今年9月,阿里巴巴打造的全球首个新制造平台——犀牛智造正式亮相,阿里新制造一号工程“犀牛智造工厂”也在杭州正式投产。此前,这一战略级项目已在保密运行3年,这期间阿里和淘宝上200多个中小商家进行试点合作,一步一步跑通了小单起订、快速反应的柔性制造模式,通过洞察需求和数字化制造,商家真正做到了按需生产。
犀牛智造对制造行业的未来发展有着重要指导意义,它代表了阿里对制造业未来发展方向的一种探索。犀牛智造的核心就是C2M,是工厂的柔性化生产,让工厂从传统的大批量订单生产模式转型到灵活的按需生产模式,从而彻底解决库存积压问题。
这些年制造业要转型升级已经成为共识。在全面数字化、万物互联的大背景下,供应链大协同、消费互联网与工业互联网的打通,成为制造业升级可预见的未来,但是究竟如何转型,什么样的路才是充满希望的道路,业界仍然还在摸索之中。
早期制造行业转型的大思路是追求制造规模化、标准化,主打降低制造成本。M2C(生产对客户,也就是直销)就是这个思路,希望通过去掉中间环节,降低成本,但是M2C没有解决库存问题,更大的问题是产品不对路最后滞销、积压。后来,随着大数据、AI和制造水平的进步,人们的思路转向制造的个性化、定制化和智能化,C2M(Customer to Manufacturer,从消费者到生产者)就是这种思路下的产物。不仅阿里巴巴在试水C2M,更早的必要商城、京东推出的京造上线、拼多多推出的“新品牌计划”、苏宁的C2M生态都与C2M高度相关。
2020年,因为疫情捧红了直播带货,也让C2M赢得了业界的更多关注。C2M是平台与厂商合作组织产销的一种模式,也称反向定制,其省掉品牌商、代理商和最终销售终端等中间环节,将消费者和生产商直接对接,通过互联网对消费者的信息进行搜集、整合,从中分析出消费者的需求状况,然后将这些信息发送给制造者,生成订单。和现有产业模式相比,C2M是一次颠覆,也是对产业链的一次重组,对整个产业界意义重大。
为了深入探索在制造产业当下面临的大变局下C2M的落地之路,我们将通过采访和问卷调查来深入研究中国传统制造业的核心痛点、C2M对克服这些痛点的价值、C2M落地的难点、涉及的关键技术、C2M对产业的影响以及业界在C2M方面的探索。这期的《小微企业怎样做好C2M的数字转型》、调研报告《智能制造的风口:你了解C2M吗?》正是我们所做的工作的一个体现,接下来我们还会有更多这方面的报道和研究陆续推出,希望大家关注,并期待大家一起来探讨。
好文章,需要你的鼓励
在Meta Connect大会上,Meta展示了新一代Ray-Ban智能眼镜的硬件实力,配备神经腕带支持手势控制,电池续航翻倍,摄像头性能提升。然而AI演示却频频失败,包括Live AI烹饪指导、WhatsApp通话和实时翻译功能都出现问题。尽管Meta在智能眼镜硬件方面表现出色,但AI软件仍远未达到扎克伯格提出的"超级智能"目标。文章建议Meta考虑开放AI生态,允许用户选择其他AI服务商,这可能帮助Meta在AI硬件市场获得优势。
DeepSeek-AI团队通过强化学习技术开发出DeepSeek-R1系列推理模型,无需人工标注即可自主学习复杂推理。该模型在数学、编程等领域表现卓越,在AIME 2024中达到79.8%准确率,编程能力超越96%人类选手。研究团队还通过知识蒸馏技术将推理能力传递给小模型,使7B参数模型也能超越GPT-4o。这项突破为AI推理能力发展开辟新路径。
英伟达同意以50亿美元收购英特尔股份,双方将合作开发多代数据中心和PC产品。英伟达将以每股23.28美元的价格收购约4%的英特尔股份,成为其最大股东之一。两家公司将通过NVLink接口整合各自架构,实现CPU和GPU间的高速数据传输。英特尔将为英伟达AI平台定制x86处理器,并开发集成RTX GPU的x86系统级芯片,用于消费级PC市场。
微软研究院推出rStar-Math系统,通过创新的"深度思考"训练方法,让小型AI模型在数学推理能力上达到甚至超越OpenAI o1水平。该系统采用代码验证、过程偏好模型和四轮自进化训练,将70亿参数模型的数学能力从58.8%提升至90.0%,在美国数学奥林匹克竞赛中达到前20%水平,证明了精巧方法比模型规模更重要,为AI发展开辟了新路径。