过去几年，供应链行业经历的已非孤立危机。需求波动、关税变化、库存压力及消费者分层等多重因素表明，传统供应链管理方式正被迫重构。
Blue Yonder 在回顾 2025 年时指出，这一年不仅暴露了供应链系统的脆弱性，更成为新技术落地的验证场。尤其是 Agentic AI（代理式人工智能），已从理论概念走向企业级应用，具备了连接数据、判断和执行的能力。
2026 年过半，趋势愈发清晰：孤立的 AI 项目时代正在终结。AI 不再仅是模块化的支持功能，而是逐渐成为供应链的“心脏”——它不仅帮助企业识别风险，更将洞察直接转化为行动。
这意味着，供应链竞争的核心不再是“谁拥有更多数据”，而是谁能更快地理解数据、更准确地做出判断，并将决策落实到采购、库存、定价、履约和退货等关键环节。
2026 年，供应链 AI 方案中“先包装概念、再等待能力成熟”的阶段将真正结束。企业将能够受益于面向具体行业场景、经过微调的大语言模型，在企业级规模上获得更好的性能、可解释性和成本效率。
—— Gurdip Singh，Blue Yonder 首席产品官
零售业：中端市场承压与 AI 关键落点
2026 年，零售业面临的首要变化是 K 型经济带来的市场分化。高收入群体继续追逐高端体验，低收入群体极致追求性价比，这使得主要服务中端市场的品牌承受巨大压力。
对于中端零售商而言，挑战在于供应链需重新适配新的消费结构。企业需要通过精细化的库存管理、高质量的规划能力（Planner）和卓越的客户体验，同步推动效率与增长。随着此前为应对关税而囤积的库存逐步消化，新的成本压力回归。零售企业必须利用更精准、敏捷的 AI 技术判断需求，在正确位置保有合适库存，以控制成本并保护利润率。
AI 在零售中的三个关键落点
01 动态定价与促销
AI Agent 可持续扫描竞争对手价格变化，协助零售商实时调整策略，捕捉需求并保护利润。这要求供应链具备更自动化的采购能力，以及更紧密的“需求规划—执行”闭环。
02 智能退货管理
退货不应再被简单视为经营成本。AI 可预测哪些退货商品在特定门店、地区或客群中更可能产生二次需求，并据此安排流向，使退货商品重新进入可销售库存，将成本项转变为创造收入的动态库存。
03 围绕消费趋势调整预测与品类结构
以 GLP-1 减重药物为例，其普及可能导致食品饮料市场需求收缩，服装行业也需因消费者体型变化调整尺码结构。零售商需将这些新变量纳入预测和商品组合策略。
此外，消费者心理也在发生深层变化。部分 Z 世代出现“模拟抵抗”趋势，主动回归黑胶唱片、翻盖手机等旧技术，以减少数字打扰。这提示企业对耐用、可转手、可持续产品的兴趣回升，也可能推动实体零售回归，使其成为发现、体验和社群互动的场所。未来的门店可将新品与精选二手商品结合，服务混合化消费群体。
从动态定价到智能退货，从消费分层到门店体验，2026 年零售业的关键词并非简单“降本”，而是用 AI 提升判断速度和执行精度。AI 的价值已从预测层面延伸至价格、库存、履约和再销售的完整链路。当市场进一步分化，供应链必须更快、更准、更灵活。谁能将 AI 从工具转化为核心能力，谁就能在不确定的环境中守住利润、提升效率并重塑客户体验。
制造业：近岸外包崛起与 AI 四类能力
若说前文探讨了 AI 在零售链路的应用，那么底层供应链结构的变化同样值得关注：制造网络正在区域化，可持续发展正从愿景走向问责。
多年来的危机、关税和气候事件让制造企业意识到，韧性不仅是“扛过冲击”，更是建立能够学习、适应和预判的系统。
近岸外包与友岸外包持续上升
在多年扰动后，制造业明显转向近岸外包、回流制造和供应来源多元化。数据显示，近八成企业正推动供应商多元化，71% 的企业投资区域化和本地化以降低中断风险。
未来一年，受关税影响，美国市场的近岸外包意愿将继续上升。长期来看，未来 10 至 15 年内美国制造回流需要大量投资，但这背后亟需成熟的技术能力和基础设施支持。现实挑战在于，许多地区缺乏操作先进系统的熟练劳动力，以及支撑制造复兴的现代化工厂、道路、港口和电网。
因此，短期内许多制造商将更多依赖“友岸外包”，例如将部分制造从中国转向墨西哥等具区域协同优势的地区。同时，企业需引入 AI 驱动平台，以完成更复杂的供应链判断。
AI 在制造供应链中的四类能力
01 实时建模完整网络风险
AI 可持续模拟潜在扰动对供应链各节点的影响，如关税突变、港口关闭或极端天气事件。
02 自动分析取舍
企业可同时评估成千上万种采购、生产和物流场景，比较不同方案对成本、服务水平和碳排放的影响。
03 给出最优行动建议
AI 不仅识别问题，更能提出可执行方案，例如将生产转移至备用工厂，或通过不同物流网络重新规划运输路径。
04 节省大量人工判断时间
AI Agent 可持续监测数据，在中断发生前进行预测，并将建议方案落实至运输、仓储、库存和整体网络中，让团队聚焦更具战略价值的决策。
近岸外包和友岸外包正成为主流，企业希望通过更短、更可靠的路径进入市场。AI 将通过自动化、连续性的场景规划，帮助企业在成本、交付周期和风险之间建模取舍。
—— Simon Bowe，Blue Yonder 行业咨询企业副总裁
可持续：从愿景进入问责时代
2026 年，可持续议题将从“倡议”转向“问责”。新法规和消费者行为变化迫使企业重新审视供应链中的浪费、透明度和循环利用能力。
例如，欧盟《可持续产品生态设计法规》（ESPR）禁止销毁未售出商品，并要求供应链具备更高透明度。这类法规迫使企业正视浪费的真实成本，合规压力将推动整个价值链调整。
除监管外，消费者对再利用和转售的需求上升，尤其在价格敏感群体中。Z 世代的“模拟抵抗”趋势也反映出对耐用、可拥有、可转手产品的重视。
这意味着循环经济原则将被更深地嵌入核心业务模式。企业需重新设计产品以提升耐用性和可回收性，并投资技术实现从原材料到转售环节的全链路可见性。
AI 将成为这一转型的核心。它可通过预测性需求规划、能源优化和更智能的逆向物流提升效率，也能连接供应链各层级数据，帮助企业追踪材料、验证合规，并在浪费发生前进行预防。
—— Saskia van Gendt，Blue Yonder 首席可持续发展官
2026 年的供应链无法准确预测所有趋势与挑战，但可以确定的是，企业需用更快的速度、更高的敏捷性和更精准的判断应对不确定性。
AI 的作用将从“提供洞察”升级为“连接洞察与行动”。无论是制造业的区域化调整，还是可持续领域的合规问责，企业都需要一个共享、连接、可执行的智能平台，将中断转化为竞争优势。
当 AI 真正成为供应链的核心，企业面对的将不只是技术升级，而是一场供应链管理方式的系统重构。
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