据www.microsoft.com报道，微软宣布其全球供应链已进入‘代理驱动’（agentic）新阶段，内部已部署25个AI代理和应用，涵盖需求预测、备件空间优化与多模态货运决策，并计划到2026年底运行超100个AI代理，为每位员工配备代理级支持。
从Excel到自主代理：微软自建“客户零号”供应链
微软运营着全球覆盖最广的云供应链之一：支撑70多个Azure区域、400多座数据中心及逾60万公里光纤网络；同时管理Windows与设备（含Surface硬件、PC配件）、Xbox主机及游戏硬件等多条实体供应链。过去十年，其供应链完成根本性转型——从依赖Excel报表、数据孤岛、低可见性的手动模式，演进为具备自主决策能力的AI代理型体系。
关键里程碑包括：2018年将30多个分散系统整合至Azure单一供应链数据湖，首次实现预测分析与认知供应链能力；2022年起实验生成式AI，并建成可规模化运营AI代理的统一平台。目前三大典型代理已落地：
- 需求规划代理：面向非IT机架组件开展AI驱动的需求仿真，提升预测准确率并减少人工对账；
- 多代理DC备件空间求解器：融合计算机视觉监控与多代理推理，动态预测备件仓储需求，主动规避空间不足或缺货风险；
- CargoPilot货运代理：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。其经验表明：统一数据底座是前提，而真正释放AI价值的关键在于三方面落地——AI驱动的供应链仿真、代理化供应链构建、以及首波物理AI（Physical AI）集成。
数字孪生升级：3D仿真+离散事件模拟融合
面对日益复杂、互联且易受地缘波动冲击的全球供应链，事前仿真正成为增强韧性与降低风险的核心能力。微软依托Azure Machine Learning及Microsoft Fabric中嵌入的新一代机器学习模型（支持Power BI语义模型），使企业可对需求波动、短缺场景及中断事件开展离散事件仿真（DES），构建“零风险虚拟沙盒”以预判系统响应。
生态合作方面：paiqo的prognotix预测平台（上架Microsoft Marketplace）提供70多种算法，支持用户在Azure环境中直接生成并优化高精度需求预测；Cosmo Tech的AI仿真平台为大型企业提供动态数字孪生，模拟各类扰动与决策对全链路绩效的影响；InstaDeep依托Azure高性能计算，运用深度强化学习与预测分析优化末端配送、库存水位与车队利用率。
下一代仿真技术进一步融合3D物理环境仿真与离散事件仿真，构建覆盖仓库、分拨中心、产线及物流网络的全要素数字孪生。此类虚拟环境既可建模资产物理行为（如AGV轨迹、机械臂动作），亦能刻画作业流动态（如订单波次、人车交互）。通过AI赋能，企业可预测结果、优化性能并生成可执行改进建议，从而降低资本开支、缩短投产周期、提升关键运营指标（KPI）。
以智能仓储为例，客户与合作伙伴已在四大场景实现AI增强的3D可视化：
- 仓储规划（含绿地新建与棕地改造）；
- 实时监控（含热力图呈现人员移动路径）；
- 流程优化（如拖车滞留时间压缩、碰撞预警保障人机协同安全）；
- 预测性维保（实时监测设备状态、识别质量异常、减少返工）。
微软与NVIDIA联合提供NVIDIA Omniverse™、Isaac Sim™及Omniverse Kit App Streaming等工具链，支持开发者无缝集成2D/3D几何数据、点云、大语言模型、求解器（Solvers）及OT层物联网信号。参考架构显示：基于Azure原生部署的GPU加速Kubernetes集群，可通过Omniverse Kit App Streaming实现仓库作业的实时三维可视化与远程精准调控——机器人臂、输送线及传感器采集的操作数据，均被纳入该闭环优化体系。
来源：www.microsoft.com
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
