AI重构全球供应链可持续性：ESG视角下的系统性变革

导读：企业碳足迹中,供应链排放占比高达50-85%,蕴藏巨大减排潜力。但供应链网络错综复杂,数据不透明,给识别减排机会带来挑战。AI利用机器学习、区块链和数据融合等技术,通过最少的企业数据输入,就可计算产品碳足迹,对供应链排放进行建模分析,识别成本最优的减排机会。这为中小企业赋能。人工智能并不会取代供应链管理人员,而是增强他们管理和优化供应链的能力。关键是要打破企业间数据共享的障碍,在保护商业机密的同时提高碳数据透明度。

第一部分：供应链碳管理:挑战与机遇并存

供应链碳排放占比惊人,减排潜力巨大

在应对气候变化的征途中,供应链俨然已成为不容忽视的"关键先生"。据权威机构CDP的数据,企业自身运营产生的温室气体排放,平均仅为其供应链排放量的六分之一。这一比例在不同行业间虽有差异,但整体趋势不容小觑。

以通用汽车为例,这家车企2021年的供应链排放高达5000万吨,足足占其碳足迹总量的五分之一,与其整个车队一年的尾气排放量不相上下。苹果公司供应链的碳排放占比更是高达74%。若将镜头拉远,纵观信息技术、服装、消费品等行业,供应链排放占企业碳足迹的比重普遍在70%至90%之间。

如此体量的排放,蕴含着巨大的减排潜力。麦肯锡的研究表明,仅在供应链领域,企业每年就有5.5亿至7亿吨的减排空间,相当于西班牙全国一年的碳排放总量。对众多企业而言,供应链已成为实现净零目标绕不开的关键领域。

供应链透明度匮乏,致使碳数据盲区

然而,笼罩在供应链上空的,是对碳排放认知的一片"雾霾"。当代供应链网络盘根错节、环环相扣,其复杂度超出一般人的想象。就连苹果、沃尔玛等巨头企业,也很难对自己的数万家供应商的碳排放了如指掌,更遑论数以千计的中小企业。

造成这一困境的根源,在于供应链上下游之间信息传递的障碍。供应商与制造商之间缺乏系统化的碳数据报告和核查机制,使得碳排放数据在一级级供应商之间传递时,逐渐走失变形、面目全非。企业对供应链上游环节和合作伙伴的碳排放,可谓"一无所知"。

以丰田汽车为例,其上万家供应商中,有相当一部分都是中小微企业,不具备测算和报告自身碳足迹的能力。层层分包之下,碳数据的来源和准确性更是难以考证。据Ceres的一项调研,在接受问卷的600家大型上市公司中,近半数企业承认,他们尚无法全面评估自身供应链的气候变化风险。面对碳核算这一全新课题,众多企业可谓"两眼一抹黑"。

供应链碳盲区的后果不容小觑。哈佛大学的研究表明,缺乏scope 3排放管控的企业,其市值波动性显著高于同行,投资回报率也有所折扣。而随着全球碳定价机制的成熟,供应链碳风险或将直接转化为财务风险,对企业的竞争力构成实质性威胁。

供应链碳管理的重重挑战

当前,企业对供应链碳管理可谓"骑虎难下"。一方面,随着ESG投资理念的兴起,投资者和消费者对企业碳表现的审视愈发严苛,减排压力与日俱增。花旗银行的报告指出,全球上市公司因应对Scope 3排放压力,到2025年将面临高达5.4万亿美元的支出。另一方面,供应链碳管理绝非易事。

其一,供应链碳核算不同于企业自身排放核算,涉及数据采集、计算、覆盖范围等一系列新课题,给企业的碳管理能力提出了更高要求。Carbon Trust的调研发现,60%的受访企业认为供应链碳数据采集是最大的痛点,也是阻碍其制定科学减排目标的主因。

其二,企业对上游供应商的影响力随着层级递减而削弱,但减排责任却反向传导至整个供应链,形成两难困境。一家跨国汽车制造商坦言:"我们90%以上的供应商属于中小微企业,对其碳管理能力的短板,我们爱莫能助。"

其三,减排与降本的博弈,导致内外部动力不足。投资低碳技术、开发可持续材料都需要大量资金,这与企业降本增效的迫切需求形成矛盾。而上游供应商碍于成本考量,往往对减排投入望而却步。种种掣肘下,供应链碳管理如同一盘散沙,群龙无首。

在政策和市场的双重压力下,企业对供应链碳管理的投入正在加码。据IDC预测,到2025年,全球供应链领域的数字化治理支出,将达到150亿美元以上的规模。这为创新技术在这一领域的应用,提供了广阔的舞台。微软、苹果、通用汽车等一批头部企业,已将供应链减排纳入其整体数字化转型的布局,率先在数字工具应用中尝到了甜头。

需要强调的是,供应链碳管理与成本、质量、交付等传统议题并行不悖,而是相辅相成。实现净零排放、保障供应链韧性、提升运营效率这三者是一个有机整体,缺一不可。英特尔公司就将碳管理视为化解芯片供应链"卡脖子"困局的一剂良方。通过与上下游携手,共建绿色供应链,可以增强供应商粘性,实现互利共赢。企业需要用系统性思维,在数字科技的加持下,实现多重目标的平衡。唯有如此,才能在竞争日益激烈的后疫情时代,抢占先机,突围破局。

第二部分：数字科技赋能供应链碳管理

Every cloud has a sliver lining. 危机之中永远孕育着转机,化茧成蝶的关键,在于能否另辟蹊径,用创新的思路打开新局。

供应链碳管理呼唤数字化"神助攻"

事实上,碳管理并非供应链领域的"新问题"。早在2009年,沃尔玛就率先提出End-to-end scope 3 mapping,将减排目标向上游供应商传导。但受制于当时的技术水平,这一设想更多停留在概念层面。时至今日,供应链碳管理依然面临三大掣肘:信息采集难、碳核算难、减排落地难。

信息采集之难,根源在于数据孤岛林立,来源驳杂,缺乏统一的衡量和报告标准。供应商各自为政,以不同的口径和频率上报数据,甚至简单地"打个卡了事"。人工收集、清洗、整合这些碎片化的信息,工作量巨大,差错频出。

碳核算之难,症结在于供应链场景的复杂多变。从原料采购、生产制造到运输配送、售后服务,每个环节都涉及错综复杂的碳排放源。用统一的计算框架对如此多的变量进行建模,非一朝一夕之功。更何况产品结构、工艺路线经常变动,核算体系稍一滞后,结果就与实际情况脱节。

减排落地之难,痛点在于内外部动力不足。供应链上下游缺乏协同的机制和路径,各自为战,配合度不高。而在企业内部,采购、生产、物流等部门各自为政,环保部门对其配合的话语权有限。减排方案常常雷声大、雨点小,甚至沦为"纸上谈兵"。

数字化转型,为攻克上述难题提供了新思路、新方法。云计算、大数据、人工智能、区块链、物联网,这些朝阳技术如雨后春笋般涌现,正在重塑各行各业的竞争格局。它们所具备的强大数据处理能力、精准分析能力、实时感知能力,与供应链碳管理多维度、动态化、高时效的需求完美契合。

麦肯锡预测,数字技术对供应链绿色转型的推动作用,到2030年将达到巨大的规模:碳排放总量减少13亿-1.9亿吨,运营成本节约1600-2200亿美元,营收增长1300-1800亿美元。面对如此诱人的"大蛋糕",企业岂能坐视良机白白溜走?

人工智能+供应链,释放减排"新动能"

在数字化转型大潮中,人工智能(AI)无疑是浪潮的翘楚。作为通向"智慧供应链"的钥匙,AI正在多个层面为碳管理赋能,带来管理理念、手段和范式的系统性变革。

首当其冲的,是AI在供应链碳数据采集和处理中的应用。过去,碳数据来源分散,口径不一,采集手段原始,导致数据质量参差不齐,真正能用的有效信息少之又少。而基于自然语言处理(NLP)和知识图谱技术,AI系统可以自动对供应商的碳排放报告、问卷调查、物料清单等非结构化数据进行"理解"和关联,消除冗余,用统一的框架去描述碳排放源,实现自动化、批量化处理。

IBM研发的供应链环境绩效分析系统,就利用AI从成千上万的企业社会责任(CSR)报告中自动提取环境信息,并实时传送给管理人员,让管理决策有据可依。跨国消费品巨头联合利华也正与科技公司合作,探索用AI技术绘制原料供应链碳排放地图,力争在2025年实现棕榈油、大豆等大宗原料的"全程溯源"。

当数据采集和标准化的桎梏被解开,AI驱动的碳核算也随之插上翅膀。基于深度学习与强化学习技术,AI系统可以快速建立针对特定供应链场景的碳排放评估模型,用算法拟合上下游企业错综复杂的原料投入、工艺参数,自动生成排放清单,无需亲临现场"盘查",实现动态滚动核算。

更重要的是,AI让企业看到了一个"功能更全、颗粒度更细"的供应链碳排放地形图。借助机器学习手段,管理者可以纵向溯源产品生命周期各阶段的碳足迹,横向对标同类产品和企业,迅速找出排放"痛点";再通过情景模拟和优化算法,量化采购、生产、物流等环节的减排潜力,因地制宜制定行动方案。

可口可乐公司就与AI初创公司Mootral合作,利用机器视觉和深度学习技术,对饮料供应链上游农场的牛只进行24小时"画像"分析,摸清其肠道排放甲烷的规律,从而调整饲料配方,平衡碳汇,最终实现农场碳中和。

AI的魅力还在于其自动化、智能化的执行能力,可以打通减排"最后一公里"。基于强化学习框架,AI系统可以在海量的、动态变化的约束条件下,自主探索多目标优化的解决方案,制定出兼顾减排、节能、降本等多重目标的供应链"配方",确保减排措施落到实处,取得实效。

西门子工业软件部门开发的工厂排放智能监测与优化工具,就可以实时采集工厂设备、产线的碳排放数据,结合订单、库存等生产要素,动态优化生产排程、工艺参数,在稳产保供的同时最小化碳足迹。这套系统已在西门子自建的数字化工厂中得到验证,碳排放强度得到显著改善。

可以预见,随着5G、工业互联网的发展,AI与供应链物理系统的融合将更加紧密。"智慧工厂"、"绿色供应链"、"碳中和产品"将从概念走向现实。企业只有与时俱进,在数字化转型的浪潮中勇立潮头,方能在后疫情时代把握先机,赢得未来。

区块链助力供应链碳账本"上链"

如果说AI在供应链碳管理中扮演的是"最强大脑"的角色,那么区块链无疑就是串起数据流、物流、资金流的"连心桥"。这项诞生于金融领域的"新锐"技术,正在为供应链碳数据的可信采集、追踪、共享和应用开启崭新的空间。

区块链以其去中心化、防篡改、可追溯、安全透明等特征,天然适合解决供应链信任问题。将碳排放和交易数据上链,就像在供应链体系中嵌入一张永不褪色的"碳账本"。这个账本对所有节点公开透明,却无法被单一节点操纵。系统通过共识机制和智能合约,确保数据"原汁原味"地在链上流转、触发自动化操作。

区块链与碳管理结合的应用场景,正在从概念走向落地。据Blockchain in Transport Alliance的调查,57%的受访企业已将区块链技术纳入其碳管理的顶层设计。

零售巨头沃尔玛联手IBM,在超过500家中国门店部署了基于区块链的可追溯体系,将每一件商品从源头到货架的碳足迹尽收囊中。通过扫描二维码,消费者可以看到产品生命周期的环境影响,做出负责任的选择。

跨国航运公司马士基也启动了名为Maersk Emissions Dashboard的区块链项目。通过在集装箱上安装物联网传感器,该系统可以实时采集船舶油耗和大气排放数据,并永久、安全地存储在区块链账本中,供利益相关方查询、交易。可以想见,当更多船公司加入这一网络,整个航运供应链的碳排放将实现前所未有的透明。

值得一提的是,区块链还可以为碳资产的价值化、金融化提供基础设施。将经核查的减排量记录在区块链上,形成可信的碳信用凭证,企业就可以低成本地参与碳交易,获得减排的经济激励。一些创业公司已经尝到了甜头,如Veridium Labs开发的碳补偿代币,已为亚马逊雨林地区的造林项目募集了数百万美元。

随着各国碳定价机制日趋完善,供应链领域基于区块链的碳交易市场正方兴未艾。AT Kearney预计,到2030年,这一市场规模将突破1万亿美元。在可预见的未来,供应链碳核算不再是成本,更是变现的机会。区块链就像一台永不停歇的"点金机",将负担化为收益,为低碳转型提供源源不断的动力。

碳排放数据在供应链网络中畅通流转,犹如血液奔腾在经脉;人工智能依托海量数据自学习,优化资源配置;区块链见证并记录一切,搭建信任;物联网将线上线下打通,用实时反馈匹配需求和产能;数字孪生为供应链建立"虚拟镜像",助力仿真、预测和调度。

在这幅图景中,供应链各方携手,以开放的心态分享数据,以创新的视角整合资源,建立协同减排的命运共同体。正如联合国环境署所倡导:Transparency and traceability must be the new normal in supply chain. 唯有心往一处想,劲往一处使,才能真正实现韧性,可持续和零碳的三位一体。

另一方面,我们也要看到,技术进步绝非灵丹妙药。供应链碳管理的挑战,归根到底是发展理念和商业模式的挑战。再先进的系统,也只是外挂;真正将其内化为企业核心竞争力的,是将环境、社会、公司治理(ESG)战略性地嵌入商业决策的勇气和魄力。

寻求增长与减排的平衡,是一个渐进的过程。在这个过程中,企业要因地制宜,循序渐进,兼顾当下利益和长远发展,避免陷入"运动式"碳中和。更要居安思危,高度重视数据泄露、隐私侵犯和网络攻击等新型风险,将合规和安全放在首位。

第三部分：供应链碳数据协作 打破壁垒

孤掌难鸣,众志成城。对绝大多数企业而言,与供应链伙伴分享碳数据是Scope 3排放管理的必由之路。一方面,"开源"有助于填补自身在供应链能见度方面的盲区,无需在数据采集上"白手起家";另一方面,供应链各方统一碳核算和报告的框架,形成协同减排合力,比单打独斗更有成效。

主导企业引领碳数据协作势在必行

事实上,供应链碳管理与数据共享,本就是一体两面。CDP的调研表明,在全球8000家被调查企业中,披露了Scope 3排放信息的,同时也在积极推动上下游伙伴开展碳管理。可以说,碳数据协作的助推器,首推供应链中的主导企业(powerhouses)。

一般而言,供应链主导企业在整个产业链中占据主导地位,对上游供应商和下游客户有着不可替代的影响力。通过将碳表现纳入采购"门槛"、开发低碳产品等举措,主导企业可以撬动整个供应链的减排。因此,它们理应成为碳数据协作的"领头雁",以身作则,并利用自身优势资源为产业链上的中小企业赋能。

以耐克为例,这家全球最大的体育用品公司通过"低碳产品项目",与供应商分享碳足迹评估工具,传授产品设计、材料选择等环节的减排诀窍。耐克表示,供应商使用这套工具开发的产品,平均碳足迹降低了8%-10%。类似的"碳领导力"项目,也成为沃尔玛、宜家等巨头的标配。

令人欣喜的是,近年来,越来越多的行业开始涌现供应链碳管理联盟。汽车业的Drive Sustainability、消费电子业的RBA、化工业的Together for Sustainbility等,正如雨后春笋般拔地而起。这些联盟的共同特点,是由行业巨头牵头成立,旨在"合纵连横",推动产业范围内的碳数据标准化。

以Drive Sustainability为例,该联盟由大众、戴姆勒、宝马等车企发起,目前覆盖全球60多万家汽车供应商。联盟成员共同开发了Self-Assessment Questionnaire on CSR/Sustainability,对接Ecovadis等第三方评估工具,定期对供应商进行碳表现评分,并嵌入采购流程。这一做法有效破除了供应商重复填报的痛点,形成了"评价一次,结果多用"的良性局面。

从大企业"单打独斗",到跨企业协作,再到行业联盟遍地开花,供应链领域的碳数据共享之舟正在扬帆起航。但要驶向更加广阔的未来,尚需直面两大障碍:一是供应商顾虑重重,担心核心机密外泄;二是缺乏统一的碳核算和披露标准,内容深度、颗粒度不尽相同。

"互利共赢"的数据协作新模式

对主导企业而言,说服供应商参与碳数据共享,并非易事。供应链上的众多中小企业往往将此视为额外的合规负担,甚至是不得不"被配合"的差事。这些顾虑不无道理:碳盘查、核算、报告流程繁复,需要投入不菲的人力物力,一不留神还可能泄露商业机密,得不偿失。

面对供应商的戒心和抵触情绪,主导企业要换位思考,以"互利共赢"为原则,重塑数据协作的动力机制。一方面,要让供应商感受到切实的经济利益。通过碳表现与订单、付款挂钩,对减排有功者给予奖励,形成长效激励;另一方面,主导企业应给予供应商必要的技术、资金、能力建设等支持,帮助其在数字化转型中"蜕变"。

丰田汽车就采取了基于区块链的碳数据协作模式。通过在供应商工厂内安装传感器,丰田可以远程实时采集碳排放数据,并存储于高安全性的区块链账本中。借助智能合约,系统可以自动跟踪供应商减排绩效,触发相应的激励措施,如订单份额调整、付款条件优化等。供应商也可以随时查看自身碳表现,做到心中有数。

类似的,英特尔发起的"智能工厂"项目,为供应商免费提供工业互联网平台,对接设备监测、能源管理等系统,实现碳数据自动采集、分析、预警,从而挖掘节能减排潜力。英特尔还积极传授经验,组织跨供应商交流研讨,共同探索节能技改良方。该项目实施三年来,已帮助供应商累计节能3400万千瓦时,减排2.4万吨。

透过上述案例不难看出,数据协作的成败,关键在于搭建互信互利的命运共同体。主导企业应树立包容、开放的心态,视供应商为携手共进的合作伙伴,而非居高临下的附庸。唯有数字化转型成果共享、能力共建、利益共赢,碳数据的互通有无之路才能越走越宽。

标准统一是供应链碳协作的"底座"

除供应商动力问题外,碳核算和报告标准不一,是阻碍供应链协同减排的另一大障碍。当前,供应链碳管理尚无统一的、国际公认的范式。从测算到披露,从边界设定到数据粒度,标准五花八门,鱼龙混杂,导致碳数据缺乏一致性、可比性,无法在产业链中"无缝"流转。

以CDP供应链项目为例,每年都有数千家企业应合作伙伴要求,向CDP填报碳排放数据。但由于问卷本身颗粒度粗、内容宽泛,很难完全匹配企业实际,供应商只得"按部就班",提交大而化之的信息。而主导企业拿到手的,往往是泛泛而谈、内容单薄的报告,对采购决策的参考价值有限。

打破数据孤岛,统一度量衡,已成为供应链碳管理的当务之急。而要做到这一点,标准化组织、行业协会、学术机构和主管部门必须形成合力,尽快厘清供应链碳核算、报告的关键要素,制定统一而灵活的标准体系。对企业而言,及早参与并主导标准制定,也是弯道超车的良机。

令人欣喜的是,近年来,标准统一的曙光渐露头角。在产品层面,PAS 2050/2060、GHG Protocol Product Standard、ISO 14067等标准为产品全生命周期碳足迹测算提供了规范;在组织层面,GHG Protocol Corporate Value Chain (Scope 3) Standard 和 CDP Supply Chain Program为供应链碳盘查确立了框架。

更重要的是,产业链主导企业开始携手制定行业内统一的供应商碳披露模板。以电子行业为例,在诺基亚、爱立信等巨头的推动下,全球电子可持续发展倡议(GeSI)制定了 ICT Sector Guidance built on GHG Protocol Product Standard。该指南细化了电子产品碳足迹的核算方法学,统一了130多个关键参数。迄今为止,全球已有近500家电子企业引用该标准,形成了"同一个世界,同一把尺子"的良好局面。

标准化是供应链碳数据协作的压舱石,唯有标准先行,数据才能通行无阻。企业应以开放的心态拥抱碳核算和披露规则,积极参与并贡献己力,携手打造可持续发展的产业生态。需要强调的是,标准化绝非一蹴而就,而是一个渐进演化的过程。在这个过程中,灵活性和包容性必不可少:既要让中小企业看到努力的方向,又不能将高门槛、强制性要求强加于人。

总而言之,供应链碳数据协作大有可为,也任重道远。打破壁垒,建立互信,从利益捆绑、能力共建入手,再辅以统一、灵活的碳披露标准,多管齐下,标本兼治,可持续供应链的美好愿景终将照进现实。企业责无旁贷,理应成为这场变革的急先锋、排头兵,以开放包容的心态拥抱协作,书写高质量发展的崭新篇章。

第四部分：可持续供应链转型,机遇与愿景

当前,在气候变化、资源枯竭等可持续发展挑战日益凸显的背景下,全球供应链正经历一场绿色变革的涅槃。从欧盟到美国,从发达国家到新兴经济体,制定宏伟的碳中和目标,出台严格的ESG政策法规,已然成为各国供应链管理的头等大事。

尤其是欧盟,作为全球气候治理的领跑者,正以"Fit for 55"等一揽子方案为引领,力图在2050年实现碳中和。这一雄心勃勃的目标,对遍布全球的供应链提出了更高要求。根据GHG Protocol,企业温室气体排放可分为Scope 1、Scope 2和Scope 3。其中,Scope 3排放涵盖了供应链上下游的所有间接排放,往往占据企业碳足迹的最大份额,减排空间巨大。

以德国为例,作为欧盟经济的发动机,其制造业供应链素以精益高效著称。但据麦肯锡估计,德国Scope 3排放高达8.5亿吨,占企业总排放的80%以上。这表明,仅关注企业运营层面的减排,只能治标不治本。惟有携手上下游伙伴,系统优化供应链全过程,才能实现真正意义上的碳中和。

事实上,将Scope 3排放纳入ESG议程,已成为欧盟企业的普遍共识。据CDP调查,2020年,欧盟近500家大型企业中,超过70%的企业对供应商提出了减排要求,较2019年增长20个百分点。这些要求涵盖了供应商碳盘查、科学减排目标制定、低碳产品设计等诸多层面。可以预见,在欧盟碳关税等机制的助推下,对供应商的碳管理将成为欧洲企业的标配,并向全球供应链传导。

那么,企业如何破局Scope 3排放这一难题?数字化转型无疑是一剂良方。据埃森哲研究,数字技术有望在2030年前帮助欧盟减排20%。AI、IoT、区块链等新兴技术,正以前所未有的广度和深度重塑供应链运作模式,为碳中和目标插上腾飞的翅膀。

以人工智能为例,凭借机器学习、深度学习等前沿算法,AI可实现供应链各环节的实时洞察、精准预测和动态优化。通过对供应商能耗、资源消耗等海量非结构化数据的挖掘分析,企业可高效盘查Scope 3碳足迹,从源头识别和管控排放;通过算法驱动的情景模拟,企业可量化采购、运输、仓储等决策对碳排放的影响,优选最佳配置;通过机器视觉、智能机器人等应用,企业可打造灵活、高效、低碳的智能制造和智慧物流。一个AI驱动的透明供应链,将是Scope 3减排的利器。

区块链技术的分布式账本和智能合约功能,则为构建可信的碳核算与交易体系提供了解决方案。通过将碳排放数据上链,企业可实现供应链各节点排放的可追溯、不可篡改记录,解决碳数据真实性问题。通过设置排放限额,触发智能合约,企业可自动执行减排激励或碳交易,形成良性循环。与AI、IoT的互补融合,区块链有望推动形成点对点、高效透明的供应链碳管理范式。

当然,Scope 3减排不是一蹴而就的。披露、核算、管理三位一体,缺一不可。建立统一的碳核算与报告标准,提升供应链碳数据的质量和可比性;优化供应链全流程,加快绿色产品、清洁技术的推广应用;加强伙伴协同,以开放包容的心态构建利益共同体,形成点线面结合的立体管控格局,是当前各国企业的共同选择。

放眼未来,随着ESG投资日益主流化,供应链有望成为点石成金的价值创造源泉。跨国企业正争相布局,将ESG嵌入采购、物流等供应链关键决策,并辐射到中小企业层面。高盛预测,在未来十年,可持续供应链领域的投融资规模将突破1万亿美元。而据世界经济论坛测算,循环经济有望为全球供应链带来4.5万亿美元的经济效益。在新一轮科技革命和产业变革的历史交汇期,供应链创新者必将在危机中育新机、于变局中开新局。

透过Scope 3减排这一全新视角,我们看到,一个全球一体、互联共生、韧性优化、绿色低碳的现代供应链图景正在徐徐展开。数字技术、产业协同、金融创新、国际合作将多管齐下,共同驱动这场蜕变。以科技创新为先导,以开放合作为底色,以人本情怀为温度,携手共建人类命运共同体,开创全球供应链可持续发展的崭新未来,正当其时!