据www.microsoft.com报道，微软宣布其内部供应链已进入“代理驱动型自动化”新阶段，目前已部署25个以上AI代理，涵盖需求预测、仓储空间优化与货运决策等核心场景，并设定到2026年底运行超100个AI代理的目标，同时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多座数据中心及超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产品供应链。过去十年，其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，逐步演进为具备自主决策能力的AI代理化体系。
2018年，微软将分散在30多个系统中的供应链数据整合至Azure上的统一数据湖，首次实现预测分析与认知型供应链能力；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。目前，三大典型代理已投入实际运行：
- 需求规划代理（Demand Planning Agent）：面向非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量；
- 多代理仓库备件空间求解器（Multi-Agent DC Spare-Part Space Solver）：结合计算机视觉监控与多代理协同推理，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发货建议。
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。其经验表明：统一数据资产是基础，而真正释放AI价值的关键在于后续三方面实践——AI驱动的供应链仿真、代理型供应链构建、以及物理AI（Physical AI）的率先集成。
数字孪生进阶：仿真正成为抗风险核心能力
随着全球供应链规模扩大、节点增多、地缘扰动加剧，事前仿真已成为提升韧性与降低风险的关键手段。离散事件仿真（DES）可在虚拟环境中无风险测试复杂系统对干预措施与变量变化的响应。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，企业可对需求波动、供应短缺或中断事件进行高保真模拟。
微软生态伙伴已在该领域落地多项方案：paiqo推出的prognotix AI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基于Azure构建高级供应链风险管理仿真平台，为企业提供可动态演化的数字孪生体，量化评估各类中断与决策对全系统绩效的影响；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三维物理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。此类虚拟环境既可模拟资产物理行为（如AGV运动轨迹、机械臂作业节拍），又能刻画业务流动态（如订单波次、拣选路径、异常处理链路）。结合AI建模，企业不仅能预判结果、优化指标，还可生成可执行的操作建议，从而降低资本支出、缩短新建/改造项目上线周期，并改善关键运营KPI。
以智能仓储为例，客户与合作伙伴已基于该框架实现四大类AI增强型3D可视化应用：
- 仓库规划（包括绿地新建与棕地改造）；
- 仓库监控（如实时作业热力图、人员移动轨迹分析）；
- 仓库优化（如拖车停靠时长压缩、人机协作碰撞预警以保障安全与自动化稳定）；
- 仓库运维（如设备状态实时监测、质量缺陷早期识别、返工率下降）。
微软与NVIDIA合作，向开发者开放NVIDIA Omniverse™、NVIDIA Isaac Sim™及NVIDIA Omniverse Kit App Streaming等工具库与框架，支持在数字孪生中完成开发、测试与验证，大幅降低真实世界部署风险与试错成本。
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。
