据www.microsoft.com报道，微软正以AI代理（AI agents）、物理AI（physical AI）与高保真供应链仿真为核心，推动其全球供应链进入“Supply Chain 2.0”阶段；截至2026年3月，微软内部已部署25个AI代理和应用，目标在2026年底前运行超100个AI代理，并为每位员工配备代理级支持。这一转型标志着供应链管理从传统的人工驱动模式向自主智能系统的根本性转变。
微软自身即“客户零号”
微软运营着全球覆盖最广的云供应链之一：横跨70多个Azure区域、400多座数据中心，以及总长逾60万公里的光纤网络。其供应链不仅支撑Azure云服务（含AI基础设施、Teams协作工具及网络安全），还涵盖Windows与设备业务（Surface硬件、PC配件）及Xbox游戏主机等实体产品线。
过去十年，该供应链经历了根本性转型——从依赖Excel报表、数据孤岛林立、响应滞后的传统模式，演进为具备自主决策能力的“代理型供应链”。2018年，微软将30多个分散系统整合至Azure上的统一供应链数据湖，首次实现预测分析与认知供应链能力；2022年起开展生成式AI实验，并建成可规模化运营AI代理的平台基础。
- 需求规划代理（Demand Planning Agent）：针对非IT机架类组件开展AI驱动的需求模拟，提升预测准确率，减少人工对账工作量；
- 多代理DC备件空间求解器（Multi-Agent DC Spare-Part Space Solver）：融合计算机视觉监测与多代理协同推理，动态预测备件仓储需求，主动规避库容不足或缺货风险；
- CargoPilot代理：持续分析运输方式、路线、成本结构、碳排放影响及周转周期，输出兼顾速度、可持续性与效率的最优发货建议。
微软称，AI在物流环节已为其团队每月节省数百小时人工工时，验证了代理型运营向实际效率与商业价值的直接转化。这一成效不仅体现在内部运营，也为微软的客户提供了可复制的成功案例。
“我们的目标是到2026年底运营超过100个AI代理，并为每位员工配备代理级支持。AI在物流环节已为我们的团队每月节省数百小时人工工时，这验证了代理型运营向实际效率与商业价值的直接转化。”——微软供应链团队
三大价值支点：仿真、代理、物理AI
微软指出，在完成数据资产统一后，真正释放AI价值需聚焦三大方向：一是构建AI驱动的供应链仿真能力；二是建设代理型供应链；三是集成首批物理AI创新成果。这三个支柱相互支撑，共同构成了供应链2.0的核心架构。
仿真：供应链的数字孪生底座
面对日益庞大、互联且易受地缘波动冲击的全球供应链，事前仿真已成为增强韧性与降低风险的关键能力。微软依托Azure Machine Learning及Microsoft Fabric中嵌入Power BI语义模型的新一代机器学习模型，支持离散事件仿真（DES），使企业可在虚拟环境中无风险测试复杂系统对各类干预措施与变量变化的响应。
合作伙伴亦加速落地：paiqo公司推出的prognotix AI预测平台已在Microsoft Marketplace上架，提供70多种算法，支持供应链专家在Azure环境中直接生成并优化高精度需求预测；Cosmo Tech基于Azure构建的AI仿真平台，面向企业提供动态数字孪生能力，模拟中断事件与管理决策对全系统性能的影响；InstaDeep则利用Azure高性能计算资源，通过深度强化学习与预测分析优化“最后一公里”配送。
更高级的仿真技术结合了3D环境中的多重物理仿真与离散事件仿真，使团队能够构建仓库、分拨中心、生产线和物流网络的全面数字孪生。这些虚拟环境允许组织同时模拟资产的物理行为和运营的动态流动。通过与NVIDIA合作，微软提供对NVIDIA Omniverse™、NVIDIA Isaac Sim™和NVIDIA Omniverse Kit App Streaming等库和框架的访问，使开发人员能够在数字孪生中构建应用程序和工作流，在实际建造或部署任何东西之前模拟和测试智能机器。
代理型供应链：多代理协同网络
代理型供应链标志着自主AI系统的新时代，这些系统主动管理和优化端到端的供应链运营。这些代理系统旨在持续改善运营利润率或现金转换等总体关键绩效指标，以及交货时间或单位货运成本等具体KPI，确保每个代理行动都能贡献可衡量的业务影响。
代理型供应链建立在当前人工驱动的任务基础上，并编码了底层的决策逻辑。它们包括单一用途代理（如不断诊断问题并提出修复方案的“故障排除代理”）以及协调多步骤工作流的“编排代理”（如规划师或组织者）。这些代理通过现代数据架构、强大的记录系统和事件驱动架构变得功能化，提供实时信息和治理。
前沿企业已通过多代理系统创造了价值：CSX Transportation部署了一个多代理系统，验证客户资格、路由复杂请求，并通过多阶段协调支持铁路运营；陶氏化学运营发票分析代理，每天审查数千张货运发票，自动检测差异，每年为其全球航运网络节省数百万美元；C.H. Robinson推出了大量生成式AI代理，包括提供定制货运报价的快速报价代理，并自动化航运生命周期中的关键步骤。
物理AI：从仓库操作到最后一公里配送
物理AI是供应链智能的最终演进，建立在仿真和代理AI的基础上，并将这种智能直接体现在物理世界中。在不久的将来，人形机器人和机器人系统将在供应链和物流中实际接管越来越多的操作任务：从拖车卸货和分拣、托盘处理和补货，到包装和贴标以及自主最后一公里配送。
随着智能从屏幕转移到机器，供应链和物流可能获得新的物理敏捷性。微软正在通过其新的Rho-alpha机器人模型推动物理AI的前沿，该模型结合了自然语言、视觉感知和触觉反馈，使机器人更具适应性和自主性。微软已启动了一个早期访问研究计划，与选定的合作伙伴共同推进协同训练和领域适应，并计划在未来几个月内将该模型集成到Microsoft Foundry中。
如今，客户和合作伙伴可以采用以下机器人工具链参考架构，在Azure上使用NVIDIA Osmo训练和部署仓库机器人。该工具链是一个开源、生产就绪的框架，集成了Azure云服务与NVIDIA的物理AI堆栈，从仿真到训练和部署。它结合了Azure Machine Learning、Azure Kubernetes Services (AKS)、Microsoft Fabric、Azure Arc和NVIDIA的机器人及AI堆栈。
行业应用与合作伙伴生态
微软的供应链2.0战略已获得广泛行业应用。Hexagon Robotics已开始使用Azure IoT Operations以及Microsoft Fabric中的Fabric Real-Time Intelligence部署此架构，提供生产就绪的人形机器人解决方案。他们的工业人形机器人AEON结合了灵巧性、运动能力和独特的空间智能，应对仓库和物流中的复杂工业用例，如检查和库存盘点。
由微软投资的Figure AI，使用Azure的AI基础设施在真实物流环境中部署其人形机器人。他们最新的模型Figure 03可以接管仓库任务，如以传送带速度分拣包裹，并在最后一公里配送中提供接近人类水平的精度。KUKA与微软联合开发了iiQWorks.Copilot，这是一个AI驱动的助手，支持自然语言机器人编程，显著简化自动化任务。通过集成Azure AI服务，该解决方案使用户能够更快、更安全地设计、测试和部署机器人工作流——将简单任务的编程时间缩短高达80%。
Wandelbots的NOVA软件层与Azure云服务相结合，统一了异构机器人，并将自适应自动化带入车间。Wandelbots NOVA通过简化机器人编程、加速部署以及实现跨多个机器人品牌的AI驱动路径规划和扩展，简化了仓库和履行操作，如托盘化。这些能力共同使Wandelbots NOVA成为在供应链运营中编排和扩展AI驱动自动化的物理AI平台。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
