在数字化转型浪潮席卷全球供应链的当下，人工智能（AI）正从实验室走向运营一线，成为企业应对波动性、提升决策效率的关键工具。然而，科技供应商Relex Solutions最新发布的《2026年供应链现状报告：波动性、权衡取舍与AI崛起》揭示了一个耐人寻味的现象：尽管AI技术在供应链各环节的应用广度与深度持续拓展，企业领导者对AI独立决策能力的信任度却依然保守。这份基于2026年1月对514位零售、制造、批发及供应链领域企业领导者的调研报告显示，仅有10%的受访者表示愿意信任AI系统在供应链中做出完全独立的决策，而超过半数的管理者更倾向于采用“AI建议、人类拍板”的协同模式。这一数据不仅反映了技术采纳过程中的理性审慎，也预示着人机协同将成为未来数年供应链智能化的主流范式。
信任鸿沟：技术成熟度与责任归属的博弈
调研数据显示，54%的受访领导者明确表示更倾向由AI提供决策建议，最终由人类管理者审定并执行。这种“辅助智能”模式在供应链管理领域尤为普遍，其背后是多重因素的复杂交织。首先，供应链决策往往涉及巨额资金流动、生产安全与客户满意度等关键业务指标，任何决策失误都可能引发连锁反应。其次，当前AI系统的可解释性仍存在局限，黑箱决策过程难以满足企业内控与合规要求。再者，供应链环境具有高度动态性与不确定性，AI模型在训练数据未覆盖的极端场景下可能产生不可预测的输出。值得注意的是，尽管存在信任门槛，企业对AI价值的认可度正显著提升——67%的受访者表示，相比去年，其对AI用于供应链决策的信心有所增强。这种看似矛盾的态度实则揭示了行业共识：AI不是替代人类的“自动驾驶”系统，而是增强人类决策能力的“智能副驾”。
应用现状：从实验探索到规模化部署的过渡期
当前AI在供应链决策中的应用呈现明显的梯度分布特征。调研显示，47%的企业已在使用或计划部署AI驱动的库存与供应优化方案，41%正在或将应用AI于物流网络规划与运输路径优化。这些应用主要集中在预测性维护、需求预测、库存优化等相对成熟的场景。然而，不同行业对AI的应用重点存在显著差异。零售企业更关注下游需求波动，30%的零售商将适应消费者需求突变列为重大运营挑战，因此更聚焦AI在需求预测、库存动态优化及实时决策支持工具上的应用。相比之下，制造商则更关注上游扰动，57%的制造商认为原材料采购中断是受AI影响最显著的环节，34%将监管与合规压力视为日益突出的运营难点。这种行业差异反映了供应链不同环节的独特痛点，也预示着AI解决方案需要具备高度的行业适配性。
技术趋势：生成式AI与智能体技术的崛起
面向未来三至五年的技术投资规划显示，71%的企业计划投资生成式AI与智能体（agentic AI）技术，60%将加大预测性AI的投入力度。这一趋势标志着供应链AI正从传统的预测分析向更复杂的自主决策支持演进。生成式AI能够模拟多种供应链场景，为企业提供“如果-那么”式的决策推演；智能体技术则能实现跨系统、跨流程的自动化协调。驱动这一投资热潮的核心动因是持续加剧的外部不确定性——44%的领导者将“消费者需求波动”列为未来三年最严峻的供应链挑战。在需求模式日益碎片化、供应链中断频发的背景下，传统基于历史数据的预测模型已显不足，企业需要更灵活、更自适应的智能系统来应对未知风险。
采纳阶段：从早期实验到全面集成的光谱分布
调研进一步揭示了企业在AI采纳路径上的分化态势。约15%的早期采纳者已在有限领域尝试AI自主决策，这些企业通常具备完善的数据基础设施、专业的AI团队以及高层支持的创新文化。70%的企业处于“辅助智能”阶段，AI主要作为人类决策的支持工具，在特定流程中提供建议但保留人工最终审批权。剩余15%的企业仍处于实验或规划阶段，面临数据质量、系统集成、人才短缺等多重障碍。值得注意的是，48%的受访者将数据质量问题列为AI采纳的首要障碍，42%提到与遗留系统的集成挑战，39%指出缺乏专业人才，35%表达了对AI伦理与透明度的担忧。这些障碍相互关联，形成了AI规模化应用的“死亡谷”，需要企业从战略、组织、技术多维度协同突破。
投资回报：可量化的效率提升与韧性增强
尽管面临采纳障碍，已实施AI解决方案的企业正收获切实回报。调研显示，62%的企业报告了预测准确性的显著提升，58%实现了库存成本降低，52%体验到了对供应链中断的更快速响应。这些量化收益不仅体现在财务指标上，更转化为运营韧性的实质性增强。在需求波动、地缘政治紧张、气候异常等多重压力交织的宏观环境下，AI驱动的动态优化能力使企业能够以前所未有的敏捷性调整生产计划、重新规划物流路线、优化库存配置。这种“感知-响应”闭环的建立，正是数字化供应链向智能化供应链演进的核心标志。然而，回报的实现高度依赖于实施质量——成功的AI项目往往始于明确的业务痛点、稳健的数据基础、循序渐进的推广策略以及持续的组织学习。
中国视角：本土化实践与国际趋势的对话
将国际调研发现置于中国市场语境下观察，可见显著的本土化特征与全球共性。中国物流与采购联合会2025年《智慧供应链发展报告》显示，国内头部零售企业中已有62%上线AI销量预测模型，但超85%仍要求人工复核补货指令；在制造业领域，工信部2024年智能制造试点示范项目数据显示，应用AI进行主材需求预测的企业占比达49%，但仅12%允许系统自动触发采购订单。这种“高采纳率、低自主权”的模式与国际发现高度一致，反映了供应链决策固有的风险规避特性。然而，中国市场的独特之处在于：第一，电商与直播带货催生了超大规模、超快节奏的需求波动，对AI预测能力提出了更高要求；第二，制造业集群与产业链完整性为AI优化提供了丰富的应用场景；第三，政策层面对智能制造、数字化转型的大力支持创造了有利的制度环境。国际同行的谨慎路径，为国内从业者提供了可参照的风险管理尺度，而中国市场的规模与速度优势，则为AI创新提供了独特的试验场。
未来展望：渐进式信任建立与能力扩展
展望未来，AI在供应链决策中的角色演进将遵循渐进式信任建立逻辑。Relex Solutions制造行业战略集团副总裁Madhav Durbha指出：“AI正成为日常供应链决策的一部分。随着波动性持续存在，企业正投资于AI驱动的预测、优化和决策支持能力，以更快响应变化，并在条件快速变动时仍能更自信地运营。”这一判断揭示了AI价值实现的关键路径：不是追求一夜之间的完全自主，而是在可控环境中逐步证明系统可靠性，随着信任积累而适度扩展决策权限。全球范围内，SAP、Kinaxis、Blue Yonder等主流供应链软件厂商均在2025年内升级了其AI模块，强调“可解释性”与“人类控制环”（human-in-the-loop）设计，这与调研所揭示的信任逻辑高度一致。未来三至五年，我们预期将看到更多“混合智能”系统的部署，其中人类与AI各自发挥比较优势，在复杂决策中形成高效协同。同时，随着大语言模型与多模态AI技术的成熟，自然语言交互、跨模态推理等能力将进一步降低AI使用门槛，使供应链决策支持系统更加普惠、易用。
战略启示：构建负责任、可持续的AI供应链生态
综合调研发现与行业实践，企业领导者在推进供应链AI化进程中需把握若干战略要点。首先，应建立分阶段的AI路线图，从风险较低的辅助决策场景起步，逐步向更复杂的自主决策扩展。其次，投资于数据治理与AI可解释性，这是建立组织信任的技术基础。第三，培养“人机协同”的组织能力，重新设计决策流程以充分发挥人类经验与AI算力的互补优势。第四，关注AI伦理与社会责任，确保算法决策的公平性、透明度与可问责性。最后，积极参与行业生态建设，通过标准制定、最佳实践分享、联合研发等方式推动整个供应链体系的智能化升级。在不确定性成为新常态的时代，AI不是消除风险的魔法棒，而是增强组织韧性的赋能器。那些能够巧妙平衡技术创新与风险管控、在人与机器之间建立高效协作模式的企业，将在未来的供应链竞争中占据先机。
本文由 AI 辅助生成，经 SCI.AI 编辑团队审核校验后发布。
信息来源：dcvelocity.com
