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“當(dāng)你深思數(shù)字化轉(zhuǎn)型及制造業(yè)的自動(dòng)化數(shù)字分析時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)中國(guó)企業(yè)是世界上一股真正的力量?！丙溈襄a駐深圳高級(jí)合伙人埃洛特（Karel Eloot）感嘆道。埃洛特提到，自2018年世界經(jīng)濟(jì)論壇和麥肯錫開始追蹤工廠數(shù)字化進(jìn)程以來(lái)，典型應(yīng)用案例已經(jīng)攀升至189個(gè)，其中41%位于中國(guó)。

“例如人們運(yùn)用AI減少在低效會(huì)議上的時(shí)間，并用它引導(dǎo)下一班工人處理緊急問(wèn)題。”

數(shù)字化工廠占比，中國(guó)遙遙領(lǐng)先 麥肯錫報(bào)告截圖

今年5月，我商務(wù)部等8部門發(fā)布《加快數(shù)智供應(yīng)鏈發(fā)展專項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃》。行動(dòng)計(jì)劃提出，到2030年，形成可復(fù)制推廣的數(shù)智供應(yīng)鏈建設(shè)和發(fā)展模式，在重要產(chǎn)業(yè)和關(guān)鍵領(lǐng)域基本建立深度嵌入、智慧高效、自主可控的數(shù)智供應(yīng)鏈體系，培育100家左右全國(guó)數(shù)智供應(yīng)鏈領(lǐng)軍企業(yè)。

在CNBC看來(lái)，這份計(jì)劃無(wú)疑彰顯了中國(guó)進(jìn)一步推動(dòng)工廠數(shù)字化的壯志雄心。

事實(shí)上，制造業(yè)的巨變正在中國(guó)四處發(fā)生：宇樂(lè)磁鐵在探跡制造業(yè)版輸入“磁鐵”兩個(gè)字，AI系統(tǒng)便能推薦出全量需要采購(gòu)磁鐵的行業(yè)，并詳細(xì)列出相關(guān)下游廠商及推薦理由；在廣西柳鋼集團(tuán)的冷軋廠，釘釘數(shù)字人和智能交互平臺(tái)，正在讓整個(gè)生產(chǎn)線變成“透明玻璃房”，員工們通過(guò)手機(jī)就能實(shí)時(shí)查看生產(chǎn)進(jìn)度、生產(chǎn)成本和設(shè)備狀態(tài)……

當(dāng)外國(guó)人還在討論算力和算法的時(shí)候，人工智能可能正在改變中國(guó)工廠和中國(guó)工人。

傳統(tǒng)供應(yīng)鏈的“孤島”狀態(tài)，正在被人工智能打破

“我們以前服務(wù)過(guò)一家做塑膠原材料和化工原材料的企業(yè)。他們的老板從業(yè)30年，對(duì)行業(yè)非常了解，他認(rèn)為客戶主要是購(gòu)買腳墊的。但后來(lái)，我們通過(guò)人工智能技術(shù)發(fā)現(xiàn)，它們家的材料還可以做鼠標(biāo)墊——我們的人工智能工具可以將所有商品的制造成分入庫(kù)并（數(shù)據(jù)）清洗，只要客戶有需求，我們就能找到對(duì)應(yīng)的成分?！?

談到自己“印象最深”的供應(yīng)鏈案例，探跡科技合伙人、銷售VP副總裁陳曉鋒回憶道。

在陳曉鋒看來(lái)，AI給中國(guó)供應(yīng)鏈升級(jí)帶來(lái)了一種“比客戶更懂客戶”的可能性。陳曉鋒對(duì)觀察者網(wǎng)表示，人類經(jīng)驗(yàn)往往會(huì)有局限，行業(yè)專家也會(huì)受限于自身認(rèn)知的邊界，但AI具有超強(qiáng)的破壁能力——探跡SalesGPT 涵蓋20億商品數(shù)據(jù)、40萬(wàn)億產(chǎn)品關(guān)系對(duì)，并將其拆解為“材料成分-功能-應(yīng)用場(chǎng)景”關(guān)系網(wǎng)，從物理屬性出發(fā)重新定義供需邏輯。

陳曉鋒曾任阿里云華南生態(tài)合作負(fù)責(zé)人，扎根行業(yè)多年。在他看來(lái)，傳統(tǒng)供應(yīng)鏈供需對(duì)接如同“大海撈針”，供需信息散落在無(wú)數(shù)渠道（展會(huì)、黃頁(yè)、掃樓拜訪等），企業(yè)依賴人脈和經(jīng)驗(yàn)篩選，效率低且易錯(cuò)失機(jī)會(huì)。傳統(tǒng)供應(yīng)鏈找客戶或合作方，需要分別上官網(wǎng)、招聘軟件、標(biāo)訊公告等網(wǎng)站去查詢，一個(gè)個(gè)“數(shù)據(jù)孤島”的響應(yīng)相對(duì)滯后，會(huì)導(dǎo)致協(xié)同成本高，效率低下。這是中國(guó)供應(yīng)鏈供需對(duì)接時(shí)一個(gè)傳統(tǒng)痛點(diǎn)。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，探跡科技團(tuán)隊(duì)通過(guò)AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建起3億+市場(chǎng)主體的全球商業(yè)知識(shí)圖譜，深度整合海量供應(yīng)鏈上下游數(shù)據(jù)，以動(dòng)態(tài)、互聯(lián)的“全局圖譜”取代“靜態(tài)信息拼圖”。

陳曉鋒表示，通過(guò)探跡的全球商業(yè)知識(shí)圖譜，可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈多級(jí)上下游的智能識(shí)別。企業(yè)輸入主營(yíng)產(chǎn)品后，系統(tǒng)自動(dòng)推薦匹配的潛在客戶/供應(yīng)商，并給出原料級(jí)、產(chǎn)品級(jí)的推薦依據(jù)（比如“某下游廠商需特定原料”），顯著降低人工篩選成本；傳統(tǒng)供應(yīng)鏈依賴有限行業(yè)經(jīng)驗(yàn)拓客，而探跡圖譜可以整合工商、招投標(biāo)、專利等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合20億商品數(shù)據(jù)、超過(guò)40萬(wàn)億產(chǎn)品關(guān)系對(duì)，為企業(yè)提供跨行業(yè)、跨區(qū)域的供需線索。

人工智能的入場(chǎng)，解決的不僅是傳統(tǒng)供應(yīng)鏈“目標(biāo)客戶畫像模糊”和“區(qū)域市場(chǎng)飽和”的難題，在消除數(shù)據(jù)孤島，提升協(xié)同效率方面，AI也有優(yōu)勢(shì)——例如人工智能知識(shí)圖譜可以整合不同源頭的數(shù)據(jù)，給企業(yè)360°視圖，資質(zhì)、需求、合作網(wǎng)絡(luò)一目了然，代替行業(yè)傳統(tǒng)依賴Excel（電子表格）、郵件溝通的碎片化模式，解決協(xié)同效率低、數(shù)據(jù)不互通的問(wèn)題。

此外，AI還可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)響應(yīng)市場(chǎng)變化。通過(guò)實(shí)時(shí)更新企業(yè)數(shù)據(jù)（如新增招標(biāo)、產(chǎn)能變動(dòng)），AI帶來(lái)的數(shù)據(jù)圖譜實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)數(shù)據(jù)更新能力，確保供需信息時(shí)效性，應(yīng)對(duì)“政策多變”“需求波動(dòng)”等不確定性——這是傳統(tǒng)的電子表格和電子郵件辦公所無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

對(duì)不同規(guī)模的企業(yè)，AI對(duì)供應(yīng)鏈的改造是否有區(qū)別呢？在陳曉鋒看來(lái)，大型企業(yè)和中小微企業(yè)的痛點(diǎn)有明顯差異：大型企業(yè)數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題嚴(yán)重，他們?cè)诳缦到y(tǒng)數(shù)據(jù)整合上有強(qiáng)烈需求；而中小微企業(yè)最頭疼的是營(yíng)銷成本高和客戶定位不準(zhǔn)。不同的企業(yè)，它們運(yùn)用AI升級(jí)供應(yīng)鏈的路徑也不盡相同。

陳曉鋒認(rèn)為，針對(duì)大型企業(yè)，主要是提供技術(shù)底座支撐，推動(dòng)其智能化進(jìn)程。在當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下，大型央企和上市公司對(duì)私域大模型的需求日益凸顯。這類企業(yè)普遍面臨技術(shù)底座分散導(dǎo)致的系統(tǒng)效率低下難題。探跡的嘗試是，通過(guò)旗下的太擎平臺(tái)，利用半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)、多模態(tài)生成式大模型等業(yè)內(nèi)前沿的技術(shù)，解決企業(yè)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島、多軟件開發(fā)效率低的難題，加速企業(yè)數(shù)字化、智能化的進(jìn)程。

太擎平臺(tái)官網(wǎng)截圖

針對(duì)中小微企業(yè)，則可以用AI+大數(shù)據(jù)智能銷售平臺(tái)，助力它們降低數(shù)字化門檻與成本。陳曉鋒介紹，一方面，基于海量數(shù)據(jù)源和精確的算法模型，快速定位采購(gòu)偏好匹配的客戶，替代傳統(tǒng)“廣撒網(wǎng)”模式，使?fàn)I銷成本顯著降低，解決“預(yù)算有限卻效果差”的困境。另一方面，通過(guò)“小型化、快速化”應(yīng)用（如自動(dòng)生成營(yíng)銷文案），應(yīng)對(duì)“缺技術(shù)、缺人才”挑戰(zhàn)，填補(bǔ)技術(shù)鴻溝。

這些實(shí)踐，和學(xué)界的研判不謀而合?！皵?shù)字化供應(yīng)鏈的本質(zhì)不在于某些具體技術(shù)的應(yīng)用和某些特定任務(wù)的上線，而在于構(gòu)建數(shù)字化端到端整合與創(chuàng)新的能力?！敝袣W國(guó)際工商學(xué)院京東運(yùn)營(yíng)及供應(yīng)鏈管理學(xué)教席教授、中歐供應(yīng)鏈創(chuàng)新研究院院長(zhǎng)趙先德對(duì)國(guó)內(nèi)媒體表示。

在趙先德看來(lái)，未來(lái)，供應(yīng)鏈能力的提升依賴于更深度的數(shù)據(jù)整合與分析。一方面，需打通供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，從企業(yè)內(nèi)部延伸至行業(yè)生態(tài)；另一方面，要融合運(yùn)籌學(xué)模型與AI技術(shù)，前者用于結(jié)構(gòu)化問(wèn)題優(yōu)化，后者助力非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化。例如，AI在需求預(yù)測(cè)、物流優(yōu)化等場(chǎng)景的應(yīng)用，正推動(dòng)供應(yīng)鏈決策從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向智能驅(qū)動(dòng)。

一片巨大的市場(chǎng)，也在人們眼前展開。艾瑞咨詢等機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到1.55萬(wàn)億元，預(yù)計(jì)2025年將增長(zhǎng)至1.76萬(wàn)億元，未來(lái)五年年均復(fù)合增長(zhǎng)率約為14%。這一進(jìn)程中，廣東、江蘇、浙江、山東等制造業(yè)大省成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的先行區(qū)域，而離散制造業(yè)特別是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)正成為最具潛力的轉(zhuǎn)型領(lǐng)域。