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百度 青海-年保玉则县与四川阿坝州、州接壤，因此到达年保玉则可以从四川阿坝、甘南方向进入。

　　前不久，我在做某数字化平台的调研时，与他们的创始人谈到了一个耐人寻味的话题——“为什么中国拥有全球最完整的工业体系，却仍有无数中小工厂困于‘代工边缘’？”

　　对方提到，“其实只用产业链集群来描述中国制造业的供应链能力是不准确的，至少还包括工艺协同、企业协同、行业协同、区域协同和内外协同。”

　　这五个协同层面，恰好揭示了传统供应链体系的深层矛盾。当我们把目光从单个企业的生存困境投向更远，会发现全球供应链的重组早已超越简单的产能转移，演变为一场由数据与算法驱动的系统性变革——而AI，正是这场变革的核心引擎。

　　传统供应链的困境：看不见的绳索与隐性成本

　　传统供应链的痛点往往像慢性病，其症状在危急时刻才会被剧烈感知。而AI却像特效药一样，能让传统供应链“起死回生”。

　　在珠三角某电子元件基地，一家主营手机配件的工厂就曾遭遇过类似问题。当海外客户突然要修改订单要求时，供应商需要花费三天时间核实技术要求的细节，而车间主任也只能凭经验决定能不能修改。这种低效的信息传递链条，迫使企业不得不常年多备15%的冗余库存以应对不确定性。

　　这种依赖人工经验的决策模式，更“坑人”的地方在于，易引发市场波动中的“群体失智”：市场一有风吹草动，就容易集体跑偏。结果就是企业看不清市场走向，要么一窝蜂扩大生产，要么突然集体减产，最终陷入“产能错配—利润压缩”的恶性循环。

　　这些问题的根源，本质上是传统供应链“信息孤岛”与“决策滞后”的系统性矛盾，而这恰恰是AI技术的突破口。

　　“信息孤岛”的症结在于，在传统供应链中，订单信息需经采购、设计、生产、物流等多环节层层传递，每过一个节点就产生信息损耗；上下游企业因数据标准不统一，技术参数、交付周期等关键信息难以对齐。例如，某汽车零部件制造商因无法实时获取主机厂的生产计划调整，频繁出现生产节奏与市场需求脱节。

　　“决策滞后”则体现为，传统供应链依赖人工经验和历史数据的预测模式，在突发性事件面前不堪一击。例如2020年新冠疫情初期，全球供应链的混乱正是源于信息传递的延迟和决策的滞后。当某国港口突然关闭时，上游制造商无法及时调整生产计划，下游客户也难以重新配置物流资源时，将会导致整个链条陷入瘫痪。

　　那这困境的本质是什么呢？是工业时代线性协作模式与数字时代动态需求之间的脱节。当市场从“大规模标准化生产”转向“个性化柔性定制”，全球贸易要求供应链具备实时响应能力时，依赖人工、割裂信息、滞后决策的传统模式也将必然被淘汰。这也解释了为何AI在供应链中的应用已从“可选升级”变为“生存必需”——它不仅是技术工具，更是重构供应链底层逻辑的核心引擎，就是为了将“看不见的绳索”转化为“可量化的数据流”，将“隐形成本”压缩为“精准可控的效率提升空间”。

　　如何解决？构建AI驱动的“数据—算法”供应链体系

　　当传统供应链的痛点被摸清楚了，解决办法也就随之而来，即构建一个基于AI的“数据—算法”供应链体系。

　　该体系的核心，在于AI将模糊的制造能力转化为可量化的数据资产，并通过算法实现全领域精准协同。一些领先的数字化制造平台已经展现出成熟的实践，其平台通过构建多维度的数据标签体系，从最底层的工艺切入，将原本难以描述的工艺能力，如微米级精度的车床加工、特定材质的表面处理工艺等，转化为机器可识别的结构化特征。随后，将简单的需求流转到工厂，让买家和工厂直接对接；碰到需要多种工艺的复杂订单，就重新设计、拆解，再派单给不同工厂完成，其匹配精度与效率远超人工筛选。

　　这种转变其实本质上是AI正在绘制一张实时更新的全球“制造能力图谱”。以前，说起企业的制造能力，大家总爱简单分成“能做”和“不能做”两种。现在，在AI驱动的体系中，每个工厂的工艺参数、设备配置、质量认证等数据都被拆解为可动态组合的模块。例如，医疗器械企业发布精密零件采购需求时，AI系统不仅能匹配具备相应资质的供应商，还能根据实时产能数据推荐最优生产方案——既大幅提升供应链匹配效率，又显著降低冗余成本。这种数据驱动的决策模式，正在将供应链管理的底层逻辑从“被动响应”转向“主动预测”，成为全球供应链的核心竞争力。

　　其实这场变革的关键在哪儿呢？说到底，数据成了供应链里最值钱的家当，而算法就像分配利益的规矩——谁手里的预测模型更准，谁能更快把所有数据理顺，谁就能在全球供应链重新洗牌的时候占上风。

　　对中国制造业来说，这种靠AI撑起来的“数据加算法”模式，不光能帮那些中小工厂跳出“只能做代工”的困局，更能把咱们“工业体系全”这个大优势，变成在全球供应链里说了算的本事。这么一来，全球供应链也慢慢从“扎堆在一个地方生产”变成“靠数字连在一起高效协作”了。

　　从中国到全球，供应链的“去中心化”革命

　　而在全球范围内，供应链都在悄悄变样——以前是层层管着、一个中心说了算，现在慢慢变成了大家各有各的职能，互相配合着来。而这场大变样的背后，最关键的推手就是AI。

　　想象这样一个场景——深圳的电子元件工厂接到来自巴西的定制化订单，系统自动生成包含质量检测标准、付款条件和物流路线的智能合约，货物离开生产线时区块链就完成支付结算，整个过程像网购一样简单直观。这种看似科幻的场景，其实在阿里巴巴国际站的跨境贸易中已经初现端倪，去年该平台就有超过三成的交易开始应用区块链存证技术，实现了全流程的透明化与自动化。

　　现在，技术的底层逻辑正在发生质变。5G结合AI视觉算法让跨国远程质检成为可能，AI算法能实时分析全球14个港口的拥堵情况，物联网设备回传的集装箱温湿度数据经AI分析后可提前预警风险……传统供应链的“金字塔”结构正被彻底解构。这种变革带来的不仅是流程简化，更是价值创造模式的根本性转变——过去依赖跨国物流公司和银行的“中间层”正在消失，生产端和消费端通过。AI驱动数字网络直接咬合。

　　然而，这场革命的推进远比想象中更加复杂。在东莞的制造业集群中，我们能看到两种截然不同的图景并行：某家年产值5亿的电子厂斥资800万搭建工业互联网平台，却因管理层对数据可视化系统缺乏理解，导致系统沦为摆设；而隔壁的模具厂则用300万改造费用实现设备联网，通过实时监测刀具损耗率，就将生产效率大幅度提升。

　　这种差异折射出转型的深层矛盾——当数字化需要重构组织架构时，很多企业发现最大的障碍不是技术本身，而是组织惯性。实际中通常会出现花了几个月时间搭建ERP系统，但员工习惯了手工操作，推广难度很大。此外，数据安全和隐私保护问题也日益凸显，如何在开放共享与风险控制之间找到平衡，是行业面临的共同挑战。

　　这些现实困境揭示：去中心化不是简单的技术叠加，而是需要同步重构商业规则、组织文化甚至权力关系的系统工程。

　　供应链的“活”与“变”

　　当供应链“活”了起来，中国制造乃至全球产业网络的协同与进化，才真正拥有了面向未来的无限可能。

　　这场由数据与算法驱动的变革，正在重塑全球供应链的底层逻辑——从“效率优先”转向“韧性优先”，从“成本控制”转向“价值共创”。

　　过去由跨国企业主导的垂直供应链，正在演变为一种网状生态。深圳无人机企业通过开放AI算法接口，吸引全球开发者为其改进飞行控制系统，使产品响应速度提升30%；苏州的纺织厂将柔性生产线接入AI云平台，成为服务十几个国家设计师品牌的“云制造”节点，实现按单生产的毫秒级调度。这种转变带来的不仅是效率提升，更是价值创造逻辑的根本变革：当每个参与方都能通过数据贡献获得收益分成，当创新成果能在全球范围内即时复用，供应链就变成了持续进化的生命体。

　　从大趋势来看，AI正在悄悄改变供应链创造价值的方式。过去，资源怎么分配，基本都是行业里的大公司说了算；现在，AI的“分布式智能”慢慢接过了这活儿——算法会盯着实时数据，灵活调配产能、优化物流路线、提前预判需求，哪怕是很小的生产单元，都可能在这个过程中变成创造价值的关键节点。

　　这种变革的深层意义在于，全球供应链的竞争早就不拼规模大小了，而是比谁的AI算力强、处理数据快。谁能更快练出精准的预测模型，谁能更高效地把各地的数据串起来，谁就能在现在这个讲究灵活、能定制的全球市场里抢得先机。

　　不过，AI推动供应链升级，也不是没遇到难题。比如得建立跟AI匹配的数据归属和交易规则，得培养既懂生产工艺又懂算法的多面手，还得琢磨怎么让不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳华强北的转型，从以前的手工焊接小作坊，变成现在涵盖设计、测试、融资的全链条数字生态，每一步突破都离不开AI技术进步和制度创新的相互带动——算法在优化生产流程的同时，也逼着管理模式改成了“人和机器一起协作”。

　　在未来的产业图景中，AI会变成供应链的“神经中枢”：工厂设备靠AI自己协调干活，物流网络跟着算法随时调整路线，甚至消费者几个月后想要什么，AI都能提前半年算出来。等每个生产单元都连上AI驱动的数字网络，整个供应链会变得特别有韧性，充满活力。这可不只是技术更新换代那么简单，更是全球产业格局朝着“智能协同”时代走的必然结果。

　　(作者刘典为复旦大学中国研究院副研究员，清华大学人工智能国际治理研究院战略与宏观项目主任，新著《杭州模式：DeepSeek与中国算谷》2025年5月由中信出版集团出版)