作者：Ashley Burkle，Identiv 业务发展总监
为什么高质量、实时的数据对于 AI 在供应链中产生有意义的结果变得如此关键？
历史上，供应链中的 AI 应用主要依赖于回顾性数据集和预测模型。虽然这些方法在预测和规划方面仍然有价值，但它们本质上局限于回顾性分析和概率性预测。
当今的运营环境需要一个更即时且可靠的基础。RAIN RFID、BLE 传感技术和安全的 IoT 基础设施构成了可信数据采集的核心，通过经过身份验证的标签和内嵌物，确保每个产品或资产在通过供应链网络移动时都携带可验证的数字身份。
随着 AI 嵌入到核心的运输、仓库和可视性系统中，物理身份基础结构的完整性成为性能的决定性因素。可靠且经过身份验证的资产数据使组织能够从回顾性分析转向实时运营智能，以支持更快的决策，并在复杂的供应链网络中实现更高的韧性。
IoT 和数字标识技术如何改变 AI 模型可以访问和学习的数据类型？
像 BLE 和 RFID 这样的 IoT 和数字标识技术从根本上扩展了 AI 系统可用的数据类型。组织不再仅依赖 ERP 条目或扫描检查点，而是可以直接从产品和资产捕获实时信号。
这包括位置、停留时间、环境条件、篡改事件以及经过验证的监管链数据。每个资产都携带一个随其移动的数字身份，生成持续的地面真实信息流。
因此，AI 模型不再局限于定期更新，而是可以在事件发生时分析持久的现实世界资产数据。这改变了 AI 的角色，使其从预测可能的结果转变为解释甚至解决实时运营模式——在干扰、瓶颈和风险出现时立即识别它们，而不是在它们已经影响绩效之后才进行识别。
在供应链背景下，“物理 AI"是什么意思？
在供应链中，“物理 AI"代表一种转变，即 AI 系统能够实时学习并响应物理世界。
供应链特别适合物理 AI，因为它们涉及持续的物理交互——在不同环境中存储、合作伙伴之间的所有权转移，以及暴露于温度、湿度或处理风险中。当这些交互通过持久的数字身份和感知条件的传感被捕获时，团队可以即时基于经过身份验证的物理世界信号采取行动，而不是几天后通过手动审计或客户投诉来核对差异。
在这种模式下，AI 成为一个运营层，持续解释经过验证的资产行为，并使决策能够反映整个网络的实际情况。
当 AI 模型使用实时物理世界数据进行训练而非仅使用历史记录时，公司能获得哪些可衡量的运营优势？
可衡量的优势出现在供应链领导者已经监控的性能指标中。例如，即使将实时库存准确率提高一个百分点，也可以转化为超过 100 万美元的年度财务价值（针对中规模运营），这得益于降低了与过剩库存相关的持有成本，并避免了由于缺货导致的收入损失。
企业日益认识到，要实现这些成果，需要将投资从单纯增加更多平台或预测模型，转向加强物理层级的真实数据。
例如，支持蓝牙低功耗（BLE）的传感技术和基于 RFID 的数字标识技术能够提供持续、实时的位置和环境影响感知，从而将物理资产转化为连续的数据源。在冷链食品的运输和存储中，对温度条件和资产位置的实时可见性使得能够立即应对异常状况，从而减少变质、限制浪费，并保护那些本会因商品受损和下游中断而损失的收入。
从更广泛的层面来看，当人工智能基于经过认证的实时物理信号运行时，其结果是供应链不仅更具可视性，而且在响应速度、问责性和韧性方面也得到了可衡量的提升。
在构建用于人工智能的数据基础时，组织应如何看待蓝牙低功耗（BLE）和射频识别（RFID）应用？它们是竞争关系还是互补关系？
蓝牙低功耗（BLE）和射频识别（RFID）最好被理解为互补技术，它们共同构成了驱动人工智能的供应链中持久的身份层。每种技术在更广泛的互操作性数据架构中都发挥着独特作用。
总之，RFID、BLE 和安全物联网基础设施共同创建了人工智能系统所依赖的基础数据层。经过认证的标签和内嵌件确保产品和资产在网络传输过程中携带持久且可验证的数字身份。这种持久身份使得信息在企业资源计划（ERP）、仓库管理系统（WMS）、运输管理系统（TMS）、堆场管理、劳动力系统和物联网平台之间保持一致。
这种分层方法反映了这些技术在真实环境中的部署方式。RFID 通常用于单品级别，实现可扩展的库存识别；而 BLE 则应用于需要持续位置和状态监控的资产或货物。
在仓库环境中，库存可能使用 RFID 进行大规模跟踪，而设备或运输资产则配备 BLE 以提供实时可见性。例如，在冷链场景中，像海鲜这样的单个物品需要携带 RFID 标签以实现身份识别和追溯，而其所在的集装箱则需安装 BLE 以在整个运输过程中监测温度和环境影响。统一的数据模型依赖于这些持久数字标识符，以维持跨系统和生命周期阶段的一致性。
正确整合后，这两种技术都为人工智能系统提供经过认证、持久的数据流，从而提高模型的可靠性，并减少盲区。
供应链领导者现在应优先考虑什么，以确保他们的人工智能投资真正带来长期价值？
随着人工智能从实验性工具转变为嵌入式运营基础设施，组织需要审视输入这些系统的数据完整性。
对于许多应用而言，这意味着通过确保资产从起点到终点始终被识别、认证并带有持久数字身份，来加强物理身份层。这也意味着设计一种能够以可扩展、安全且跨企业平台互操作的方式捕获实时移动和状态数据的基础设施。
人工智能只能优化它可靠看到的内容。除了扩展算法能力等因素外，专注于强化数据基础的领导者将更有信心地部署自动化。
最终，竞争优势并非源于拥有最复杂的模型，而是源于在决策点拥有最值得信赖的数据。