圖書館的留言本被網友「圍觀」，背後有哪些故事？
2026-02-10 00:27 3,628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)
眼睛，這個只佔人體重量1%，卻承載了90%信息獲取量的重要器官，是人類感知世界的核心窗口。有這麼一個說法：每個人的一生都會至少患一種眼病。近視、老花、乾眼、白內障、青光眼、過敏性結膜炎、眼底視網膜變性……你的眼睛還好嗎？忙碌的眼科診所，在暑假期間更是「忙碌指數」翻倍，你是否也是拿著預約號焦急等待的一員？未來，我們的眼部健康靠誰來守護？ 本期《開講啦》邀請到眼科大夫林浩添，作為國內一流眼科醫院——中山大學中山眼科中心的管理者，他志在讓高標準的眼科診治服務觸達每一隻尋求清晰明亮的眼睛。現在，他帶著自己的「5年目標」走上舞臺，解鎖未來眼部健康的無限可能。 老花眼不戴眼鏡 大腦可能「不開心」 眼睛出現了老視問題但堅持不戴眼鏡，這個習慣到底好不好？林浩添表示：不好！這會導致患者感覺到疲憊和焦慮，而患者往往意識不到是眼睛的問題。林浩添解釋，因為大腦中位於枕葉的視覺中樞與管理情緒的額葉可能相互影響，看到清晰明亮的世界會讓人心情愉悅，反之則有可能讓人emo，甚至影響認知。林浩添的研究顯示，導致視力下降的疾病，例如白內障，可能加速大腦功能的退化。所以，當你感受到眼睛不適，千萬不要忽略了它發出的「求救信號」！ 眼科大夫都還戴眼鏡！ 近視眼手術不靠譜？ 中國的近視人數已經達到7億，角膜雷射手術、有晶體眼後房型人工晶體、屈光性晶體置換術是當前可選的手術治療方法，但想做近視眼手術的你是否有過遲疑？眼科大夫都戴眼鏡呢！這些技術靠譜嗎？究竟選哪種方式更好？林浩添表示：「誰說眼科大夫不做近視眼手術？我們醫院很多醫生就做了！」他告訴大家，目前近視眼手術在技術上已經相對成熟，包括醫生在內，是否選擇通過手術的方式解決近視問題是個人選擇。林浩添還提醒我們，每個人的眼睛狀況不同，是否適合接受手術治療需要到正規的醫療機構進行檢查，遵從醫囑！並且，相比於醫療手段，更重要的是——保護好雙眼！ 全球首個眼科大模型來了！ 我國是全球眼病患者最多的國家，林浩添告訴大家，對於眼科大夫來說，患者向來是「多得看都看不完」。據統計，中國超過7億人被近視困擾，乾眼症患病率可達52.4%，白內障作為全國第一大致盲眼病，60歲以上人群的白內障患病率更是高達80%！全國眼科醫生只有6萬多名，如何守護好14億雙眼睛？目前，更多的眼病患者並不在眼科醫院集中的大城市，而是在眼科醫療資源極度缺乏的偏遠地區。林浩添回憶眼科前輩們的叮囑：「解決這個問題，讓患者看上病、看好病，新一代醫生要思考什麼技術是我們上一代做不了，而你們這一代有條件做、必須做的。」於是，隨著大數據以及人工智慧技術的發展，2010年，林浩添帶領團隊依託中山眼科中心積累的海量眼科診療數據，開始著手於眼科診療的數智化，在2017年開設了全球首個眼科人工智慧門診，並在2024年推出全球首個、也是國內唯一一個通過網信辦備案的眼科大模型ChatZOC。他表示，目前的AI診斷技術雖然還達不到眼科「老專家」的水平，但是對於偏遠的、「沒得選」的眼病病患，眼科診斷大模型這位「主治專家」，能夠及時給他們提供「靠譜」的眼科診療方案。 你的模糊我的模糊 其實不一樣 如果你感到眼睛模糊了，你會如何描述自己的症狀？實際上，不同眼病造成的模糊是不一樣的。而這些「看不到，說得出」的眼病，醫生往往需要通過患者描述自己的視覺症狀去判斷病情，有時憑藉常規的經驗下結論也並非準確。林浩添講述了自己的一段經歷，曾經有一位患者在被問診時形容「我眼前有蟲子」，按常規經驗，大夫會很容易將之判斷為飛蚊症，但是林浩添通過詳細的診查發現，患者的眼睛裡是真的有一隻活生生的、在蠕動的蟲子！這雖然是極小概率事件，但看不到患者眼中的世界是診斷上的難題，醫生需要大量時間進行抽絲剝繭式的檢查，為此，醫生團隊再次使用上眼科大數據，利用數量龐大的門診病例作為基礎訓練AI，逐步還原出不同眼病下患者看到的世界，協助醫生進行診斷。 5年後，你的私人眼科醫生 可以裝在口袋裡 林浩添在《開講啦》的舞臺上立下了自己的「小目標」——5年後，要打造出每個人都能擁有的，裝在手機裡，放入口袋中的「眼科醫生」；能夠走進家家戶戶，守護眼健康的「魔鏡」，只要照照鏡子，就能收到關於眼睛健康狀態的提示；大城市裡，家附近10公裡以內就有一輛眼科巡診車，讓看病掛號再也不是難題；更高的夢想是，聯合各方打造「眼科飛行醫院」，載著醫生和診療設備的飛機隨時去到全球有需要的地方。林浩添表示，現在他們已經打造出了眼科大模型ChatZOC，去年團隊的5G智能眼科巡診車已經去到了108個城鄉地區，15萬患者因此得到了從未有過的「靠譜」診治，為城市的每一條街道生成實時更新的護眼指數。如今，他的「小目標」正一步步實現，那麼5年後，他的眼科大夢想，我們一起拭目以待吧！
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