“中國已經領先一步（already has a head start）。”
在本月的一篇科技報道中，美國消費者新聞與商業頻道 （CNBC）這樣寫道。
在這家頭部美國商業媒體看來，眼下不僅是關稅問題在時刻提醒美國企業自己有多麼依賴中國工廠；如今人工智慧和機器人等新技術的入場，也在不斷放大中國企業的優勢。“隨著越來越多的工廠轉向人工智慧（AI）和機器人等技術來削減成本和控制質量，中國供應鏈正在變得更有吸引力。”
“人工智慧為中國供應鏈帶來更大優勢” 美國媒體報道截圖
人工智慧讓中國製造和供應鏈更強大，已經成為很多人不約而同的共識。
初創公司Cybord執行長科恩（Oshri Cohen）表示，中國企業渴求新技術，該公司旗下基於AI開發的質量控制工具，將在中國找到大買家。在這位曾經的英偉達供應鏈副總裁看來，地緣政治壓力將使供應鏈更加多元化，最終提升中國工廠的競爭力。“工廠將回歸中國，”科恩說，“中國將成為高質量的典範。”
“當你深思數字化轉型及製造業的自動化數字分析時，會發現中國企業是世界上一股真正的力量。”麥肯錫駐深圳高階合夥人埃洛特（Karel Eloot）感嘆道。埃洛特提到，自2018年世界經濟論壇和麥肯錫開始追蹤工廠數字化程序以來，典型應用案例已經攀升至189個，其中41%位於中國。
“例如人們運用AI減少在低效會議上的時間，並用它引導下一班工人處理緊急問題。”
數字化工廠佔比，中國遙遙領先 麥肯錫報告截圖
今年5月，我商務部等8部門釋出《加快數智供應鏈發展專項行動計劃》。行動計劃提出，到2030年，形成可複製推廣的數智供應鏈建設和發展模式，在重要產業和關鍵領域基本建立深度嵌入、智慧高效、自主可控的數智供應鏈體系，培育100家左右全國數智供應鏈領軍企業。
在CNBC看來，這份計劃無疑彰顯了中國進一步推動工廠數字化的壯志雄心。
事實上，製造業的鉅變正在中國四處發生：宇樂磁鐵在探跡製造業版輸入“磁鐵”兩個字，AI系統便能推薦出全量需要採購磁鐵的行業，並詳細列出相關下游廠商及推薦理由；在廣西柳鋼集團的冷軋廠，釘釘數字人和智慧互動平臺，正在讓整個生產線變成“透明玻璃房”，員工們透過手機就能即時檢視生產進度、生產成本和裝置狀態……
當外國人還在討論算力和演算法的時候，人工智慧可能正在改變中國工廠和中國工人。
傳統供應鏈的“孤島”狀態，正在被人工智慧打破
“我們以前服務過一家做塑膠原材料和化工原材料的企業。他們的老闆從業30年，對行業非常瞭解，他認為客戶主要是購買腳墊的。但後來，我們透過人工智慧技術發現，它們家的材料還可以做滑鼠墊——我們的人工智慧工具可以將所有商品的製造成分入庫並（資料）清洗，只要客戶有需求，我們就能找到對應的成分。”
談到自己“印象最深”的供應鏈案例，探跡科技合夥人、銷售VP副總裁陳曉鋒回憶道。
在陳曉鋒看來，AI給中國供應鏈升級帶來了一種“比客戶更懂客戶”的可能性。陳曉鋒對觀察者網表示，人類經驗往往會有侷限，行業專家也會受限於自身認知的邊界，但AI具有超強的破壁能力——探跡SalesGPT 涵蓋20億商品資料、40萬億產品關係對，並將其拆解為“材料成分-功能-應用場景”關係網，從物理屬性出發重新定義供需邏輯。
陳曉鋒曾任阿里雲華南生態合作負責人，紮根行業多年。在他看來，傳統供應鏈供需對接如同“大海撈針”，供需資訊散落在無數渠道（展會、黃頁、掃樓拜訪等），企業依賴人脈和經驗篩選，效率低且易錯失機會。傳統供應鏈找客戶或合作方，需要分別上官網、招聘軟體、標訊公告等網站去查詢，一個個“資料孤島”的響應相對滯後，會導致協同成本高，效率低下。這是中國供應鏈供需對接時一個傳統痛點。
為了解決這個問題，探跡科技團隊透過AI和大資料技術，構建起3億+市場主體的全球商業知識圖譜，深度整合海量供應鏈上下游資料，以動態、互聯的“全域性圖譜”取代“靜態資訊拼圖”。
陳曉鋒表示，透過探跡的全球商業知識圖譜，可以實現產業鏈多級上下游的智慧識別。企業輸入主營產品後，系統自動推薦匹配的潛在客戶/供應商，並給出原料級、產品級的推薦依據（比如“某下游廠商需特定原料”），顯著降低人工篩選成本；傳統供應鏈依賴有限行業經驗拓客，而探跡圖譜可以整合工商、招投標、專利等動態資料，結合20億商品資料、超過40萬億產品關係對，為企業提供跨行業、跨區域的供需線索。
人工智慧的入場，解決的不僅是傳統供應鏈“目標客戶畫像模糊”和“區域市場飽和”的難題，在消除資料孤島，提升協同效率方面，AI也有優勢——例如人工智慧知識圖譜可以整合不同源頭的資料，給企業360°檢視，資質、需求、合作網路一目瞭然，代替行業傳統依賴Excel（電子表格）、郵件溝通的碎片化模式，解決協同效率低、資料不互通的問題。
此外，AI還可以實現動態響應市場變化。透過即時更新企業資料（如新增招標、產能變動），AI帶來的資料圖譜實現分鐘級資料更新能力，確保供需資訊時效性，應對“政策多變”“需求波動”等不確定性——這是傳統的電子表格和電子郵件辦公所無法實現的。
對不同規模的企業，AI對供應鏈的改造是否有區別呢？在陳曉鋒看來，大型企業和中小微企業的痛點有明顯差異：大型企業資料孤島問題嚴重，他們在跨系統資料整合上有強烈需求；而中小微企業最頭疼的是營銷成本高和客戶定位不準。不同的企業，它們運用AI升級供應鏈的路徑也不盡相同。
陳曉鋒認為，針對大型企業，主要是提供技術底座支撐，推動其智慧化程序。在當前數字化轉型浪潮下，大型央企和上市公司對私域大模型的需求日益凸顯。這類企業普遍面臨技術底座分散導致的系統效率低下難題。探跡的嘗試是，透過旗下的太擎平臺，利用半結構化大資料儲存架構、多模態生成式大模型等業內前沿的技術，解決企業的系統資料孤島、多軟體開發效率低的難題，加速企業數字化、智慧化的程序。
太擎平臺官網截圖
針對中小微企業，則可以用AI+大資料智慧銷售平臺，助力它們降低數字化門檻與成本。陳曉鋒介紹，一方面，基於海量資料來源和精確的演算法模型，快速定位採購偏好匹配的客戶，替代傳統“廣撒網”模式，使營銷成本顯著降低，解決“預算有限卻效果差”的困境。另一方面，透過“小型化、快速化”應用（如自動生成營銷文案），應對“缺技術、缺人才”挑戰，填補技術鴻溝。
這些實踐，和學界的研判不謀而合。“數字化供應鏈的本質不在於某些具體技術的應用和某些特定任務的上線，而在於構建數字化端到端整合與創新的能力。”中歐國際工商學院京東運營及供應鏈管理學教席教授、中歐供應鏈創新研究院院長趙先德對國內媒體表示。
在趙先德看來，未來，供應鏈能力的提升依賴於更深度的資料整合與分析。一方面，需打通供應鏈全環節資料，從企業內部延伸至行業生態；另一方面，要融合運籌學模型與AI技術，前者用於結構化問題最佳化，後者助力非結構化問題轉化。例如，AI在需求預測、物流最佳化等場景的應用，正推動供應鏈決策從經驗驅動轉向智慧驅動。
一片巨大的市場，也在人們眼前展開。艾瑞諮詢等機構資料顯示，2024年中國製造業數字化轉型市場規模達到1.55萬億元，預計2025年將增長至1.76萬億元，未來五年年均複合增長率約為14%。這一程序中，廣東、江蘇、浙江、山東等製造業大省成為數字化轉型的先行區域，而離散製造業特別是高技術產業正成為最具潛力的轉型領域。
技術革命從實驗室走向流水線，AI正在武裝中國普通人
“中國更專注於將人工智慧推向市場應用。”
在一篇關於中國AI發展的報告中，摩根士丹利的亞洲技術研究主管Shawn Kim這樣闡述自己的觀察。
目前，國外的AI發展已經進入了算力競爭的白熱化階段，包括OpenAI等大模型在算力上瘋狂“燒錢”，農曆春節前後，花費算力遠低於外國同行的中國AI大模型DeepSeek逆襲趕超，震驚全球。更讓人意外的是，中國AI應用如雨後春筍般湧現，將AI投入到市場實際應用當中，甚至落地下鄉。
從工業到農業，越來越多的行業正在被改變。
騰訊元寶的“接地氣”標語 社交媒體截圖
華爾街大行所描述的AI助力中國工人，提升會議效率，正在不斷發生。
據新華社報道，近日柳鋼集團發起了一場全員AI發燒友交流大賽，冷軋車間的工人用AI構建了裝置管理系統，可以點檢維護裝置，預警備件管理；環保業務線的工人用AI重塑汙水處理，從“經驗治水”進階到“演算法馭水”；銷售中心小組以AI聯動廠內和廠外，用資料精準捕捉客戶需求……有人提出設想，有人補充建議，思維火花不斷碰撞。
冷軋廠技術專家陶歆舉例說，在酸軋生產線上，一塊4毫米厚的原料帶鋼要變成1.5毫米薄鋼板，需要經過10多道工序，涉及100多個引數，過去較難判斷出帶鋼生產的具體成本。如今，透過“數智鋼卷AI助手”，能夠精準地發現：0.8毫米厚度的鋼板在二酸軋產線生產成本比其他規格低13元；1.2毫米以下的帶鋼排產選擇二酸軋產線更划算。
工廠中的的火爐 廣西政府官網
在供應鏈的最下游，AI的存在同樣為中國零售門店構建一張龐大而和諧的“神經網路”。
中國鞋服巨頭百麗時尚集團，是最早擁抱人工智慧的製造企業之一。作為一家大型時尚鞋服集團，百麗時尚至今已在中國300多個城市擁有直營門店超8000家和數萬名店員，擁有20個多元佈局的核心自有品牌及合作品牌。從設計到製造，從零售到管理……百麗時尚是行業內最早一批數字化轉型的鞋服企業。
透過與釘釘合作，百麗曾快速運用其人工智慧技術來幫助改造供應鏈管理流程。今年以來，該集團又加速將新的AI工具運用到最前端，比如試點推廣的百鍊AI：以前，銷售員們的培訓內容是冷冰冰的影片，現在是一個隨時線上的“AI導師”。銷售員只需要將自己的練貨影片上傳給AI助手，就能得到這位全天線上老師的專業指點。
新人也可以做銷冠，任何導購員都可以偷偷練習，市場側的潛力很快被髮掘出來。百麗發現，在試執行一段時間後，橫向對比天津試點分割槽與華北大區同品牌後發現，用百鍊AI練貨的6個品牌，有5個品牌為華北同品牌的銷額貢獻率有顯著提升；其中一個品牌甚至銷額貢獻率環比增幅高達兩位數。
類似的例子不勝列舉。人工智慧，正在給中國供應鏈提供一份重新整理自我的新的可能性。
6月18日，美國金融服務平臺AInvest在其最新文章中寫道，“全球供應鏈正在悄然經歷一場變革，而這場變革的中心正是中國。在貿易緊張和地緣政治變遷的背景下，中國正利用人工智慧和工業自動化鞏固其作為高質量、高成本效益製造中心的地位。”
“投資者應該關注那些將中國自動化雄心與全球供應鏈連線起來的公司，”，這家機構向它的客戶們“安利”道，在供應鏈碎片化的時代，中國人工智慧驅動的工廠是關鍵的粘合劑。“不要錯過這趟車（Don't miss the train）。”