供应链 AI 转型：从试点到规模化，落后者正面临生存危机
每年，越来越多的供应链领导者将资金投入人工智能，聚焦于需求预测、库存优化和物流自动化。他们组建团队，开展试点并推广成熟方案。然而，《RELEX 2026 年供应链状况报告》（基于对 514 位零售、制造和分销领域领导者的调查）显示，仍有 15% 的组织完全没有在供应链中使用人工智能的计划。
这一数据值得高度警惕。在当前贸易环境下，86% 的企业表示关税和贸易政策变化产生了实质性影响，57% 的制造商指出原材料采购受冲击最严重，30% 的零售商将消费者需求变化列为首要挑战。在此背景下，拒绝人工智能意味着竞争风险将随时间推移不断加剧。
好消息是，人工智能的采用率正在快速上升。67% 的受访者表示，相较于去年，他们对在供应链决策中使用人工智能的信心增强，仅 3% 表示信心下降。尽管目前仅约三分之一的组织已实现规模化应用，但大多数组织已有明确计划：未来三到五年内，71% 的组织计划投资于生成式 AI 和智能体（agentic）AI，60% 旨在投资预测性 AI。这些并非停留在试点阶段的数据。
就应用方式而言，调查指出了供应链优化中人工智能的三个优先领域：
- 47% 的组织正在使用或计划使用人工智能进行库存和供应优化。
- 41% 的组织将人工智能应用于物流和路线规划，包括动态路由、网络优化和仓库自动化。
- 40% 的组织在销售和客户服务中使用人工智能，涵盖订单管理及供应链咨询聊天机器人。
上述案例的共同点十分明确：组织瞄准的是能带来可衡量运营改进及明确投资回报率的用例，而非理论价值。
然而，这并不意味着追求完全自动化。调查显示，54% 的领导者更倾向于由人工智能提供建议、人类做出最终决策；仅 10% 的人信任人工智能独立运作。这种平衡是健康的：最强的供应链利用人工智能让人类决策更快、更明智，而非试图排除人类。但这种混合模式仍需投资、实施和组织承诺。
全球贸易格局已变，运营环境对速度和精度提出了更高要求。贸易政策变动迫使企业实时调整采购、定价和生产计划；消费者行为波动要求需求信号每日更新；频繁的原材料短缺意味着采购系统需在风险波及生产线前识别问题。人工智能处理这些任务的速度和准确性远超人工流程或电子表格规划。
投资人工智能驱动规划的公司能在数小时内感知需求变化、重平衡库存并调整供应路线；而无此能力的公司需数周响应，甚至毫无反应。在全球贸易中，关税公告可能一夜改变成本结构，这种速度差距直接导致利润率变薄和市场份额缩小。
调查还揭示了一个放大人工智能差距的战略转变：组织正从依赖缓冲的韧性转向基于合作伙伴关系的敏捷性。作为主要韧性策略的安全库存比例从 2025 年的 43% 降至 2026 年的 28%，而与物流合作伙伴的协作则从 52% 升至 59%。目前，34% 的组织正通过技术优化库存。这些策略依赖强大的数据、准确的预测和自动化决策支持——简言之，依赖人工智能。试图在没有人工智能赋能工具的情况下运行以合作伙伴关系驱动的供应链，将难以跟上期望实时可视性和快速行动的伙伴步伐。
人工智能采用者与观望者之间的能力差距并非静止，而是每季度都在扩大。对比那 32% 已规模化应用人工智能的组织与 15% 无计划的企业，前者已获得显著优势：更高的预测准确率减少了浪费和缺货，自动化库存决策让计划员专注异常处理，以及对需求变化的更快响应。每一项能力都以前一项为基础。即使后者日后改变主意，此刻也已落后。拖延实施将在数据质量、流程重组和组织学习方面掉队，而这些正是有效使用人工智能的基石。
对于在全球贸易中运营的公司，来自 514 位供应链领导者的信息很简单：人工智能现已成为关乎竞争力的生存决策。那 15% 没有计划的公司每过一季度都在落后，领先者与落后者之间的距离比大多数高管意识到的增长得更快。