Manifest 2026：供应链AI从概念验证迈向规模化落地 2026年2月9日至11日，全球供应链领域最具影响力的技术峰会Manifest 2026在美国拉斯维加斯盛大举行，吸引了超过7,000名参会者和400多家展商。与往年不同的是，今年的大会不再聚焦于AI技术的可行性探讨，而是将主题全面转向AI在供应链决策中的实际应用成果与规模化部署路径。从零售巨头到合同物流提供商，从自动驾驶卡车到仓库卸货机器人，几乎每一场主题演讲和展台演示都在传递同一个信号：AI驱动的智能决策已经不是未来愿景，而是当下的竞争必需品。 BlueWorld供应链咨询公司CEO Jake Barr在主舞台上将当前的供应链环境定义为"新永恒非常态"（the new never normal），这一概念精准地捕捉了行业的核心挑战——企业面对的不再是偶发性的供应链中断，而是持续不断的、多维度的扰动叠加。从地缘政治紧张到关税政策频繁调整，从极端天气事件到劳动力市场结构性短缺，供应链管理者必须在高度不确定的环境中做出快速而精准的决策。正是这种"永恒非常态"的压力，推动了AI智能决策技术在供应链领域的加速渗透。 值得注意的是，Manifest 2026的参会者构成也发生了显著变化。越来越多的首席供应链官（CSCO）和企业转型负责人亲自出席，而不仅仅派遣技术团队。这反映出一个重要趋势：AI供应链决策已经从IT部门的技术项目上升为企业战略层面的核心议题。 AEO的邮编级需求预测：AI如何让零售供应链从被动响应变为主动出击 美国服装零售巨头American Eagle Outfitters（AEO）旗下运营American Eagle、Aerie、Todd Snyder和Unsubscribed四大品牌，其全球物流与供应链智能高级副总裁Brandon Friez在大会上分享了一个令人印象深刻的AI应用案例。AEO已经成功部署AI系统，能够将需求预测精确到邮政编码级别，并基于预测结果动态调整库存布局、优化物流模式选择（涵盖运输方式、承运商和成本优化）。这意味着AEO不再依赖传统的区域级或门店级预测模型，而是通过细颗粒度的AI预测实现真正的精准供应链管理。 Friez特别强调了一个具有启示意义的实践：当美国政府去年实施新的关税政策时，AEO利用AI在其整个供应链网络中运行了多情景模拟，评估不同应对策略的成本和风险影响，从而在最短时间内确定了最优应对方案。"我们相信，波动性实际上可以创造机会"，Friez的这番话揭示了AI驱动的供应链决策的本质变革——从被动防御到主动出击，从风险规避到机会捕获。 AEO案例的深层意义在于证明了AI需求预测的"最后一公里"已经打通。邮编级预测不仅需要海量数据的整合能力（包括历史销售、天气、社交媒体趋势、本地经济指标等），还需要强大的机器学习模型来处理数据中的噪声和非线性关系。AEO的成功表明，当零售企业将AI预测的颗粒度从区域级推进到邮编级时，库存周转率、缺货率和物流成本都能实现质的飞跃。这一模式预计将在2026-2027年被更多大型零售商和快消品企业效仿。 Scotts Miracle-Gro削减6亿美元库存：当"人类无法解决的数学问题"遇上AI 如果说AEO展示了AI在需求预测端的精准度，那么Scotts Miracle-Gro的案例则证明了AI在库存优化领域的巨大经济价值。这家北美最大的草坪和花园产品公司，其企业转型负责人David Huskisson透露，公司通过AI驱动的预测分析，成功将年终平均库存削减了6亿美元。Huskisson坦言："坦率地说，这个数学方程不是人类能够解决的，我们真正依靠了AI。"这句话的分量值得反复品味——一家传统消费品企业的高管公开承认，其核心业务决策已经超越了人类计算能力的边界。 Scotts Miracle-Gro的成功源于对消费者行为数据的深度挖掘。草坪和花园产品具有极强的季节性和地域性特征，消费者的购买决策受天气、温度、降雨量、土壤条件等多重因素影响。传统的库存规划方法通常基于历史同期销售数据加上简单的增长系数，难以捕捉这些复杂变量之间的动态交互关系。AI模型则能够实时整合气象数据、消费趋势、促销活动效果等多维信息，生成远比传统方法精准的库存建议。6亿美元的库存削减不仅释放了大量营运资金，还显著降低了仓储成本、减少了产品过期损耗。 这一案例对整个消费品行业具有示范意义。库存过剩一直是消费品供应链的痼疾，全球每年因库存过剩导致的浪费高达数千亿美元。Scotts Miracle-Gro证明，即便是产品SKU相对有限、市场高度季节性的传统行业，AI也能创造巨大的库存优化价值。对于SKU数量更庞大、供应链更复杂的快消品、电子产品和时尚行业而言，AI库存优化的潜在价值空间可能更加巨大。 DHL"Insight 2030"报告：350位北美供应链领袖的集体判断 合同物流巨头DHL Supply Chain在Manifest大会上发布了其重磅研究项目"Insight 2030"的成果，这份报告汇集了350位北美供应链领导者的集体洞察。DHL首席客户官Will Heywood指出："这项研究中最突出的发现是，领导者们对供应链战略角色的重视程度达到了前所未有的高度。"这一判断意味着供应链正在从传统的运营支持功能向企业核心战略功能加速转型。 报告的核心数据描绘了一幅清晰的行业趋势图景：65%的受访者预计将增加近岸化投资以管理贸易不确定性和构建韧性；73%的决策者预计机器人技术将塑造其未来运营模式，然而目前仅有44%的企业已经部署了机器人；62%的受访者预计国际紧张局势将在2030年前对其运营产生影响。这些数据之间存在着耐人寻味的张力——高预期与低部署率之间的巨大鸿沟，既反映了技术落地的现实障碍，也意味着未来3-5年将迎来一波集中的技术部署浪潮。 DHL营销与市场参与副总裁Gretchen Torres进一步总结了行业面临的核心命题："任务很明确——我们需要更快的速度、更高的可视性、更智能的协调编排，而不能因此大幅增加成本。"这句话精准地概括了供应链AI的价值主张——不是简单地增加技术投入，而是在控制成本的前提下实现效率和韧性的双重提升。 Ryder的清醒警告：没有决策框架，AI就是空中楼阁 在大会上最具警示意义的声音来自Ryder供应链解决方案的产品开发与创新集团总监Dave Yoder。他指出，过去两年间，行业内关于AI的对话已经显著成熟——随着管理者在日常工作中亲身使用AI工具，他们对AI的能力边界和应用场景有了更务实的理解。然而，Yoder也发出了一个重要警告："如果你还没有建立决策框架，AI自动化或代理型AI不会为你提供价值。" Yoder的警告揭示了一个被行业普遍忽视的问题：许多企业在追逐AI技术的同时，忽略了数据基础设施建设和业务流程梳理这两项前置工作。一个典型的失败模式是：企业部署了先进的AI预测工具，却发现其底层数据存在严重的质量问题，导致AI模型输出的结果不可靠。另一个常见问题是，AI生成的洞察无法被现有的决策流程有效吸收——组织中没有明确的责任人来执行AI建议的调整方案。 这一视角对于2026年正在规划AI部署的企业尤为重要。行业领先者的经验表明，成功的AI供应链项目通常遵循"三步走"路径：首先建立高质量的数据管道和统一的数据标准；然后设计清晰的决策框架，明确AI在决策链条中的角色；最后才是选择和部署具体的AI工具。跳过前两步直接部署AI工具的企业，往往会陷入"概念验证成功但规模化失败"的陷阱。 自动驾驶、货物安全与仓储机器人：AI决策的物理延伸 Manifest 2026的展览大厅充分展示了AI智能决策从数字世界向物理世界延伸的最新成果。Aurora Innovation和Torc Robotics带来了搭载自动驾驶系统的8级重型卡车，展示了AI在运输执行端的应用前景。挂车制造商Wabash则发布了结合数字化连接挂车门和智能锁定系统的TrailerHawk.AI货物安全平台，该系统整合了驾驶员和承运商身份验证、监管链数据和实时警报功能。Wabash常务董事Brett Suma强调："这个行业再也不能依赖缺乏真正访问控制、无法验证谁在接触货物的分散安全工具了。" 在仓储自动化领域，Pickle Robot展示了其自动化挂车卸货系统——工作人员使用类似游戏手柄的控制器将机器人引导至挂车内，机器人随后利用计算机视觉和机械吸臂自动识别、抓取箱体并放置到传输带上。Pickle Robot产品高级总监Mike Fair指出，该系统旨在解决仓库中"枯燥、肮脏和危险"的卸货工作带来的劳动力挑战。这些物理自动化解决方案与AI决策系统形成了完整的闭环：AI负责"想"，机器人和自动化设备负责"做"。 从行业发展的宏观视角来看，Manifest 2026传递的核心信息是明确的：供应链AI智能决策已经跨越了技术验证的门槛，正在进入规模化部署和价值兑现的新阶段。AEO的邮编级预测、Scotts Miracle-Gro的6亿美元库存优化、DHL的Insight 2030前瞻报告，这些案例和数据共同勾勒出一幅清晰的行业路线图——2026年将成为供应链AI从"少数先行者的实验"转变为"多数企业的标配"的关键转折年。对于仍在观望的企业而言，Ryder的警告同样值得铭记：部署AI之前，先确保你有一个清晰的决策框架和高质量的数据基础。在"新永恒非常态"的时代，AI不是万能药，但没有AI的供应链将越来越难以生存。 信息来源：Transport Topics
