据www.dcvelocity.com报道，一项由科技供应商Relex Solutions发布的《2026年供应链现状报告》显示，仅10%的零售与制造业企业高管表示愿意完全信任人工智能（AI）在供应链中自主做出决策；而54%的受访者更倾向让AI提供建议、由人类最终拍板。
AI正从实验走向日常决策支持
该报告基于Researchscape于2026年1月开展的调研，共覆盖514位来自零售、制造、批发及供应链领域的高层管理者。尽管存在审慎态度，但67%的受访者表示，其对AI用于供应链决策的信心较上年有所提升。具体应用层面，47%的企业已在使用或计划部署AI驱动的库存与供应优化系统，41%正将AI应用于物流路径规划与运输调度。
未来三年AI投资重点明确
为应对持续波动的运营环境，企业正加速AI投入：报告指出，71%的受访企业计划在未来三至五年内投资生成式AI与智能体AI（agentic AI），60%计划加码预测性AI。推动这一趋势的核心动因是消费者需求的高度不确定性——44%的领导者将“消费者需求波动”列为未来三年最严峻挑战；其中，30%的零售企业特别强调“适应突发性消费行为变化”构成重大运营压力，亟需强化需求可见性与响应式规划能力。
行业差异：零售重需求响应，制造重原料与合规
- 零售企业聚焦AI在需求预测、库存优化与决策支持工具上的落地，以平衡缺货风险与库存成本；
- 制造业则更关注上游韧性：57%的制造企业认为“原材料采购中断”是受冲击最严重的供应链环节；
- 34%的制造企业将“监管与合规压力上升”列为日益突出的运营挑战。
AI在包装领域加速渗透，但障碍犹存
另据PMMI（美国包装与加工技术协会）同期报告，消费品公司与设备制造商正扩大AI应用。驱动因素包括：技术成本下降、超越试点阶段的规模化意愿增强、一线员工对实际效益的切身感知提升。当前五大高频应用场景为：知识传承、机器视觉、预测性维护、法规合规支持、数据透明化。
然而，实施障碍依然显著。首要关切是数据幻觉（data hallucinations）及AI错误结果的责任归属问题。这促使中小型企业更倾向采用软件即服务（SaaS）模式，将部分风险转移至供应商。其他现实制约还包括：网络安全风险、内部接受度不足、投资回报率（ROI）难以量化、系统延迟、现有数据基础设施薄弱、员工岗位安全顾虑，以及运营准备度缺口。
“AI正成为日常供应链决策的一部分。在波动持续的背景下，企业正投资于AI驱动的预测、优化与决策支持能力，以更快响应、更自信运营——即便环境快速变化。”——Madhav Durbha，Relex Solutions制造行业战略集团副总裁
该调研背景与行业实践高度契合。Relex Solutions此前已为宜家、沃尔玛等全球头部零售企业提供端到端需求预测与补货解决方案，其平台在2025年升级引入多模态时序建模能力，支持动态促销响应与气候异常影响模拟。与此同时，国际同行如Blue Yonder（2025年被Panasonic收购后加速整合生成式AI工作流）、Kinaxis（2025财年AI相关收入占比升至38%）亦同步强化决策支持层级，但均未开放全自动执行权限。中国供应链从业者普遍反映，在WMS/TMS系统中嵌入AI模块已成主流，但关键订单分配、紧急调拨、供应商准入等环节仍保留人工复核强制节点，与本报告揭示的全球信任阈值一致。这一共识意味着，未来三年AI在供应链的价值实现路径仍将锚定“人机协同”，而非替代——对算法可解释性、决策留痕、异常拦截机制的工程要求，正成为选型与验收的核心指标。
信息来源：DC Velocity
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