这里的“混蛋”不是骂人的话。😃
日前与小伙伴们一起讨论产学研协调、学科融合、AI赋能时，为了将问题简单化，提出了“混蛋理论”。
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字面意思：就是在一个蛋里面“混”，比如长期在一个领域、学科、部门“混”，物流的、数学的、IT的、制造的、营销的、研发的...就是“混一个蛋”🥚，（假设你很专业）怎么混都是在这个蛋中，成就不超过“这个蛋”的边界，更谈不上破局与创新，所谓“不识庐山真面目，只缘身在此山中”。
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引申意思：“混蛋”就是将N个“蛋”破界、打碎、融合，混在一起，成为一种新的形态和格局，其结果可能是确定的，也可能是不确定的。比如数学与制造供应链、计划，AI与数学，AI与中医，物流与中医，物流网络与神经网络，库存、成本与因果关系、贝叶斯公式等…（大的）混蛋不是单纯的、简单的将“蛋们”垒在一起，那样会倒的，会碰碎（吵架）的，那就成了“倒蛋（捣蛋？导弹？）😄”
要说这些学科鸡蛋融成综合性学科啊，那可不就是一群“各怀绝技”的鸡蛋打破了壳，把蛋黄蛋白搅和到一块儿——最后愣是混成了个有模有样的“混蛋”嘛！
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具体而言，本来供应链蛋追交付，物流蛋看流动，数学蛋讲逻辑，文学蛋玩浪漫，物理蛋捣鼓力，生物蛋研究细胞，制造蛋抓产出，信息蛋编软件和程序，中医蛋讲究动态平衡、天人合一，个个都端着“专业范儿”。
结果为了搞定那些拧巴的复杂问题，非得（庄重的）拆了自家蛋壳，（谦虚的）挤在一个碗里你中有我、我中有你，（平和的）搅得匀匀实实。
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等出锅一看，呵，哪还有单个鸡蛋的影子？分明是个吸收了各路精华的“（大）混蛋”——但这“混”得有理有据，“混”得解决问题，反倒成了个顶用的“好混蛋”！
现实中，在谈到制造供应链数字化、（AI赋能）智能化的时候，“很专业的”我们往往躲在自己的“蛋”里，（凭借经验和先验知识）自以为是，“同一行相卷、不同行相轻”，接受不了批评，甚至产生各种争吵和辩论，产生看不见的“沟通成本”，甚至内耗，“一叶障目，不见森林”，约束了自己和部门，乃至企业（行业）供应链的转型升级、提质增效。
那么，如何将代表不同学科的“鸡蛋”融合成综合性学科？
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核心是打破主观成见、学科壁垒，允许（打破学科专业的墙、工厂的墙、部门的墙、层级的墙、校园的墙）“破墙而入”，避免“山大王”，让知识、方法、视角相互渗透，形成具有整体解释力和实践价值的新体系、“新混蛋”，提倡“一杯咖啡吸收宇宙的能量”。
行动上，建议以问题或目标（而不是现状）为核心，找到“融合锚点”。综合性学科的诞生往往源于对复杂现实问题的回应（而非学科自身的逻辑）。例如：制造供应链融合了物流、数学、算法、经济学、经济地理、工业工程、数字孪生、会计与成本、金融学，甚至政治经济学等，核心锚点是交付、服务客户、价值、成本与效率；人工智能则融合了计算机科学（算法）、数学（统计）、神经科学（脑机制）、心理学（认知规律）等，锚点是“模拟人类智能行为”。
那么，AI人工智能与制造供应链融合呢？
岂不是一个“大混蛋”？😆
是的！
现在的问题是：如何打破“蛋壳”？
每个学科的“蛋壳”是其独特的研究范式（如实验方法、分析模型、理论框架）。
融合时需让这些范式交叉。比如制造供应链引入数学的机理建模、统计学、因果推断、数据拟合等，从单纯的加减乘除，升华到模型、算法、数据，赋能于服务场景。人工智能可以借鉴自然科学（如生物学），以及人文科学的“叙事思维”，通过“科学史”“生态伦理”等视角，让AI更贴近人类价值判断。社会科学（如社会学）可以引入自然科学的定量分析工具（统计模型、大数据算法），形成“计算社会学”；
学科的核心知识（如理论、概念、规律）如同鸡蛋的“蛋黄”，辅助性的方法、案例如同“蛋白”。融合时需避免简单拼接，而是构建（产业链供应链）逻辑链条，重组“蛋黄与蛋白”，知识模块的有机衔接。
例如“智能工厂（物流）规划”这一综合性学科，既需要生产制造的商业逻辑设计（蛋黄），更有服务供应链的流动与交付设计（蛋黄），还有建筑学的空间设计（蛋白），也需要地理学的区位分析（蛋白）、经济学的资源配置模型（蛋白）、社会学的社区需求调研（蛋白），最终通过“如何让高质量发展”的逻辑串联，形成从理论到实践的闭环。“小混蛋”模式的规划，那是不严谨、不严肃、不负责任的。
当然，融合后的综合性学科需要建立自己的“新蛋壳”，形成独特的学科范式——即独特的研究对象、理论体系和评价标准，否则会沦为各学科的松散组合。成为垒蛋、捣蛋和掼蛋，那就“四不像”了，容易“蛋疼”。
简言之，综合性学科的形成不是“鸡蛋的堆叠”，而是以问题为牵引，打破学科边界，让知识要素重新“孵化”，最终生长出能应对复杂现实的新体系。就像摊鸡蛋时，蛋黄与蛋白在高温下融合成新的形态，既保留各自的营养，又产生了全新的味道。
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所以，你是混一个（小的）蛋还是混多个（大的）蛋？
