近日，世界经济论坛第十四届新领jun者年会(夏季达沃斯论坛)在天津举行，本届年会的主题为“企业家精神：世界经济驱动力”，来自90多个国家和地区的约1500名公共和私营部门领jun人物参会。
作为达沃斯“全球科技先锋”企业，黑湖科技受邀参加了多个环节的讨论。
老黑有幸去跟着会场转了转，发现会场许多讨论都跟制造业的未来息息相关，来看看大家都在聊什么吧~
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李强总理发表特别致辞
李强 中华人民共和国国务院总理
“从今年来的情况看，中国经济回升向好的态势明显，一季度同比增长4.5%，预计二季度增速将快于一季度，全年有望实现5%左右的预期增长目标。一些国际组织和机构也调高了今年中国经济增长预期，显示了对中国发展前景的信心。我们完全有信心、有能力，在一个较长的周期内，推动中国经济在高质量发展轨道上行稳致远。这将不断扩大市场规模、创造合作机会，为世界经济复苏和增长提供源源不断的动力，也为各国投资者提供互利共赢的合作机遇。”
——节选自致辞原文
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亚洲制造业复苏
制造业是亚洲经济发展的引擎，制造业在中国的国内生产总值（GDP）中占比为27%，韩国为24%，泰国为27%，新加坡为21%。制造业也是后疫情时代全球经济复苏的重要驱动力，对社会稳定、人类福祉也至关重要。
中国目前已经是全世界zui大的制造基地，也是当下zui先进的数字化经济体，以欧*雅为代表的国际消费品牌，以电商配合制造业，相互补充以引领循环经济。
亚洲制造业的优势在于高效率，而提高供应链效率、减少转运次数也是对可持续发展的重要贡献。随着数字化技术的发展，制造业的产业形态会从以企业为中心转变为以产品为中心。换言之，整个产业将会由“设计驱动制造”的模式转变为“需求驱动制造”的模式。
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全球制造业仍离不开中国
多伦多大学罗特曼管理学院教授Walid Hejazi和BernardoBlum在世界经济论坛Agenda博客上发表了zui新研究。
他们认为，近几年有诸多“迁出中国”的讨论，全球制造业在很长一段时间内仍然很难离开中国。
中国的商业生态系统很发达，有着强大的供应商、制造商和物流公司网络。中国还拥有大量的熟练劳动力，其成本相对较低。中国的战略位置使其成为制造货物出口到其他国家的便利之地。
核心原因之一是中国强大的生产力。数据表明，与生产相关的劳动力成本在其他市场（如孟加拉国）非常低，但当地的生产力也非常低。
中国的制造业已经达到了高水平的集聚效应，有着非常发达的制造业生态系统。如果美国或加拿大的零售商想把它所销售的纺织品的生产从中国转移出去，它将不得不把整个生态系统也转移出去。否则，他们就需要先从中国采购原材料，再运往其他国家，如孟加拉国，并在那里进行zui终生产。
原文链接：为什么全球制造业仍然离不开中国？
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数字中国新蓝图
2023 年，中国发布了加速发展数字经济的全新蓝图。目前，数字经济占中国国内生产总值的40%。
十年以后，数字经济将渗透一切。ChatGPT等AI技术在根本上改变了我们对数字经济的理解，对制造业也产生了颠覆性的影响。AI技术所带来的大规模、高运算效率的数字化模型有效解决了生产数字化所面临的的三大挑战——生产营销、供应链管理与产品更新。中国是世界上zui大的数据所有国之一，我们不仅要把数据变成资源，更要把数据变成财富，整合运用。
“生产数字化”意味着整个生产过程中没有一张纸质图纸，一切信息通过数字化传递；未来，也许不需要人工参与中间环节，每一台设备都是智能单元，通过智能排产互相联合工作。生产数字化不仅意味着生产过程的数字化，也要求终端产品的数字化。
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畅想智造2040
黑湖科技创始人&CEO周宇翔 与参会嘉宾一同畅想2040的生活
20年后的制造和生活会是什么样子？
从个人生活的角度来看，随着电商、物流的飞速发展，消费者对产品的偏好快速变化，需求越来越个性化；从制造业的视角来看，工厂订单从“大量少批”向“小量多批”的订单模式转型。
在“设计驱动制造”迈向“需求驱动制造”的当下，制造业数字化的目的已不仅仅是‘降本增效’，而是让工厂能够「快速响应市场需求」。
随着云计算、5G、IoT、AI等技术的普及，数据的自由流动和信息是去中心化、民主化成为了可能。
到2040年，每一位生产员工、每一个物料、每一台生产设备、每一个仓库货位等生产要素都能互通信息和数据，并在实时、结构化、关系化的数据驱动下，各司其职发挥各自所长，高效协同地完成任务。就像高铁对比绿皮火车，流动的数据能让每一节车厢都能自己产生动力，共同向前。
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灯塔工厂：照亮更多小微企业
黑湖科技创始人&CEO 周宇翔 参与灯塔工厂委员会讨论
过去十年大家聊到“灯塔工厂”，谈的都是海尔、富士康、西门子、美的等zhi名的核心企业。
在今年的灯塔工厂委员会讨论中，在座核心企业的高管都纷纷感叹，自己工厂数字化做再好，如果上游小供应商跟不上节奏，zui终效果也是大打折扣。
未来制造业的数字化转型，必将更加聚焦于小微企业的落地应用以及供应链上下游的协同。
