上海「好曼巴」援青記：雪山大地映醫者仁心
2025-11-10 04:27 9,175次浏览央視網消息：這是近日廣西一個服務區內發生的驚險一幕，一輛行駛中的汽車被閃電擊中，畫面非常驚人。據了解，每年6—8月是雷電高發期，尤其是最近兩個月，全國多地都出現雷雨等強對流天氣，很多地方還發生了雷擊事件。雨天行車要注意哪些安全事項？在戶外遇到雷擊時又應該如何正確應對？ 8月5日，在廣西北海鐵山服務區發生驚險一幕。當時正在下雨，一輛緩慢行駛的汽車，突然被一道閃電擊中，現場有火光閃現，小車當即停車，車上人員無大礙。無獨有偶，8月2日，在滬昆高速浙江境內，一輛行駛的小車也被一道閃電擊中，好在駕駛員冷靜應對，及時把車停到應急道上。 技術人員提示，開車遇到雷雨天時，應儘快到安全區域停車，並關掉音響、收音機等設備，使車輛形成一個完全封閉的空間，同時身體也不要接觸金屬物品。如果車輛不幸被雷電擊中，不要輕易下車，等電流經車身表面傳到地面後再進行處理。 汽車修理員路師傅表示，儘量不要在空曠路段、田野去行駛。停車避雨，不要把車停在電線桿或者說樹下或者高樓的牆角下，這些位置都有引雷的風險。在避雷的時候，所有的車窗應該是關閉的，在車上儘量不要使用電器。高速上碰見打雷這種情況就近進入服務區。 車遭雷擊人無恙 專家解密「法拉第籠」效應 雷雨天氣下，汽車遭遇雷擊，所幸車上人員安然無恙，這是為何？車內防雷擊的科學原理是什麼？ 廣西科技館展教部科技輔導員林孜介紹，汽車也是由金屬製成的，它就像是一個天然的法拉第籠，電流經過車身再由溼輪胎導向大地，這個時候在車內的人員相對來說是安全的。 工作人員介紹，車輛被雷擊後依然安全的科學原理，正是「法拉第籠」效應。在科技館內，專業人員通過特斯拉放電裝置和法拉第籠，模擬演示了這一現象。 法拉第籠是指由金屬或者導電材料構成的封閉空間，以科學家麥可·法拉第命名。其原理是當外部電場作用在法拉第籠時，籠體表面的電荷會重新分布，中和外部電場的作用。此時，籠體內部的電場幾乎為零，從而保護籠內的空間不受外部電場的影響。 工作人員提示，如果雷雨天人在戶外 實在找不到合適的躲避場所時，待在車裡相對來說也是安全的。駕駛員可以選擇在安全區域停車，關掉音響等系統，並關閉所有車窗，使車輛形成一個完全封閉的空間。不要去觸摸車窗把手、換擋杆、方向盤等，儘量把雙手放在大腿上。如車輛遭遇雷擊，不要貿然下車，安心等待救援。 高頻率雷電在夏季屬於正常現象 很多人可能發現了，這兩個月雷電現象似乎頻率很高。上個月，在遼寧大連市，也有市民拍攝到天空出現了密集的閃電。當時，夜空閃電連續不斷、不停閃爍，時不時還伴有滾滾雷聲。 相關數據顯示，從7月2日夜間至7月3日6時，大連市域內共發生了7649次閃電。這樣高頻率的閃電引起了不少人的好奇，是否屬於一種天氣異常現象？專家解釋，其實夏季本身就是雷電高發的季節，這屬於正常的天氣現象。產生密集雷電現象的原因主要是，在副熱帶高壓外圍控制下出現了極端的強對流天氣。 副熱帶高壓控制下 極易發生強對流天氣 大連市氣象臺臺長李燕介紹，現在整個大的環流形勢就是副熱帶高壓，在這種形勢控制下極容易出現強對流和極端降水天氣。這種強對流天氣像有這種雷雨大風，短時強降水，還有雷電就造成閃電比較多，比較頻繁。從閃電觸發的理由上來說，它必須有觸發的通道，有地面的正電荷和雲底層的負電荷之間形成一個強烈的通道。 專家表示，夏季本身就是雷電高發的季節，這屬於正常的天氣現象。 大連市防雷減災中心副主任劉衛華表示，大家感覺到單閃電的頻次比較多，但實際上根據歷史數據來看，閃電並不是特別罕見，也不代表著有任何氣候異常的情況發生。 遭遇雷電 不同情形應對方式不同 雷雨天一旦遭遇危險，汽車內是相對安全的。不過，專家解釋，遭遇雷電時，在不同條件下，應對的方式是不同的。其他時候該如何正確避險？有哪些需要注意的？ 戶外遭遇雷雨應立即尋找裝有避雷針的建築物或鋼筋混凝土建築物躲避。切記遠離樹木、電線桿、煙囪等高聳物體，也不要在這些有金屬物的地方停留。車裡、山洞裡是相對安全的地方。如果躲在車裡注意關掉引擎、音響系統、收音機等，並關閉所有車窗，使車輛形成一個完全封閉的空間。 如果躲在山洞裡，千萬不要站在洞口或巖石邊，儘量往裡走。如果實在無處可躲，周圍都是大樹或廢棄高樓，應儘快尋找安全避雷區。方法很簡單，仰望視野中較高物體的頂點，視角達到45度以上，且人與物體距離4米以上，10米以內的區域就是避雷安全區。 在安全區內地勢較低的地方，抱緊身體蹲下躲避。如果周圍很空曠，儘量尋找地勢相對較低的地方蹲下，雙腳併攏，防止因「跨步電壓」造成傷害。
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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