臺青「邂逅」五臺山：觸摸千年文化脈動
2025-10-21 12:14 1,582次浏览職工擔心請假帶來「副作用」、影響職業發展，企業擔心被職工「鑽空子」、增加管理成本…… 屢上熱搜的痛經假如何「無痛」落地？ 閱讀提示 痛經假的概念最早可以追溯到1993年。據不完全統計，目前已有北京、上海、浙江、雲南等20個省、市，在地方性規定中明確女性勞動者可以休痛經假，休息時間普遍在1～2天，最長為3天。然而，痛經假想要在更大範圍落地，還有諸多痛點待解。 近日，「多地明確女職工可休痛經假」的話題再上熱搜。 痛經假的概念最早可以追溯到1993年。由原衛生部、全國總工會等5部門聯合頒布的《女職工保健工作規定》中明確：患有重度痛經及月經過多的女職工，經醫療或婦幼保健機構確診後，月經期間可適當給予1至2日的休假。 目前已有北京、上海、浙江、雲南等20個省、市，在地方性規定中明確女性勞動者可以休痛經假，休息時間普遍在1～2天，最長為3天。 然而，記者在採訪中發現，痛經假想要「無痛」落地，仍面臨一些痛點。 痛經並非小事 「中藥喝過，西醫也檢查過，但始終沒法根治，生理期第一天痛經會比較明顯。」張小雅就職於新疆維吾爾自治區烏魯木齊市口腔醫院，一年大概有三四次，她的痛經症狀格外嚴重，「疼得渾身冒汗，幾乎站不住，不得不一天吃幾次止疼藥」。 新疆醫科大學第六附屬醫院婦產科主任醫師盧霞解釋說，痛經是女性在經期或經期前後出現的下腹部疼痛、墜脹，並伴隨腰酸或其他不適症狀。一般分為原發性痛經和繼發性痛經，原發性痛經多見於青春期女性，主要與經期子宮內膜前列腺素含量過高有關；而繼發性痛經多見於育齡期女性，由盆腔器質性疾病引起。 「有了規定撐腰，請假時也能更加理直氣壯。」張小雅對痛經假充滿期待。 「無論是從醫學，還是人文關懷角度，設立痛經假都很有必要。」盧霞表示，痛經並非小事，對於原發性痛經嚴重或繼發性痛經急性期的女性來說，痛經帶來的疼痛往往會達到「無法正常工作」的水平，強制工作可能會加重不適，甚至引發暈厥等風險。 記者梳理發現，對於痛經假的適用工種和證明材料，各地政策並不相同。大部分省、市的痛經假適用於所有工種的女性，其中，上海、江西明確痛經假適用於從事高空、低溫、冷水、野外流動和國家規定的第三級體力勞動強度作業的女性，廣東、福建規定痛經假適用於從事連續4個小時以上站立勞動的女性，湖南明確痛經假適用於連續2個小時以上站立勞動的女性。多數省份需要女職工提供醫療機構證明，證明「重度痛經」或「月經過量」。 「對於因痛經來開病假條的患者，我們會根據她們的症狀進行醫學評估，結合患者描述，並參考其既往工作性質，判斷患者是否需要停止工作。」盧霞說。 「小眾假」落地難在哪 「先忍著疼痛跑去醫院開證明，然後再去公司請假，一通折騰才能回家休息，還是吃止痛藥省事。」在安徽一家公司上班的劉麗麗坦言，除了「覺得麻煩」，也擔心被同事吐槽「矯情」「嬌氣」。 記者採訪發現，一些女職工明明遭受痛經「折磨」，卻不敢請假，更多是擔心請這個「小眾假」會帶來「副作用」：「可能拿不到全勤獎，影響收入，還不如不請」「擔心給同事和領導留下偷懶的印象，影響未來職業發展」…… 對於痛經假，企業也有自己的難處。 在新疆維吾爾自治區克孜勒蘇柯爾克孜自治州阿克陶縣春中春服裝有限公司生產車間內，300多名職工正在趕製一批訂單。「我們車間幾乎都是女職工，一次一兩個人請假還可以，如果人數太多，很可能影響正常生產。」該企業負責人李燕表示，在女職工佔比較大的中小企業，這是管理者的普遍擔憂。 採訪中，一些企業還擔心痛經假被「濫用」，如果職工「鑽空子」請假，會損害企業利益；還有的企業覺得在OA系統增加痛經假審批流程，可能增加管理成本。 記者注意到，對於痛經假是否帶薪，各地政策並不統一，這也增加了觸發勞動糾紛的可能。 此前，在北京職工馮某與企業的勞動爭議案件中，雙方爭議點之一就是勞動者請痛經假當天的工資被剋扣。最終，北京市西城區人民法院根據《北京市實施<女職工勞動保護規定>的若干規定》中第九條第二款，「女職工患痛經，不能堅持正常工作、生產的，經醫務部門證明，可以在經期休息一天，算作勞動時間」的規定，判決公司支付勞動者痛經假當天的足額工資。 新疆財經大學法學院民商法系主任、副教授阿梅娜·阿布力米提表示，目前各地對於痛經假的規定多是地方性法規，多屬於倡導性條款，法律位階低，缺乏強制力。現實中，痛經假也可能因為難證明、職場性別歧視、企業規避等原因，讓女職工「有假難休」。 保障女職工健康權益 如何讓痛經假「無痛」落地？ 「痛經假是對女性勞動者的特殊保護，除了在立法層面加強法律約束力，也要在開具醫療證明和請假審批的流程簡化方面進行嘗試。」在山東奮飛律師事務所律師謝金東看來，痛經假想在更大範圍內落地，仍需要在現實層面進行探索，進一步增強女職工請假的安全感。 改變已經在一些企業發生。2024年，河北一家金屬製品公司將痛經假納入年度福利，明確「女職工在生理期可以申請1次1天帶薪休假」，並簡化請假流程，明確「原則上需提前1天向部門負責人申請，如特殊情況，在不影響工作的情況下可當天申請」。 「落實痛經假也需要考慮企業的用工成本。」阿梅娜·阿布力米提建議，對落實痛經假的企業在政策支持方面予以傾斜，比如，通過財稅優惠分擔企業帶薪落實痛經假的壓力，或按女職工比例給予一定社保補貼，也可以考慮對將痛經假納入職工健康管理模塊的企業進行表彰。她還建議，從社會層面打破「月經羞恥」。 在上海蘭迪(烏魯木齊)律師事務所律師王慧霞看來，痛經假落地的挑戰在於如何平衡女職工健康權益與企業的實際管理需求，並有效防止因此加劇職場性別歧視。「制度設計的合理性、執行的靈活性、監管的有效性以及職場文化的包容性，當這些方面協同推進，痛經假才能真正成為惠及女職工、促進職場公平的有力保障，而非引發爭議或阻礙女性職業發展的負擔。」 「痛經假應該成為女性職業路上的『溫柔支撐』，它既是對女性生理需求的尊重，也是衡量社會文明程度的一把尺子。」王慧霞說。 本報記者 馬安妮 吳鐸思《工人日報》(2025年08月04日 06版)
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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