AgenticAI是实现完全自主供应链的战略性技术202511

1AgenticAI是实现完全自主供应链的战略性技术本文主要包括四个部分：第一部分主要介绍Gartner的2025年供应链战略成熟度曲线【1】;第二部分介绍实现完全自主供应链的战略性技术：AgenticAI【1】。O第三部分介绍了埃森哲关于自主供应链的现状和发展趋势，以及如何实现自主供应链。最后一部分介绍了Gartner关于采用智能体AI实现供应链自主化的预测，以及Gartner的新近研究报告的两个要点其中还包括一些补充材料和本文作者的解读和分析。1.Gartner的2025年供应链战略成熟度曲线Gartner于2025年7月17日发布了它一年一度的《2025年供应链战略成熟度曲线》研究报告【1】。Gartner的2025年供应链战略成熟度曲线提供了技术成熟度的直观快照，可帮助首席供应链官(CSCO)和采购团队做出更明智的投资决策。在地缘政治不稳定和经济不确定性的后疫情时代，各组织正在应对充满混乱和网络威胁的环境。这家咨询巨头的分析将供应链网络安全置于“期望膨胀的顶峰”。相比之下，生成式人工智能(GenAl)则处于“幻灭的低谷”。这对于领导者而言是一个复杂的挑战，他们需要权衡新技术的采购与其供应网络中不断升级的风险。°2AgenticAlin图1:Gartner的2025年供应链战略成熟度曲线(来源：Gartner【1】)图1所展示的最新供应链战略成熟度曲线深入探讨了供应链战略生命周期的五●创新触发(InnovationTrigger):潜在的技术突破拉开创新序幕，带来潜在突破。●期望膨胀的顶峰(PeakofInflatedExpectations):早期的成功案例和失败案例并存。许多公司在这个阶段决定是否采用这项技术。●幻灭低谷(TroughofDisillusionment):随着失败的增多，人们的兴趣度下降。供应商必须改进产品才能生存。●启蒙坡(SlopeofEnlightenment):更多关于该技术如何助力的成功案例或具体想法开始涌现。第二代和第三代产品开始出现，更多试点项目获得资助。●生产力高原(PlateauofProductivity):主流采用开始，具有更明确的评估标准3面向未来的供应链必须将成熟的实践经验与新兴创新相结合。这份技术成熟度曲线图通过识别新兴、热门和成熟的供应链技术、能力和商业模式，帮助首席供应链官们做出更明智的投资和战略决策。本文主要讨论的是人工智能技术在供应链战略中的新的趋势。从图1可见以下AI在供应链战略的几点趋势：●传统人工智能(ArtificalIntelligence):其中机器学习(ML)是人工智能的一个子集，它能够识别数据中的模式，从而在无需人工干预的情况下做出自动决策，目前正接近启蒙坡阶段。这一阶段表明，成功实施的具体案例正在涌现。机器学习工具正被部署到规划、采购、制造、物流和库存管理等各个职能部门。●生成式人工智能(GenerativeAl/GenAl):已经进入了幻灭低谷期，随着实施挑战和失败的增加，人们的兴趣开始下降。这种定位反映了组织在尝试将GenAI从试点项目转移到生产系统时所面临的困难。与现有基础设施的集成存在技术障碍，而对数据安全的担忧导致一些公司限制部署。●供应链中的代理/智能体人工智能(AgenticAlinSupplyChain):一颗灿烂耀眼的AI新星：供应链中的代理/智能体人工智能出现在今年的供应链战略技术成熟度曲线的创新触发阶段。它的出现给人工智能在供应链的应用带来了新的曙光。Gartner将机器学习的进步归功于人们对智能体人工智能的兴趣，智能体人工智能是指能够自主追求目标的系统。是实现完全自主供应链的战略性技术。下一节将主要介绍Gartner对这个技术在供应链中的定义和分析。2.供应链中的代理/智能体人工智能的定义和分析下面将以表格的形式介绍供应链中的代理/智能体人工智能的定义和分析【1】。对于该介绍的技术表后面，本文给出了解读和本文作者的分析见解。供应链中的代理/智能体人工智能(AgenticAlinSupplyChain)4●协调内部和外部代理(供应商、物流、客户)在整个供应网络中进●根据实时感知检测变化和中断，并自主重新优化计划，提高弹性和●完全自主的承诺：自动化复杂、多步骤的流程可以帮助供应链减少员工将精力集中在更高附加值的任务上。●实时适应性：在高度波动、不断变化的商业环境中织能够不受人力限制地发展。●当前的代理Al系统仅限于在结构化流程内协调预●其优势受限于组织将代理AI集成到现有技术栈的能力。这对于仍然5项挑战。们当前的角色将如何在代理人工智能支持的供应链中演变。●代理人工智能的自主决策缺乏责任感，导致人们无法确定责任是在于组织、技术提供商还是其他方。接受代理商之间的决策。●确保组织的技术基础设施能够支持与快速发展的代理Al解决方案的集成。●与同行和专家联系，跟踪技术发展、用●与供应商合作制定解决方案路线图并确保与供应链需求保持一致。●与其他职能部门(销售、营销、财务)的高层同事进行交流，他们可能早些时候就采用了代理AI来利用他们的学习成果。●评估您的组织对实验的兴趣和迅速采取行动的意愿，即使在没有立即的财务回报的情况下，并清楚地传达这一立场。●让员工做好在日益自主的供应链中扮演新角色和承担新责任的准备。准。样品供应商以下是笔者的一些注释：AgenticAI原译为代理(型)人工智能，现在有一个更贴切的新译名：智能体人工智能。本文中“代理/智能体人工智能“正反映了这一情况。关于新兴技术AgenticAI的概念特征，发展趋势，及其在供应链中的应用可参看笔者最近的几篇研究报告《2025年值得关注的供应链技术的主要趋势》【3】和《供应链控制塔技术的过去，现在和未来》【4】,以及演讲稿《投自主/半自主的供应链并不是梦，领军企业已经开始进军这个供应链的高地。当然对大多数企业来说，它仍然是5至10年发展的愿景。笔者曾在【6-7】中讨论了自主学习供应链，指出自主学习型供应链是数字化供应链发展的最高阶段，并介绍了BY在创新自主学习供应链方面的架构。BY正在采用智能体人工智能技术加速它的自主供应链的构建和发展。6著名科技咨询公司埃森哲于2025年5月20日发布了一份研究报告《实现自主供应链(Makingautonomoussupplychainsreal)》【8】。该报告指出，自主供应链的转型可重塑供应链以实现其效益最大化，并揭示了自主供应链的现状和成熟度趋势，最后给出如何实现自主供应的建议。本节将筒要介绍其要点。背景在贸易环境不断变化和传统商业效率策略收益下降的背景下，供应链正面临紧迫的挑战。自主供应链可以提高效率、可持续性，并增强抵御网络攻击、人才短缺和中断的能力。我们的调查显示，25%的受访者已经开始了他们的自主化之旅，而目前供应链自主化成熟度的中位数仅为16%。传统的效率提升策略亟需重新思考。与此同时，不断增长的线上需求、气候变化、不断变化的贸易环境以及劳动力短缺，都给供应链带来了难以预料的压力。为了创造价值，供应链不仅需要具备成本效益，更需要快速、灵活和可持续的运作模式。最先进的自主供应链模型结合了自动化(机器取代人工任务)和授权(机器独立决策),同时保持人机协作的协同效应。人工智能驱动的自主性可能成为解决这一问题的关键。然而，企业各职能部门的透明度是实现自主决策的另一个关键要素，尤其对于智能体人工智能等先进技术而言，这些技术需要端到端的可见性才能有效运行。岁自主系统能够提升财务绩效、运营效率、可持续性和韧性。我们的调查显示，近66%的受访者计划在2035年前将供应链自主化水平提升到更高层次，其中约40%的受访者希望实现更高程度的自主化，使系统能够处理大部分运营决7该报告的调查受访者估计，每年需要投入收入的0.9%用于发展自主供应链。订单交付周期缩短，劳动生产率提高许多公司预计供应链将更加高效、循环，碳排放量将下降16%。提高交付可靠性，这对需要快速交付息税前利润增长，资本回报率提高响应时间缩短，中断恢复时间缩短该报告的调查显示，大多数公司仍处于采用自主访者已经开始迈向自主化，但目前供应链活动的成熟度中位数仅为16%(该指标范围从0%(完全人工)到100%(完全自主))。然而，预计未来五到十年内，8自主成熟度Qualityandpro质量和生产控制25质量和生产控制2323Alert,risk,improvemeAlert,risk,improveme66778989图2中的箭头描绘了工业供应链走向自主的路线图，它包括如图所示的四个阶段。整幅图反映了大多数供应链和生产活动自主性成熟度的现状(<=25%),和5年后的进展(<=50%)。当然这是一个平均的估计，部分领军企业的自主性可能已达很高的成熟度，例如某些黑灯工厂和全自动生产线和仓储。Accenture预测：到2035年，66%的公司计划将其供应链自主性提升到一个新的水平。供应链流程的自动化和授权水平：目前，供应链自动化成熟度较低。然而，我们看到各方都强烈希望在未来五年内推进自动化和人工委派系统的转型升级。任何供应链活动都无法逃脱这场变革，因为人工智能至少会在一定程度上增强所有供应链活动。目前，大多数功能的自动化和委派程度仍然较低，但制造、质量和生产控制以及客户和现场支持等集群中存在明显的例外，这些集群的自动化已经开始普及。9图3:大多数供应链和生产活动自动化水平(来源：Accenture【8】)尽管自主供应链的优势显而易见，但许多公司仍对全面采用它犹豫不决。数据隐私、数据质量差、流程不成熟以及对人工智能缺乏信任等问题阻碍了他们的步伐。但无论公司处于自主供应链发展的哪个阶段，这些挑战都是可以克服的——而前进的道路始于几个关键行动。在迈向自主供应链的道路上，有三个关键行动能够使领先者脱颖而出：1)构建稳固安全的数据基础：要充分发挥自主供应链的潜力，企业必须首先构建一个强大且统一的数据基础，我们称之为数字核心。这涉及到将来自供应链各个环节的实时数据(例如库存、销售和需求预测)整合到一个统一的、易于访问的平台中。借助人工智能驱动的系统，这些数据可以帮助企业管理供应链中断并实时优化决策，从而提高效率和韧性。目前，许多公司(67%)革，它还需要流程的重新设计、数据的整合以及执行日常任务、提供实时洞察、预测突发事件并提3)重新构建人与技术协同工作的方式：成功转型至自主供应链的关键在于让员王做好变革准备并提升员工敬业度。自主系统将彻底改变组织的运作方式。采用基于平台的运营模式能够帮助多功能团队在整个供应链中更快地协作。成功调整自身结构和流程的公司，将通过重新思考人与技术的协同方式，释放真正的价值。4.用于自主供应链的智能体人工智能本节将介绍几个Gartner关于采用智能体要在三到六个月的时间内决定战略、投资水平和多个人工智能代理将协同工作，以支持应用程序和数据环境中的复杂任务。每个代理都将贡献不同的能力和角色。人类将发展出与智能体合作、管理智能体以及按需创建智能体以完成复杂任务的新技能，从而为企业应用程序创造“新常态”。到2029年，智能体AI将无需人工干预即可自主解决80%的常见客户服务问题，从而降低30%的运营成本。(2025-03-05)到2030年，一半的供应链管理解决方案将包含智能体人工智能功能。50%行决策。(2025-05-21)应该为自主人工智能带来的战略颠覆做好准备。(2025-10-14)technologytomakeAllnghtsrasarvad.CTMKT_40510顶级供应链的智能体AI和自主运营的领导趋势笔者曾在【11】中介绍了Gartner2025年顶级供应链25的领导趋势：的传统人工智能方法。例如排名第8的中国联想集团还在AgenticAI(代理式人工智能)方面取得了进展，并将其创新技术应用于自身(LenovoPowersLenovo)。依托已经建立的AI能力基础，联想进一步强化了智能制造，并供可视性，用于风险预警、提升决策质量以及支持创新科技的深度融合与战略性投入。作为供应链25强中排名第22的京东，AI和代理AI正在变革它的供应链。2025年05月23日京东发布了行业首个以供应链为核心的工业大模型Joyindustrial(见【11】中图4)。协作人工智能代理已经重塑了它的工业全链路价值链和核心的AI应用革潜力之间的区别日益明显。与专注于孤立机器或流程的传统自动化不同，自庄运营整合了广泛的活动，显著提高了整个供应链的生产力。为了实现增长，企业优先考虑人工智能、数据科学、面向客户的技术、网络安全、隐私和身份、金融技术以及物联网。这些为企业高管奠定了基础，让他们能够为数字化业务之后的自主业务做好准备。根据100%自动化的系统和流程，无需人工参与(见【11】中图5):√38%的公司计划在物流、配送和生产中使用智能自动化；√33%的人希望对合同管理和付款采取同样的措施；√19%的人希望利用自主能力来改善合同销售和谈判Gartner于2025年6月13日发布了一份研究报告《面向首席供应链官的新兴技√自主动态需求预测√自主供应商选择√自主供应商谈判√预测性维护√自主工厂排程√自主路线优化√自主负载优化2)在投资之前，Gartner请供应链的领导考虑以下问题：您目前是否具备集成快速发展且尚不成熟的技术解决方案所需的技术基础?您的员工是否具备接受智能体人工智能所需的基本人工智能素养?您的供应链是否拥有支持智能体人工智能解决方案开发(或至少维护)的技术人才，以避免过度依赖技术提供商?您是否已实施其他人工智能技术，并已看到其被广泛采用并产生可衡量的效贵公司是否已明确，一旦许多复杂的供应链流程能够通过智能体人工智能实现完全自动化，将为员工提供哪些未来角色?贵公司对于率先采用尚未经过大规模测试的新兴技术，其风险承受能力如何?如果试点项目未能带来清晰、可衡量的价值，贵公司是否