人工智能是新质生产力的突出代表，“人工智能+”正加速赋能千行百业。然而，GEP与弗吉尼亚大学达顿商学院联合发布的《2026年供应链人工智能就绪度报告》揭示了现实落差。
AI应用深陷“试点陷阱”
调研覆盖180余名供应链高管显示：虽超半数从业者已使用生成式AI，但企业层面仅不到10%的AI试点项目进入规模化应用阶段。
当前AI落地存在典型矛盾——工具层出不穷，企业运营能力未同步提升；个体效率提高，组织整体绩效改善有限。
规模化应用仍处早期阶段
供应链各环节AI应用普遍停留在规划与试点阶段，仅极少数实现规模化落地。采购寻源、订单履约配送作为AI应用难度最低的两个环节，规模化占比分别仅为4%和6%。
瓶颈不在技术，而在流程与治理
行业实践表明，供应链流程高度差异化，对数据源、触发条件及响应动作要求各异；尤其依赖人工介入的环节，更难实现AI规模化。
报告明确指出：AI规模化的核心障碍并非技术，而是组织流程、数据治理与业务协同能力。
亚马逊实践：以业务问题驱动AI落地
为将Prime配送从“两日达”升级至“一日达”，亚马逊以真实运营需求为起点：
- 组建AI专家团队深入一线，识别可与AI深度融合的业务场景；
- 围绕实际运营问题迭代优化AI方案，摒弃纯仿真模拟，直面供应链动态复杂性；
- 聚焦缺货率、库存供应天数等核心业务指标评估成效，确保AI始终服务于商业本质。
规模化落地的关键前提
成功企业共性在于：先梳理清晰运营流程、识别可优化节点，再分步推进自动化与智能化。
一位受访者强调：“不应试图用AI解决具体问题，而应先优化流程，再用AI提升效率。”
数据质量同样是关键前提。调研显示：
- 建立AI逻辑数字审计追踪的企业，是未规模化企业的近7倍；
- 通过数字仪表盘实现实时追踪的企业，是未规模化企业的4倍。
结论：AI就绪度取决于组织能力
供应链AI规模化水平差异，根源极少来自技术本身，而在于四大基础能力：
- 是否具备明确定义的端到端流程；
- 是否建立规范的数据与AI治理机制；
- 是否拥有高质量、可追溯、实时可用的数据支撑；
- 是否具备对异常事件的快速识别与闭环处理能力。
