各地多措並舉應對颱風「劍魚」
2025-11-14 10:05 3,732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)
8月11日，河南省高級人民法院官方微信公眾號「豫法陽光」披露一起烈性犬傷人致死案件引發關注。高某在村頭羊場內飼養三隻大型烈性犬，其飼養的狼狗從存在明顯安全隱患的狗籠中竄出，將路過的馬某撕咬致死。法院審理認為，高某因疏忽大意造成馬某死亡，構成過失致人死亡罪，依法判處其有期徒刑六年六個月。 這起案件引發公眾關注。 惡犬咬死路人，為何飼養者會被追究刑責？8月11日，北京澤亨律師事務所胡磊律師接受記者採訪時表示，法院判決高某犯過失致人死亡罪的核心依據，在於其未盡到合理管理義務，導致烈性犬失控致人死亡。刑法意義上的過失包括疏忽大意和過於自信兩種情形，本案中高某作為飼養人，明知犬只具有攻擊性且狗籠存在安全隱患，卻未採取有效防範措施，屬於應當預見危險而因疏忽未預見的疏忽大意過失。其「人是被狗咬死，與其無關」的辯解不成立。 烈性犬多次傷人仍未防範 撕咬路人致死後 法院判飼養人應負刑責 據案件披露，高某飼養的烈性犬在案發前已多次撲倒、咬傷他人，但他不以為意，並未採取任何防範措施避免類似事件再次發生。案發當日，馬某路過高某羊場時，一隻狼狗從底部無鐵網阻斷、與地面銜接處空隙較大的狗籠中竄出，撕咬馬某頸部及面部致其當場死亡。現場勘查顯示，該狗籠不僅底部存在空隙，頂部也僅用建材板簡易搭蓋，無鐵絲網防護，犬只可輕鬆逃脫。 法院指出，高某豢養的大型烈性犬具有很強的攻擊性，且狗籠存在明顯安全隱患，結合其此前多次發生犬只傷人事件仍疏於管理的情節，認定其存在刑法意義上的過失，構成過失致人死亡罪。對於高某提出的「馬某系被狗咬死的，與其無關」的辯解，法院認為不能成立，因其作為動物飼養人未盡到管理責任。 從拘留到判刑 烈性犬飼養的「法律雷區」有哪些？ 針對案件涉及的法律問題，北京澤亨律師事務所律師胡磊、北京市大禹律師事務所律師陳嘉偉接受了記者採訪，就相關法律規定和司法實踐進行解析。 胡磊介紹，我國法律對烈性犬、大型犬的飼養有嚴格規範。2026年1月1日生效的新治安管理處罰法，對於違反規定飼養烈性犬的行為規定了行政處罰的具體罰則，即初次處警告；警告後仍不改正，或致使動物傷害他人的，處五日以下拘留或一千元以下罰款；情節較重的，處五日以上十日以下拘留。另外，未對動物採取安全措施比如未牽繩、未戴嘴套而致使傷害他人的，處一千元以下罰款；情節較重的，處五日以上十日以下拘留。對於違法出售烈性犬等危險動物，初次處警告；警告後仍不改正，或導致動物傷害他人的，按上述標準處罰。 胡磊介紹，民法典中，也明確規定了禁止飼養的烈性犬造成他人損害的，動物飼養人或管理人需承擔侵權責任，包括賠償醫療費、誤工費、精神損失費等。 胡磊提到，部分城市還通過地方性法規明確禁止飼養特定烈性犬種，例如阿拉斯加犬、羅威納犬等，飼養人需遵守當地禁養規定。若未遵守規定，可能面臨多重法律後果：行政層面，公安機關可對違規行為處以警告、罰款甚至沒收犬只；民事層面，飼養人需承擔無過錯賠償責任，即使受害人存在挑逗行為，禁止飼養的烈性犬致人損害仍需全額賠償；刑事層面，若因管理過失導致他人死亡，可能構成過失致人死亡罪。 對於上述案件，陳嘉偉認為，法院認定高某構成過失致人死亡罪，核心在於其「刑法意義上的過失」，即高某明知烈性犬具有攻擊性且已多次傷人，卻因疏忽大意未消除狗籠安全隱患，輕信能夠避免危害結果發生。 「動物飼養人對動物傷人承擔責任的前提是存在管理過錯。」陳嘉偉強調，高某的辯解「人是被狗咬死的，與其無關」不能成立，因為法律明確規定飼養人對動物負有管理義務，狗的傷人行為本質上是飼養人疏於管理的延伸。而「烈性犬多次傷人」「狗籠有安全隱患」等情節，既證明了高某主觀過錯的持續性，也加重了其行為的社會危害性，對定罪和量刑均起到關鍵作用。 胡磊認為，法院判決高某犯過失致人死亡罪的核心依據在於其未盡到合理管理義務，導致烈性犬失控致人死亡。刑法意義上的過失包括疏忽大意和過於自信兩種情形，本案中高某作為飼養人，明知犬只具有攻擊性且狗籠存在安全隱患，卻未採取有效防範措施，屬於應當預見危險而因疏忽未預見的疏忽大意過失。其「人是被狗咬死，與其無關」的辯解不成立，因為即使按照民法典的規定，動物飼養人承擔無過錯責任，除非能證明損害是因被侵權人故意或重大過失造成。 胡磊表示，本案中，「烈性犬多次撲倒、咬傷路人」表明犬只具有明顯危險性，「狗籠存在明顯安全隱患」則反映飼養人長期疏於管理，這些情節共同證明高某主觀過失程度較深，且屬於「情節較重」情形，直接影響定罪並導致量刑加重。 胡磊介紹，除過失致人死亡罪外，動物傷人還可能涉及故意傷害罪、以危險方法危害公共安全罪等罪名。故意傷害罪適用於飼養人故意驅使動物傷人的情形，例如主動放開犬繩放任攻擊他人；以危險方法危害公共安全罪則適用於在公共場所未採取措施，導致動物威脅不特定多數人安全的情況，如烈性犬在人群密集區域失控。 陳嘉偉指出，若飼養人已採取合規安全措施(如使用合格狗籠、牽狗繩)，但因意外導致傷人事件(如地震致狗籠損壞)，可能認定為意外事件，減輕或免除責任；但因措施存在缺陷或未及時維護導致傷人，仍可能被認定為存在過失，需承擔相應責任，但過錯程度可能較未採取措施的情形減輕。 陳嘉偉提醒，普通動物飼養人尤其是烈性犬飼養者需注意：嚴格遵守地方規定，不擅自飼養烈性犬、大型犬，合法飼養需辦理相關證件；盡到嚴格管理義務，確保犬只不會脫離控制(如使用合規狗籠、外出牽繩)；若犬只曾有傷人史，必須採取更嚴密的防護措施，消除安全隱患；一旦發生傷人事件，積極賠償被害人損失，可減輕刑事責任。
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