2025男籃亞洲杯中國隊戰勝韓國隊，時隔10年再進四強
2025-11-15 10:37 3,352次浏览央廣網北京8月13日消息(總臺中國之聲記者任夢巖)據中央廣播電視總臺中國之聲《新聞縱橫》報導，夜間的馬路上，您是否有過被一束突如其來的強光晃到的經歷？部分電動自行車違規加裝超強遠光燈，給城市夜路埋下隱患。特別是逆行的電動車，改裝後的大燈能把人晃到睜不開眼，而這樣的產品，仍在市場上公然銷售。 近日，多地開展針對電動自行車違規改裝燈光的專項行動。但專家指出，我國尚未制定電動自行車遠光燈的相關標準，亟須多管齊下，給違規大燈踩一腳「剎車」。那麼，「燈光刺客」相關的一系列銷售、改裝亂象該如何有效進行監管呢？ 夜間是否遇到過迎面而來的強光？瞬間致盲且看不清路，有不少人都反映過此類問題，讓人頭疼。 一名群眾表示：「晚上挺多見的，很刺眼，比我們家汽車大燈還亮，瞬間我就眼盲了。」 另一名群眾反映：「很多電動車燈亮度都調得很高，燈光應該往下照，但仍可能往上照，很有安全隱患。」 同時，在短視頻平臺上，有大量介紹電動自行車加裝大燈的視頻，有的號稱比汽車大燈還要亮，照三四百米都沒問題。 一名短視頻博主介紹：「接下來打開車燈，開關往前推是近光，往後推是遠光。遠光也很不錯，照三四百米一點問題沒有。以後路上看見會車不切換近光的，可以直接閃他。像大貨車或者雷射大燈、LED大燈，可以直接秒殺。就這個燈光誰敢跟你不切換近光？」 號稱可以「秒殺」大貨車遠光的改裝大燈，當電動自行車在街頭巷尾逆行時，也可以晃暈行人和其他正常駕駛者。而此類產品，卻可以隨意售賣，改裝成本極低。記者搜索各家電商平臺，此類電動車LED大燈可以正常售賣，售價多在20-30元左右。除外置加裝外，不少產品可以由消費者自行替換原廠燈光，自稱告別「原廠蠟燭燈」。 前不久在北京交管部門的夜間執法檢查中，多位改裝大燈的電動自行車騎行者被攔下，交警對騎行者進行了處罰。 交警：前面的燈是自己加裝的嗎？ 騎行者：燈不亮，我肯定需要換個燈，不然我晚上騎車怎麼辦。 交警：原燈呢？ 騎行者：原燈壞了，壞了我肯定需要裝一個。 交警：壞了你應該修原廠的。 騎行者：人家沒有原廠燈。我讓他給我換原先的，他說換不了，後來我掏錢裝了個燈。 交警：儘快恢復原貌吧。 今年以來，湖南省、江西省也開展針對電動自行車、摩託車非法改裝燈光行為的整治行動。 江西吉安峽江縣交警大隊姚永忠介紹，整治採取「定點檢查+流動巡查」模式，在城區主幹道等重點路段不間斷設卡排查，同時還聯合市場監督管理部門，對轄區內電動自行車銷售點、維修店鋪進行摸排走訪，宣傳相關法律法規，從源頭遏制非法改裝行為。 姚永忠介紹：「電動自行車電池標稱電壓不得大於48V，電動機額定功率不得大於400W。」 也有外賣騎手坦言，夜裡為了看得清楚點，很多人都會選擇加裝大燈。 一名外賣騎手表示：「晚上跑夜班可能到凌晨1到3點左右，有時候看不清，或者是車本身亮度不夠，就想著加裝大燈。配備得多的話就幾百塊錢，少的話就幾十塊錢，花點手工費找個修車的就行。」 查詢電動自行車安全技術規範的現行標準和即將在9月1日實施的新國標發現，標準都只對電動自行車前燈、近光燈進行了相關要求，沒有涉及遠光燈的相關內容。清華大學交通研究所副所長楊新苗介紹，電動自行車按照非機動車標準只設計了近光燈，而遠光燈更多用於機動車，隨處可買的遠光燈，讓治理難度加大，特別是現行國標的電動車，存量極大。 楊新苗介紹：「現在有4億多輛電動自行車，遠光燈的問題比較顯著，一定要儘快治理。但治理過程中發現相關標準的規定還是比較模糊，標準只對近光燈的使用進行了要求，沒有對遠光燈的使用進行約束。」 楊新苗建議，隨著新國標的實施，在速度、重量等限制的同時，對加裝遠光也應該有所限制。 楊新苗建議：「所有的新國標電動自行車，應該按照標準來——只有近光燈沒有遠光燈。任何加裝遠光燈的行為都是不對的。在會車的時候，或者對面有行人和自行車過來時，要從遠光燈切換成近光燈，但是這個工作量非常大。像兩輪電動車的用戶，沒有駕照，也沒有經過駕駛培訓，所以治理起來很難。治理遠光燈的問題是有難度的，我們希望從根上治理它。」 北京警察學院教授柳實此前建議，應該深化外賣、快遞等行業用車監管，積極研究攝像頭對電動自行車濫用遠光燈違法行為的抓拍，擴大管控範圍，同時加大對網絡電商的監管，要求商家提供產品專業機構的檢測報告，並在商品網頁上增加對加裝遠光燈上路的安全提示。而加裝了遠光燈的電動自行車一旦上路，屬於不按規定使用燈光的交通違法行為，應當參照機動車的相關規定進行查處。 柳實表示：「按照違反遠光燈使用的法條，可以罰款1-200元。如果在路上違法騎行或違法使用這種超標燈光而引發事故，可能要承擔相應責任，甚至要承擔刑事責任。我們市場監管、城管等部門，也要對這些違法經營違法加裝的門店，依法進行處罰，根源上杜絕這種違法現象。」
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)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
黄瓜直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 791.95MB
- 最后更新: 2025-11-15 10:37
- 最新版本: v13.17.19.7
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 月神直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 1.78以上
客服热线：133-3419-3642
山猫直播类似软件
猜你喜欢
23517
91
2025-11-15 10:37
62983
51
2025-11-15 10:37
57182
37
2025-11-15 10:37
61235
98
2025-11-15 10:37
52869
81
2025-11-15 10:37
37812
27
2025-11-15 10:37
21375
95
2025-11-15 10:37
23796
79
2025-11-15 10:37
68971
15
2025-11-15 10:37
38975
49
2025-11-15 10:37
31274
79
2025-11-15 10:37
13
97
82
34658
48716
39
49
