【供创讲堂】供应链中的AI：效率跃迁，何时到来?

为什么智能仓库的货架会突然"罢工"？AI预测的补货周期为何总在促销夜失灵？当算法驱动的供应链试图摆脱传统管理模式的枷锁，人工智能却在"最后一公里"的战场中面临挑战。那些被寄予厚望的智能决策系统，正在40%的物流成本中挣扎——实时数据延迟、需求波动失算、跨境运输的"黑天鹅"频发。更令人不安的是，全球供应链韧性指数显示，AI赋能的系统在面对突发事件时，崩溃速度比传统模式快37%。

供应链的智能革命，究竟是效率跃迁的黎明，还是系统性风险的温床？当深度学习模型遭遇地缘政治动荡、气候异常与消费者行为突变时，究竟有多少"不可控"被写进了代码底层？为了进一步讨论AI在供应链管理中的应用、挑战和机遇，宁波（中国）供应链创新学院（以下简称宁创）战略合作与发展办公室，邀请了业内学者专家与行业从业者参与本次供创讲堂，一起进行探讨学习。

来自麻省理工学院运输与物流中心的顾问委员、荷兰蒂尔堡大学运营与物流管理教授Jan Fransoo博士，以“人与算法在战术性库存决策中的协作”为主题，分享了AI在库存管理中的最新研究成果。

Jan博士指出，随着市场需求的动态变化，传统库存管理方法已难以满足企业需求，而AI技术通过实时数据分析和预测，能够显著提升库存决策的精准性。他强调，AI并非完全取代人类决策，而是通过人机协作的方式，帮助管理者在复杂场景中找到最优解。

除此之外，Jan博士提出战术决策与作战决策存在显著差异，如战术库存决策分析通常基于二进制的思考方式，而战略决策由于需要考虑的因素更多显然更加复杂。此时，AI在变量有限的前提下，对线性规划更为擅长。

南方科技大学量子物理研究院、鹏城实验室双聘研究员、Stellaris-AI技术副总裁吴宇博士，围绕“国内大语言模型的发展现状及AI背景下的人才培养”展开深入探讨。吴宇博士分析了国内外AI技术的发展趋势，并结合企业实际需求，提出了AI人才培养的关键方向。他指出，AI技术的应用，拓展了行业从业者的发展边界，这反过来对行业人才也提出了更高要求。AI的发展会越来越模块化，未来在使用AI工具的可能不是人类，而是AI的智能体。而在这种背景下，快速的学习和适应，拥抱变化至关重要。

圆桌讨论环节中，所有嘉宾对于AI在供应链领域的应用来了讨论。Jan Fransoo博士坦率的表示，目前AI在供应链当中的应用并不算成熟，而造成这一现象的技术的因素并非关键，更为重要的是在供应链的复杂系统内，如何实现利益相关方的真正协同。

吴宇博士也表示他的团队做了诸多多AI的项目，其中AI在文化、非遗、游戏等一系列场景的应用非常多，而供应链的复杂结构和众多环节，需要与更多的行业专家与技术专家的配合。阿拉丁航运的中国区总经理毛晓东先生也结合国际航运的应用场景，表达了行业内部对AI智能体的期待，但是从何开始，并且可持续的迭代对中小企业至关重要。

活动现场也有参与者提出AI的应用是否会产生取代人类工作进而有不可控的担忧的问题，Jan Fransoo博士、杨天伦博士、吴宇博士都结合了各自在教学研究工作中的体验给予了回答。未来取代人类工作的不是AI，而是另外一批已经优先在使用AI工具的人。

本次专题研讨会吸引了来自全国各地的企业高管、行业专家、高校学生以及供应链从业者参与。活动通过主题演讲、圆桌讨论以及自由交流的形式，为参与者提供了一个高水平的交流平台，帮助他们深入了解AI技术在供应链管理中的应用现状与未来趋势。 宁创也将持续推出AI+供应链的相关论坛、研讨、培训、研学项目等。欢迎关注学院公众号。若您有任何问题，欢迎随时与我们联系！