中美再次暫停實施相互24%關稅90天
2025-11-14 02:47 7,562次浏览成都8月14日電 題：首次亮相世運會的啦啦操，為何不只是場邊助威？ ——專訪成都體育學院藝術學院院長、國際啦啦隊聯盟啦啦操國際裁判邱建鋼 記者 賀劭清 成都世運會啦啦操項目將於8月15日至16日舉行，屆時將有11支雙人花球隊參賽。這是啦啦操誕生百年以來，首次進入世運會。 為什麼啦啦操不只是場邊助威？如何看待啦啦操首次進入世運會？啦啦操如何促進東西方體育交流？成都體育學院藝術學院院長、國際啦啦隊聯盟啦啦操國際裁判邱建鋼接受「東西問」獨家專訪，對此進行解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：啦啦操起源於何時？ 邱建鋼：可以從啦啦隊(或稱「拉拉隊」)的英文名追溯啦啦操的起源。啦啦隊的英文名為「cheerleading」，即「引領歡呼」。19世紀末的美國校園，美式橄欖球、棒球等團隊運動蓬勃開展，參與這些運動的學生們迫切需要通過一種方式來凝聚力量、提振士氣、點燃賽場激情。 1884年，美國普林斯頓大學的學生發明了一套有組織的吶喊口號和協調一致的肢體助威動作，成為啦啦操的雛形。 1898年，美國明尼蘇達大學成立了世界上第一支有組織的男性啦啦隊。這支隊伍不再滿足於簡單的吶喊與動作展示，而是將託舉、疊羅漢等富含力量美學的技巧性動作巧妙融入表演之中，顯著增強了整體的視覺衝擊力和藝術難度。 1923年，女性開始加入啦啦隊。她們將舞蹈動作引入啦啦操，推動啦啦操從單純的吶喊助威轉化為融合技巧性與表演性的綜合性活動。 2023年9月26日，杭州第19屆亞運會男子籃球比賽間歇，啦啦隊員舞動賽場為隊員助威。 記者 泱波 攝 記者：啦啦操和體操、健美操有何區別？為何啦啦操不只是場邊助威？ 邱建鋼：雖然體操被看作操舞類運動項目的「本源」，但啦啦操與傳統體操存在顯著區別。啦啦操是團隊協作驅動的融合藝術「能量場」，而體操是追求個體極限的技藝巔峰。 啦啦操的核心是團隊協作與藝術表現融合，通過託舉、拋接等配合動作展現團隊精神，有複雜隊形變換，且服飾個性化。競技體操則聚焦個體、小團體的技巧難度與完成精度，無團隊協作動作，服飾簡潔，突出動作線條，側重專業規範與競技嚴肅性。 相比啦啦操與體操，大部分觀眾更難區分啦啦操與健美操。啦啦操運動員需保持重心平穩，與健美操的上下彈動形成鮮明對比；啦啦操的動作短促有力、無延伸感，而健美操是快速制動、有延伸感；啦啦操更關註上肢動作的變化，而健美操則更重視下肢動作。 如今，啦啦操已從單純的場邊助威，發展成為集競技性、藝術性、教育性、社會性於一身的綜合性運動。競技啦啦操甚至需完成託舉、拋接、金字塔、翻騰等高難度動作。 2019年5月18日，哈爾濱工業大學舉辦第十屆「勁舞激昂·青春飛揚」啦啦隊大賽。圖為國際教育學院代表隊比賽現場。記者 呂品 攝 記者：啦啦操如何走向世界？啦啦操有東西方之分嗎？ 邱建鋼：1948年，美國啦啦操協會(NCA)成立，成為首個為這項運動制定動作規範與安全標準的權威組織。2004年，國際啦啦隊聯盟(ICU)成立。 國際啦啦隊聯盟進一步細化啦啦操項目分類，將啦啦操劃分為團體技巧、雙人/三人技巧等技巧類項目，以及舞蹈啦啦操團體花球、雙人花球、雙人街舞、雙人爵士等舞蹈類項目。 2021年，國際啦啦隊聯盟正式獲得國際奧委會認可，成為受其認證的國際單項體育組織。截至2025年，該聯盟成員已達121個，全球影響力持續擴大。 東西方啦啦操有所不同，也有很多相同之處。在風格表達上，西方啦啦操以「力量與爆發力」為核心特質，風格熱情外放，常呈現多層金字塔託舉等高難度動作。中國、日本、韓國等東方國家的啦啦操則更注重「韻律與意境」的融合，動作剛柔並濟。 當前，東西方啦啦操均積極與當地特色文化相結合。西方多結合嘻哈、搖滾等流行文化元素，強化現代活力；東方則更傾向於與傳統藝術深度融合，如中國加入秧歌「扭擺」，印度引入卡塔克舞旋轉技巧。 2012年，邱建鋼(左一)在美國擔任啦啦操世錦賽裁判，與中國隊部分教練、隊員、裁判合影。 受訪者供圖 記者：如何看待啦啦操首次進入世運會？啦啦操如何促進東西方體育交流？ 邱建鋼：2024年，國際世界運動會協會在其年度大會上正式宣布，將啦啦操列為世運會比賽項目。 成都世運會是啦啦操首次亮相世運會。作為國際奧委會認可的國際綜合性運動會，世運會為啦啦操搭建了更廣闊的全球推廣平臺。同時，進入世運會將倒逼啦啦操在難度分級、安全規範等方面的標準化建設，助力頂尖選手競技水平的提升。 憑藉「年輕、開放、包容」的獨特氣質，啦啦操已成為連接東西方體育文化的重要橋梁。從世界啦啦操錦標賽到世運會，各國團隊在編排中融入本土文化符號，讓賽場成為文明交流互鑑的生動舞臺。 世界啦啦操的發展，正是東西方攜手共進的成果：西方歷經百年積澱，構建起成熟的技巧訓練體系；東方則以理念創新，推動啦啦操實現「文化融合」的深度突破。 作為啦啦操國際裁判，我每年都會參與啦啦操國際賽事執裁。時至今日我仍清楚記得，我與啦啦操結緣，是受早年朋友從美國帶回來的一盤運動錄像影響。錄像中，一群學生手持花球，時而動作整齊劃一，時而創意百出地舞動，這種運動範式在一定程度上既達到了美的境界，又彰顯團體精神。 目前，全球已有超5000萬青少年參與啦啦操運動，中國多所高校也廣泛開展這項運動，越來越多東西方年輕人在訓練與表演中增進文化理解。比如在啦啦操夏令營中，中國學生向美國夥伴學習技巧編排，美國學生則體驗中國民族舞蹈動作，在互動中實現「體育無國界」的情感共鳴，為文明互鑑寫下鮮活的體育註腳。(完) 受訪者簡介： 邱建鋼。 受訪者供圖 邱建鋼，成都體育學院藝術學院院長、教授，曾任國際啦啦隊聯盟規則與裁判委員會委員、中國啦啦操委員會執行副主任，現任國際運動舞蹈聯盟執行秘書長、中國學生體育聯合會大學健美操與藝術體操分會常務副秘書長。
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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