的歷史格局研究中國。到了晚年，可能是看到美國在發展過程中不斷暴露弊端，在他心中，中國、中華民族的地位不斷加強，這一塊的「面積」格外大了。我想這也是他之前在受訪時談到「但悲不見九州同」有那麼大情緒波動的原因。 許倬雲先生在江蘇無錫為自己準備的墓。受訪者供圖 另外，他在青少年時期經歷過抗日戰爭，見過中國人遭遇到的摧殘和磨難。另一位史學家何炳棣先生曾說，在抗戰中成長的中國人沒有不愛國的。我想這句話在許先生身上也是體現得淋漓盡致，尤其越到晚年對他的影響越大。許先生和何先生都是美國籍，但二人在晚年都表達過，百年之後希望將自己的墓地移回大陸老家，落葉歸根。據我所知，許先生生前已在無錫找好了墓園的地方。(完) 受訪者簡介： 徐泓。記者 楊程晨 攝 徐泓，現任臺灣暨南國際大學榮譽教授，曾任該校代理校長、臺灣大學歷史學系教授兼主任、香港科技大學人文社會科學學院講座教授兼人文學部部長，2016年始先後在南開大學、廈門大學、浙江大學任職教書。徐泓專註明清社會史研究，在明清鹽業、社會風氣、婚姻與家庭、人口遷徙、城市發展等議題上著作等身，包括《明清社會史論集》《二十世紀中國的明史研究》《明代的私鹽》《明北京行部考》《明代社會風氣的變遷》。他還曾任「中國明代研究學會」理事長，在臺灣發起明代典籍研讀會活動。
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