40位全球顶级学者联合宣言：AI正从五个层面重塑供应链管理的底层逻辑 当40位来自MIT、Stanford、Wharton、INSEAD、Kellogg等全球最顶尖商学院的运营管理学者联合发布一份愿景声明时，供应链行业有理由认真倾听。2025年12月，由McGill大学Maxime C. Cohen、Johns Hopkins大学Tinglong Dai和MIT Sloan的Georgia Perakis领衔，联合David Simchi-Levi（MIT）、Hau L. Lee（Stanford，牛鞭效应发现者）、Gad Allon（Wharton）、Christopher S. Tang（UCLA）等学术巨擘共同撰写的《Supply Chain Management in the AI Era》在SSRN发表，提出了一个系统性的五层框架，试图回答一个根本性问题：AI究竟如何从根本上改变供应链管理的游戏规则？ 这份声明的意义不仅在于其学术分量——它代表了全球运营管理（OM）学术共同体的集体共识——更在于它触及了一个被行业长期忽视的盲区：AI不仅在改变供应链，AI本身也正在成为一条前所未有的超级供应链。GPU芯片的全球争夺、数据中心的能源消耗、算力基础设施的地缘政治风险，这些问题的供应链本质才刚刚进入主流视野。 五层框架：从智能感知到基础设施的全景解构 论文的核心贡献是提出了AI与供应链管理交互的五层框架（Five-Layer Framework），从微观到宏观、从技术到人文，全面覆盖了这场变革的各个维度。这不是一个简单的分类清单，而是一个相互关联的系统——每一层的突破都会向上下层传导冲击波。 第一层：智能层（Intelligence Layer）——这是最直观的应用场景。AI通过机器学习算法大幅提升需求预测精度，利用自然语言处理技术实时解析全球新闻和社交媒体中的供应链风险信号，通过计算机视觉实现质量检测自动化。论文特别指出，生成式AI（GenAI）正在开辟全新的可能性：从自动生成采购文件到智能合同审查，从多场景模拟到实时决策建议。据McKinsey估计，仅在需求预测和库存优化领域，AI就有望帮助全球供应链每年节省1.2万亿至2万亿美元的成本。然而，作者也警告说，AI预测的"黑箱"特性可能带来新的系统性风险——当所有企业都使用类似的AI模型时，可能出现"AI版牛鞭效应"，即集体性的预测偏差导致更大幅度的供需震荡。 第二层：执行层（Execution Layer）——AI正在重新定义供应链的物理执行方式。Amazon的仓库已部署超过75万台机器人；全球自动驾驶卡车市场预计到2030年将达到1,600亿美元；无人机配送在医疗物资运输中已有成熟应用（如Zipline在非洲的血液配送网络）。论文强调，执行层的AI化不仅仅是"用机器替代人"，更深层的变革在于实时优化和动态适应——物流路径不再是提前规划好的固定路线，而是根据实时交通、天气、订单变化持续调整的动态最优解。这要求供应链的IT架构从"批处理"向"流处理"根本转型。 第三层：战略层（Strategy Layer）——这是对企业高管影响最深远的一层。AI正在改变供应链的战略级决策：网络设计（工厂和仓库放在哪里）、供应商选择（风险评估和多源策略）、make-or-buy决策（自建产能还是外包）。论文指出，AI使得"数字孪生"（Digital Twin）从概念走向实用——企业可以在虚拟环境中模拟数千种供应链配置方案，在几小时内完成过去需要数月的战略分析。更重要的是，AI正在催生全新的商业模式：供应链即服务（SCaaS）、算法定价、预测性维护订阅等，这些模式正在模糊传统供应链的边界。 第四层：人员层（Human Layer）——这是最容易被技术讨论忽略但实际上最关键的一层。AI不会消灭供应链岗位，但会彻底重组所需的技能结构。论文预测，到2030年，供应链领域60%以上的岗位将需要某种形式的AI协作能力。"数据翻译者"——能够在业务需求和技术实现之间架桥的人才——将成为最稀缺的角色。同时，组织架构也需要变革：传统的"计划-采购-生产-配送"职能筒仓将被打破，取而代之的是以数据流和算法为核心的跨职能协作团队。作者特别强调了"人在环中"（Human-in-the-Loop）的重要性：AI做建议、人做决策，而不是完全的自动化——至少在供应链这个错误代价极高的领域是如此。 第五层：基础设施层（Infrastructure Layer）——这是论文最具原创性的贡献。作者指出，AI本身正在成为全球最复杂的供应链之一。训练一个大型语言模型需要数千块GPU芯片，而全球80%以上的高端AI芯片由NVIDIA设计、台积电制造、通过少数几条海运航线运输。一场台湾海峡的危机、一次台积电的产能瓶颈，都可能导致全球AI发展的停滞。数据中心的能源消耗同样令人担忧——到2026年，全球数据中心预计将消耗超过1,000 TWh的电力，相当于日本全国的总用电量。论文呼吁运营管理学者将这些问题纳入研究议程：AI的供应链韧性、算力资源的全球分配公平性、绿色AI基础设施的设计。 学术界的自我审视与来自实践者的犀利批评 尽管这份愿景声明具有里程碑意义，但它也引发了尖锐的批评。Lokad创始人Joannes Vermorel在一篇题为《Why Practitioners Are Right to Ignore This "AI Era" Vision for Supply Chain》的评论中，对论文提出了三点核心质疑： 第一，"超经济目标"的空泛性。论文反复强调供应链需要实现"可持续、韧性、公平"，但从未给出可操作的量化定义。Vermorel尖锐地指出："稀缺性不会因为我们念出这些词汇就消失。每一个投入到某个目标的托盘、工时和资金，都是从另一个目标中抽走的。"在他看来，供应链管理的核心是"在物理商品流动中的不确定性下掌握选择权"，最终衡量标准是企业经风险调整后的资本回报率——而不是空洞的形容词。 第二，框架的学术化与实操脱节。五层框架虽然在逻辑上自洽，但对于一个需要在"周一早晨"做出具体决策的供应链经理来说，几乎没有可执行的指导。它告诉你"AI很重要"，但没有告诉你"明天应该做什么"。Vermorel认为这是学术供应链研究的通病：框架越来越精致，但与一线实践的距离越来越远。 第三，经济目标的缺失。在整篇论文中，利润、资本生产率、风险调整回报等硬性经济指标几乎没有被正面讨论。Vermorel认为这是一个致命的疏忽："供应链不是道德哲学，它是应用经济学——能否存活取决于账本上的数字。" 这些批评值得认真对待。它们反映了学术研究与产业实践之间长期存在的鸿沟：学者追求系统性和完整性，实践者需要可操作性和经济性。最好的研究应该兼顾二者——而这恰恰是AI时代供应链管理研究需要弥合的最重要差距之一。 从理论到实践：这篇论文对从业者意味着什么 抛开学术争论，这份40人联合声明对供应链从业者传递了几个不可忽视的信号： 信号一：AI对供应链的影响是结构性的，不是工具性的。这不是"用AI做一个更好的预测模型"那么简单。五层框架清楚地展示了，AI正在同时改变供应链的感知方式（智能层）、运作方式（执行层）、决策方式（战略层）、用人方式（人员层）和存在基础（基础设施层）。任何只在某一层做局部优化的企业，都将面临被系统性变革淘汰的风险。 信号二：AI供应链本身将成为全球竞争的新焦点。基础设施层的讨论揭示了一个深刻洞察：控制AI供应链（芯片、算力、能源、数据）的能力，将成为21世纪国家和企业竞争力的核心要素。这对在AI基础设施领域有布局的企业（如半导体、云计算、能源）尤为重要。 信号三：人才危机比技术危机更紧迫。人员层的讨论表明，最大的瓶颈不是算法或硬件，而是能够理解AI并将其嵌入业务决策的人才。从现在开始投资团队AI能力建设的企业，将在3-5年后获得显著的竞争优势。 对供应链从业者的六条实操建议 基于这份愿景声明的核心洞察和实践批评的平衡视角，我们为供应链从业者提炼了六条可执行的建议： 1. 从预测开始，但不要止步于预测。需求预测是AI在供应链中最成熟的应用场景，也是投入产出比最高的起点。但在部署AI预测模型后，应迅速向异常检测、动态定价、自动补货等场景延伸，构建完整的智能决策闭环。 2. 建立"数据资产负债表"意识。AI的效能取决于数据质量。建议每个季度对核心供应链数据（需求数据、库存数据、供应商绩效数据、物流追踪数据）进行一次"体检"，评估其完整性、及时性和准确性。数据质量差的企业，部署再先进的AI也是徒劳。 3. 关注AI供应链的地缘政治风险。如果你的业务依赖AI能力（如使用云端AI服务进行供应链优化），需要评估AI基础设施的集中度风险。你的AI供应商的GPU从哪里来？数据中心在哪个国家？是否有备份方案？这些问题在中美科技竞争加剧的背景下越来越重要。 4. 投资"数据翻译者"，而不仅仅是数据科学家。大多数企业不缺算法人才，缺的是能够将业务问题翻译为数据问题、再将数据洞察翻译回业务行动的复合型人才。这类人才通常需要5-8年的培养周期，现在开始布局并不算早。 5. 用经济指标而非流行词汇衡量AI投资。接受Vermorel的批评——不要被"可持续""韧性""数字化转型"等标签迷惑。每一项AI投资都应该有清晰的经济回报预期：它能减少多少库存资金占用？提高多少订单完美交付率？降低多少运输成本？如果回答不了这些问题，这个项目可能还没有准备好。 6. 保持"人在环中"的决策架构。在供应链领域，一个AI算法错误可能导致数百万美元的损失（错误的采购决策、错误的库存配置）。在完全信任AI之前，确保关键决策点有人类审核环节。随着对AI系统的信任度和验证体系逐步成熟，再逐步放宽自动化范围。 结语：一个时代的序幕 《Supply Chain Management in the AI Era》这份愿景声明，无论你是否同意它的每一个论断，都标志着一个重要的时刻：全球最顶尖的供应链学术头脑集体承认，AI对供应链管理的影响已经不是"是否会发生"的问题，而是"以多快的速度、以什么方式发生"的问题。 对于从业者而言，最务实的态度既不是盲目追捧AI万能论，也不是以"学术脱离实际"为由置之不理，而是从这份框架中提取与自身业务相关的洞察，结合Vermorel式的经济理性检验，制定可执行、可度量、可迭代的AI供应链战略。 正如David Simchi-Levi在多个场合所说的："供应链管理的未来不是AI取代人类，而是掌握AI的供应链团队取代不掌握AI的供应链团队。"这句话，或许才是这份40人联合声明最值得记住的核心信息。 信息来源：Cohen, M.C., Dai, T., Perakis, G., et al. (2025). "Supply Chain Management in the AI Era: A Vision Statement from the Operations Management Community." SSRN Working Paper | INFORMS Open Forum | Lokad Critique by Joannes Vermorel
