席卷全球的AI大模型技术，正加速从技术探索走向产业融合，其中供应链AI应用成为产业融合核心。被寄予厚望的Agent（智能体）成为推动人工智能深入业务场景、实现效率跃迁的核心抓手，尤其在供应链领域，AI应用正成为破解效率难题的关键。

　　然而，前景虽广阔，如何破解落地难题、跑通商业模式，构成当前赛道参与者面临的最严峻考验。尤其是在最为核心的供应链领域，Agent如何真正提高效率并完成商业化落地？这一难题正成为AI技术从实验室走向产业化的关键障碍。

　　“当前AI领域的竞争点都在AI之外，每家企业都需要思考自己的核心价值在哪里。服务供应链是一个庞大的市场需求，单靠一家企业的力量远远不够。”日前，神州控股总裁兼首席运营官蔡英华表示，供应链恰恰是AI场景落地的最关键的一个领域。真正的挑战不止于技术，而在于如何将技术转化为跨企业、跨行业、跨领域的协同行动，这一观点正成为行业共识。

　　事实上，单个企业的智能体，多数时候只是单点优化，而行业需要的是全链条协同智能，从而释放供应链的最大价值。MIT2025年8月发布的调研报告显示，尽管90%的企业员工会高频使用通用大模型处理岗位工作，但仅有5%的企业能通过大模型应用，获得可量化的商业回报，这暴露出AI技术与实际业务需求的严重脱节。

　　链接信息孤岛

　　这种现象在业界被戏谑地定义为“影子AI”，它们存在于企业运作中，但却难以追踪其实际价值。以仓库运营场景为例，通用大模型虽能给出 “优化库存布局”“引入自动化设备” 等泛化建议，但企业团队需自行拆解任务、查阅操作作业程序、收集库存与用工数据，最终还是要依赖人工，才能完成数据分析与方案落地，这凸显出AI技术工业化的迫切需求。

　　对此，中国服务贸易协会副会长兼秘书长仲泽宇认为，未来构建以服务业、服务贸易、数字贸易为主的全球供应链体系，需要高度重视数字技术在供应链中的运用，无论是AI还是未来的遥感技术、时空技术、卫星技术。AI与大数据技术的应用，能够促进跨境电商、国际物流、金融结算、数字认证等环节的无缝衔接，推动服务贸易全链条的提质增效。

　　此前，神州控股旗下智慧供应链企业科捷已经发布了自研供应链智能体——“小金”，致力于破解通用大模型与企业个性化需求之间“最后一公里”难题。这一应用在提升数据查询、智能决策、客户服务等环节效率方面已落地，针对海量数据还能生成 Excel 文件，覆盖 80% 以上的数据查询场景，可将日常查询效率提升90%，今年将展开合作试用，为AI工业化应用提供了实践样本。

　　AI需落到实处

　　放眼国内科技圈，不仅阿里巴巴、腾讯等国内大厂在布局AI Agent，国外科技巨头如OpenAI、Google、Microsoft等也在积极布局Agent产品，并推动落地到不同场景。红杉资本2025年8月公开的数据显示，全球生成式AI市场规模未来将触及10万亿美元，这一庞大的市场体量背后，是各行业对智能化转型的迫切需求，供应链领域更是如此。

　　联想至像供应链总经理易重宁透露，AI在当下的应用存在明显的痛点，一方面外部环境不可预测，另一方面客户需求比较急迫，经常会让供应链从过去的弹性变得越来越紧绷。不管是销售预测还是库存管理都面临挑战。“我们要从响应式的解决方案，变成未来可预测性的方案，这必须要大数据或者AI强力支持”，这反映出AI技术在实际业务中的关键作用。

　　同样面临这一困扰的还有绽妍生物供应链中心总监曹文杰，他已经意识到AI科技的应用对于整个供应链场景的重要性，但是目前AI应用还不是非常充分。当前，大模型本体能力正逐渐趋同，未来行业竞争的主战场将聚焦于“AI应用工艺”，尤其是能解决实际业务问题的工业化落地能力，这将成为决定企业竞争力的核心因素。

　　回归到科学研究领域，人才储备也迫在眉睫。北京交通大学经济管理学院副院长兼副书记裘晓东透露，三年前，该校便紧密对接产业需求，设立了供应链管理、大数据管理与应用、金融科技等专业，正在加快培养数字加交通的复合型人才，为行业输送更多懂数据通产业的卓越工程人才，为AI技术产业化提供人才支撑。

　　目前，该校已经与神州控股签署合作协议，共同发起了物流数据开放互联倡议。裘晓东希望以此来推动打破数据孤岛，构建跨部门、跨区域、跨行业的数据流通机制，推动攻克共性技术，在交通与物流等领域形成自主可控的技术体系，推动拓展应用场景建设，让数字技术从实验室走向港口、铁路、公路和千家万户。

（文章来源：21世纪经济报道）