据www.microsoft.com报道，微软正以AI代理（AI agents）、物理AI（physical AI）和高保真供应链仿真为核心，加速构建“供应链2.0”体系，并已在自身全球供应链中部署25个AI代理和应用，计划到2026年底运营超100个AI代理，为每位员工配备代理级支持。
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，以及总长超60万公里的光纤网络。其供应链不仅支撑Azure AI基础设施、Teams协作工具等核心服务，还涵盖Windows与设备业务（Surface硬件、PC配件）、Xbox主机及游戏硬件等实体产品线。过去十年，该供应链已从依赖Excel报表、数据孤岛、被动响应的模式，转向以数据湖和AI驱动的自主化演进路径。
2018年，微软将30多个分散系统整合至基于Azure的统一供应链数据湖，首次实现预测性分析；2022年起开展生成式AI实验，并逐步建成可规模化运行AI代理的平台。目前，三大典型AI代理已投入实际运营：
- 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，提升预测准确率并减少人工对账工作；
- 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，输出兼顾时效性、可持续性与效率的最优装运建议。
微软称，AI在物流环节已为其团队每月节省数百工时，验证了代理化运营对效率与商业价值的直接转化能力。
三大价值支点：仿真、代理、物理AI
微软指出，在统一数据底座基础上，真正释放AI价值需聚焦三个方向：启用AI驱动的供应链仿真、构建代理型供应链、集成首批物理AI创新。
随着全球供应链规模扩大、互联加深、外部波动加剧，事前仿真已成为提升韧性与降低风险的关键能力。微软依托Azure机器学习及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（如需求突变、供应中断）的响应。合作伙伴paiqo推出的prognotix AI预测平台（上架Microsoft Marketplace）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则基于Azure提供先进供应链风险管理AI仿真平台，为企业构建可动态模拟中断影响与决策后果的数字孪生体。
在代理层，微软Foundry平台提供端到端AI代理托管能力，配合开放协议Model Context Protocol（MCP），显著提升AI代理间及代理与企业系统、工具、数据之间的互操作性。在物理层，借助NVIDIA Cosmos世界基础模型（WFMs）及Azure上的OSMO边缘—云计算框架，机器与人形机器人得以更高效地感知、理解并作用于物理世界，推动仓库、分拨中心及运输环节的自动化升级。
微软强调，无论是自身转型还是与前沿客户（如文中提及的未具名“frontier customers”）合作实践，均印证：数据整合是前提，而价值兑现取决于仿真能力、代理架构与物理AI集成的协同落地。
作为背景补充，微软自2023年起已将Dynamics 365 Supply Chain Management与Copilot深度集成，支持自然语言交互式库存查询、订单异常诊断与补货建议生成；2024年Q4，其供应链相关AI应用在Microsoft AppSource下载量同比增长37%。行业层面，Gartner 2025年报告显示，全球头部制造与零售企业中已有42%启动AI代理试点项目，其中物流与计划类代理占比达61%；同期，采用数字孪生技术进行供应链仿真建模的企业比例升至29%（2022年为14%）。对中国供应链从业者而言，这意味着：AI代理不再仅是概念验证，而是正快速进入采购寻源、产能调度、跨境多式联运等高频场景——例如菜鸟已在其杭州萧山保税仓部署多模态AI代理协调AGV调度与海关单证预审，京东物流则在亚一园区应用仿真引擎动态优化双11峰值期分拣路径。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
