据 mmh.com 报道，Gartner 于 2026 年 6 月 30 日发布年度《供应链技术趋势报告》，系统梳理影响未来三年全球供应链演进的八大关键技术，并按‘自主性与代理性’‘专业化与智能性’‘可信性与治理性’三大主题归类。
八大技术分三类落地
报告未对技术进行线性排名，而是依据其在供应链中的功能角色划分。在‘自主性与代理性’维度下，Gartner 重点列出两类技术：Polyfunctional robots（多能机器人）和 Agentic AI（代理型 AI）。其中，多能机器人指可跨任务执行搬运、分拣、质检、包装等至少 4 类作业的移动机器人；代理型 AI 则强调 AI 系统具备目标设定、规划、执行与反馈闭环能力，而非仅响应指令。
另两项同属该主题的技术为 Physical AI（物理 AI）与 Autonomous Mobile Robots（AMR）。物理 AI 被定义为“嵌入物理实体、通过传感器实时感知环境并驱动机械动作的 AI 系统”，其核心指标是决策延迟低于 100 毫秒；AMR 则强调导航精度达±5 毫米，且单机日均作业任务量超 280 单。
智能性与可信性双轨并进
在‘专业化与智能性’框架下，Gartner 列入 Digital Twin for Supply Chain（供应链数字孪生）、Predictive Analytics for Risk Management（风险预测分析）及 Generative AI for Procurement（采购生成式 AI）。报告指出，截至 2026 年，全球已有 37% 的 Top 25 供应链企业部署了端到端供应链数字孪生系统，平均缩短交付周期 14%；而采用生成式 AI 辅助寻源的企业，合同评审效率提升 62%。
‘可信性与治理性’类别包含最后一项技术：Blockchain for Provenance Tracking（溯源区块链），Gartner 数据显示，食品与制药行业对该技术的采用率已达 29%，平均将产品召回定位时间从 72 小时压缩至 4.3 小时。
AI 成底层基础设施
Gartner 副总裁分析师、供应链研究主管 Christian Titze 表示：“今年的趋势凸显 AI 正成为更自主、更智能、更适应性供应链的基石。”他强调，组织需超越单点技术部署，“确保 AI 驱动的系统协同工作，以交付可衡量的价值与长期韧性”。据原文报道，当前仅有 18% 的企业实现跨系统 AI 模型互操作，而该比例预计将在 2027 年前升至 41%。
报告同时指出，工业机器人出货量正加速增长：据 Gartner 预测，全球工业机器人出货量将从 2025 年的 55 万台增至 2030 年的 76 万台，年复合增长率达 6.8%。其中，具备多任务能力的机器人占比将从 2025 年的 12% 升至 2030 年的 33%。
来源：mmh.com
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
