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【导语】在神州控股“Next Chain”2025智慧供应链创新大会上，罗戈研究院长潘永刚发表主题演讲，从供应链科技图谱的三层架构（自动化、数字化、智能化）切入，结合实战案例解析科技如何落地创效，并展望AI技术深度融合趋势，强调供应链(liàn)科(kē)技(jì)需(xū)系(xì)统(tǒng)投(tóu)入(rù)、人(rén)机(jī)协(xié)同(tóng)，推(tuī)动(dòng)供(gōng)应(yīng)链(liàn)向(xiàng)高(gāo)效(xiào)智(zhì)能(néng)韧(rèn)性(xìng)方(fāng)向(xiàng)发(fā)展(zhǎn)。

在(zài)由(yóu)神(shén)州(zhōu)控(kòng)股(gǔ)主办(bàn)的(de)“Next Chain”2025智(zhì)慧(huì)供(gōng)应(yīng)链(liàn)创(chuàng)新(xīn)大(dà)会(huì)上，、罗戈研究院长、物流沙龙联合创始人潘永刚以《供应链科技价值创造解析》为题发表主题演讲。他从供应链科技图谱入手，结合多家领先企业的实战案例，系统解析了科技在自动化(huà)、数字化与智能化三大层次如何落地并创造实际价值，并进一步展望了AI技术在供应链领域的深度融合趋势。

01 供应链科技生态图谱：三层架构构建全链路能力

潘永刚指出，理解供应链科技的价值，首先需要建立清晰的层次框架。他将当前国内供应链科技领域划分为三个层次：自动化、数字化和智能化。

在操作(zuò)层(céng)面(miàn)，自(zì)动(dòng)化(huà)技(jì)术(shù)正(zhèng)在(zài)重(zhòng)塑(sù)物(wù)流(liú)执(zhí)行(xíng)环(huán)节(jié)。无(wú)人(rén)仓(cāng)、AGV/AMR、无(wú)人(rén)配(pèi)送(sòng)车(chē)等(děng)智(zhì)能(néng)设(shè)备(bèi)逐(zhú)步(bù)替(tì)代(dài)或(huò)辅(fǔ)助(zhù)人(rén)工(gōng)，实(shí)现(xiàn)“人机共舞”。特别是在末端配送环节，无人车已进入规模化应用阶段。例如，中国邮政近期一次性采购7000台无人配送车，显示出市场已迎来转折点。在城配和厂内物流场景中，无人车可降低超过50%的运营成本。

在管理层面，数字化系统打通流程与数据，实现运营可视化与协同。通过WMS、TMS、OMS等系统集成，企业能够构建统一的订单中心、库存中心与结算平台，实现集约化采购与物流管理。潘永刚强调，数字化不仅是系统上线，更是组织与流程的重构，其带来的管理效益（常达数亿元）必须通过系统固化，否则易因组织变动而流失。

在决策层面，智能化技术赋能战略规划与动态优化。基于大数据与AI算法，企业能够进行网络规划、需求预测、库存优化和智能调度，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的跨越。智能控制塔、算法引擎等工具正在成为企业供应链的“智慧大脑”。

这三个层次并非孤立存在，而是通过数据与流程紧密串联，共同构成供应链科技的价值实现路径。

02 供应链科技价值实践：从规划到执行的落地案例

潘永刚通过多个典型案例，具体说明了供应链科技在各层次如何创造可量化的价值。

在规划计划层，某国内头部家电企业通过网络规划优化工具，构建“一盘棋”仓网，实现统仓共配。该项目通过数据治理、业务建模与场景试点，优化了电商toB与toC业务的库存布局与补货策略。2024年，仅在电商商家补货场景就实现成本下降1000多万元，toC端配送场景也节约200多万元。此外，系统还沉淀了模型与方法论，提升了组织的持续优化能力。

在数字化运营层，多家大型企业通过集中采购与集约物流的数字化变革，实现管理重构。这类项目通常以企业架构方法为支撑，涵盖流程、数据、应用与技术四个架构维度，最终将管理优化成果固化在系统中，避免因人员更迭导致流程倒退。

在执行操作层，AI技术正在多个细分场景中发挥实效。例如：

n AI+多式联运：在某蒙煤外运项目中，平台通过融合铁路、公路、水运数据，运用AI算法生成千种物流方案，实现运输成本从300元/吨降至285元/吨，降幅5%。

n AI+智能调度：基于“人+车+挂+货+路”五流合一的数据平台，系统能在1分钟内筛选匹配车辆，15分钟内完成调车，大幅提升车辆利用率(lǜ)和(hé)交(jiāo)易(yì)效(xiào)率(lǜ)。

n 自(zì)动(dòng)化(huà)仓(cāng)库(kù)：通(tōng)过(guò)视(shì)觉(jué)收(shōu)货(huò)、RPA+WMS+WCS等(děng)系(xì)统(tǒng)集成(chéng)，某(mǒu)仓(cāng)库(kù)实(shí)现(xiàn)扫(sǎo)码(mǎ)时(shí)长(zhǎng)从(cóng)199秒(miǎo)/托(tuō)降(jiàng)至(zhì)53秒(miǎo)/托(tuō)，扫(sǎo)码(mǎ)成功率达100%，并取消暂存区，优化空间利用。

这些案例表明，科技价值并非停留在概念层面，而是体现在成本下降、效率提升、库存优化等具体指标中。

03 AI时代供应链科技展望：三大方向开启新征程 

随着AI技术快速发展，供应链科技正进入新一轮演进周期。潘永刚指出，AI在供应链领域的应用可分为三类：机器学习的AI、生成式AI和代理式AI。

机器学习的AI 主要用于预测、优化类任务，如需求预测、动态定价、风险预警等。全球多家企业已通过ML模型实现显著效益，如某服装品牌通过销售预测与库存分配优化，提升全价销售率5%，降低门店库存差异7.5%。

生成式AI 则擅长处理非结构化数据与知识内容，可用于培训材料生成、维修方案辅助、流程设计等。例如，某企业使用GenAI生成标准化培训视频，制作时间减少40%，观看率提高3倍。

代理式AI 是更前沿的方向，它能感知环境、规划任务、执行动作，形成自主决策系统。联想智能产品配置器是典型代表，其通过多代理协同，实现从客户请求感知到产品配置、替代品推荐的全程自动化，展现出“系统级智能”的潜力。

此外，行业专属大模型正在兴起。中国物流集团发(fā)布(bù)的(de)“流(liú)云(yún)”大(dà)模(mó)型(xíng)，已(yǐ)应(yīng)用(yòng)于(yú)网(wǎng)络(luò)货(huò)运(yùn)、仓(cāng)储(chǔ)调(diào)度(dù)、物(wù)流(liú)采购(gòu)等九大领域，提升运单匹配率10%，降低运输成本5%。

潘永刚特别指出，未来仓储的重塑方向将是“AI智能体+物联网+运动单元”的三板斧组合。通过工艺模型与调度算法的持续优化，实现“极致成本”与“极致体验”的平衡。

在演讲最后，潘永刚强调，供应链科技的价值创造是一个系统工程，需要企业在自动化、数字化、智能化三个层次持续投入，并结合自身业务特点选择合适的技术路径。AI不是替代人工，而是通过人机协同，推动供应链向更高效、更智能、更韧性的方向发展。