‘新的永不正常’：供应链范式正在发生根本性位移
Manifest 2026大会上，’the new never normal’（新的永不正常）这一表述被反复强调，它已非修辞，而是对全球供应链运行底层逻辑的精准诊断。过去十年，行业习惯将疫情、地缘冲突、极端天气等事件归类为’黑天鹅’或’灰犀牛’，寄望于危机过后回归’常态’；但现实是，2023年红海危机导致苏伊士运河通行量骤降40%，2024年墨西哥湾飓风频发推高美东港口平均滞港时间至11.2天，2025年美墨加协定（USMCA）执行细则持续收紧——这些并非偶发扰动，而是嵌入全球化肌理的结构性压力源。供应链领导者不再追问’下一次 disruption 何时到来’，而是在系统设计之初就预设’disruption 是默认状态’。这种认知跃迁意味着传统以成本最优和线性效率为核心的SCM（供应链管理）模型正加速失效：ERP系统依赖的历史数据滚动预测在关税动态调整面前失准，JIT（准时制）库存策略在突发边境查验中引发断链，而多级供应商协同平台在政治风险升级时暴露出信息孤岛与响应迟滞。更深层看，’永不正常’本质是全球化红利消退与区域化重构并行的产物——当贸易规则从WTO多边框架滑向’友岸外包’（friend-shoring）和’价值观供应链’的政治化叙事，供应链已从纯粹商业工程演变为地缘政治基础设施。
这一范式迁移对技术投资逻辑产生颠覆性影响。企业不再将AI视为提升报表KPI的’锦上添花’工具，而是作为构建’抗脆弱性’（antifragility）的操作系统。美国鹰服饰（American Eagle Outfitters）的实践极具代表性：其AI模型不再仅预测季度销量，而是实时接入美国邮政ZIP代码级人口流动数据、本地通胀率、TikTok热门标签地理热度及海关最新加征关税商品清单，动态生成’需求 – 产能 – 物流成本 – 合规风险’四维决策矩阵。这意味着当某州突然提高服装进口附加税时，系统可在72小时内自动触发三套预案：切换至邻近免税州的分仓调拨路径、激活本地快反工厂的柔性订单、甚至调整线上广告投放地域权重以引导消费流向低税区。这种响应速度远超人类运营团队的极限，其价值不在于节省多少美元运费，而在于将’政策不确定性’这一不可控变量转化为可编程的业务逻辑。
值得注意的是，’永不正常’并非制造悲观主义，而是催生新型专业能力。Manifest现场多家咨询公司指出，头部企业正设立’Disruption Intelligence Officer’（干扰情报官）岗位，其核心职责是将地缘政治简报、气候模型预警、劳工罢工数据库与AI预测引擎深度耦合。例如DHL的’Insight 2030’报告揭示，62%的北美供应链领导者预计国际紧张局势将持续影响运营至2030年，这促使企业将外交关系指数、主权信用评级波动率等非传统参数纳入供应链风险评分卡。对中国出海企业而言，这种范式转换既是挑战也是破局点：当欧美品牌因政治敏感性回避某些区域时，具备地缘中立技术能力的中国供应链服务商，可通过AI驱动的多源合规验证平台（如自动比对欧盟CSDDD、美国UFLPA、东南亚RCEP原产地规则），成为跨国客户规避’合规断链’的关键伙伴。
AI 部署鸿沟：从概念验证到规模化落地的生死线
Manifest 2026最刺眼的数据之一是：尽管73%的决策者预计机器人技术将塑造未来运营，但当前仅有44%已实际部署；同样，65%计划增加近岸外包投资，却鲜有企业披露其近岸网络与AI系统的集成深度。这暴露了供应链AI落地的核心矛盾——技术可行性与组织成熟度的严重错配。许多企业陷入’POC 陷阱’（概念验证陷阱）：花费数月开发能准确预测某品类销量的AI模型，却无法将其嵌入采购审批流、仓储调度系统或运输承运商选择界面。Ryder Supply Chain Solutions在大会上的警告直指要害：’没有决策框架和正确数据的agentic AI，就像给盲人配GPS——硬件先进，但导航指令永远无法抵达行动端。’所谓’决策框架’，实则是将企业战略目标（如’将高关税商品库存周转天数压缩至28天内’）翻译为可计算的约束条件（如’单仓SKU上限≤1200，跨仓调拨成本增幅≤7%’），再由AI在满足所有硬性约束的前提下进行多目标优化。缺乏此框架，AI输出的’最优解’往往在财务、法务或运营层面不可行。
数据质量缺陷则构成另一重壁垒。Scotts Miracle-Gro通过AI将年终库存降低6亿美元，其成功关键并非算法有多先进，而在于打通了’消费者行为数据’的全链路：从沃尔玛POS终端的实时销售、Home Depot门店热力图、Instagram园艺话题互动量，到气象局降雨预报对草坪肥料需求的滞后影响系数。但多数企业仍困于’数据沼泽’——ERP中的静态BOM表、WMS里的离散作业日志、TMS中缺失异常原因标注的运输延迟记录，三者之间缺乏语义关联。更严峻的是，当企业试图整合外部数据（如港口拥堵指数、燃油价格期货曲线、劳动力市场技能缺口报告）时，遭遇数据主权壁垒：船公司拒绝开放原始AIS轨迹数据，气象机构API调用频次受限，工会数据库不对外授权。这迫使领先者转向’联邦学习 + 可信执行环境’（TEE）架构：各参与方数据不出域，仅交换加密梯度参数，在保障隐私前提下联合训练预测模型。对中国物流企业而言，这提示一个关键方向：与其追逐通用大模型，不如深耕垂直场景的’小而精’数据治理能力——例如针对中欧班列的’关务 – 换装 – 轨距适配 – 目的地清关’全周期数据标注体系，将成为服务出海客户的差异化护城河。
