經濟觀察網 記者 鄭晨燁 “現在已經不是靠單一企業來競爭，而是供應鏈與供應鏈的競爭。”12月20日，在廣州舉辦的第27屆中國供應鏈技術與管理發展高級研討會上，寶供物流董事長劉武如此概括當下物流行業格局的轉變特點。

他認為，中國經濟走向高質量發展后，傳統“大而全、小而全”的模式已無法支撐物流企業有效應對需求變動與競爭升級，必須從供應鏈視角來推動資源協同與效率提升。

中國物流與采購聯合會會長何黎明也表示，供應鏈不僅是企業核心競爭力的體現，也同樣屬于國家間競爭的重要領域，“要特別重視數字化、綠色化和韌性化建設，才能在不確定的內外循環中尋求新的增長動能”。

在本次研討會上，記者注意到，“創新”與“協同”已被參會各方視為破局關鍵。

一方面，何黎明強調，推動數字技術與現代物流深度融合已成必然趨勢，行業要從信息化邁向智能化，通過實時數據采集與統籌指揮，實現降本增效與快速響應。

另一方面，不少與會嘉賓指出，宏觀環境要求供應鏈必須強化風險預警與應急能力，在貿易摩擦、自然災害以及極端氣候等因素頻發之際，構建多元化網絡和充分的備選路徑。同時，為滿足可持續發展需求，綠色低碳理念需要貫穿到倉儲、運輸、包裝等環節，以降低對環境的沖擊。

“未來的競爭，是看誰的供應鏈反應快、效率高、韌性強，而不是靠物流成本如何低這一點。”劉武強調。

供應鏈競爭

劉武認為，在當下的物流行業競爭中，能否借助AI打破原有系統的封閉性，并利用外部數據實現實時共享，是企業能否搶占先機的關鍵。

他認為，企業若持續依賴封閉的系統與慣性思維，終將難以有效應對當下的市場變化。“過去的軟件多是局限在‘小圈子’，只能做一些相對簡單的數據處理。這在如今需求日益多元、各環節動態變化的行業環境下，就會出現捉襟見肘的狀況。”他進一步指出，引入AI技術后，物流企業需要借助開放式數據平臺與算法模型，將庫存、運輸乃至終端消費信息進行無縫銜接與實時分析，“只有用AI去打通上下游，才能讓整個鏈條都‘動’起來”。

何黎明則從行業宏觀視角，強調了AI技術在“從碎片化到平臺化”轉型過程中的重要意義。他指出，物流領域數據來源復雜，包括倉儲、運輸、訂單、營銷等多維度信息。若缺乏統一的標準和接口，任何先進技術都只能停留在局部試點。只有將結構化、半結構化、非結構化的數據進行歸集與共享，AI才能真正完成對供應鏈全流程的精準分析與決策支持。

他同時呼吁，物流行業要加強對算法風險的評估，確保在追求效率的同時，也兼顧數據安全與合規性。

中國（深圳）綜合開發研究院供應鏈管理規劃研究所所長王國文則分享了自己在美國出差期間，利用大語言模型（ChatGPT）結合供應鏈管理流程標準進行二次訓練的詳細案例。

“我先把供應鏈端到端的流程輸入給ChatGPT，再對它進行多輪問答和糾正，讓它學會行業標準。”王國文介紹，模型在經過深度訓練后，不僅能識別供應鏈中的核心痛點，還可以根據已有經驗不斷推演改進方案。“我專門搭建了一個‘供應鏈先知’的AI平臺，讓它去生成供應鏈優化的思路，包括采購、制造、倉儲、運輸、回收等各個環節，發現它給出的建議比想象中更具實操意義。”他表示。

在王國文看來，通用大模型若想真正服務于物流，需要“在碎片化業務場景中做更多專業化訓練”，而不是止于理論層面的泛泛而談；同時，這種“深度學習+場景訓練”的融合模式，也為物流與供應鏈的數字化升級提供了一條可行路徑。

G7易流創始人翟學魂亦表示，公路運輸領域常面臨復雜多變的路況與風險，若能在車輛終端布設智能化系統，實時捕捉司機駕駛行為與環境數據，并借助云端模型進行識別和分析，就可在事前預測異常路段或危險操作，從而顯著降低事故率。

但另一方面，如何將AI在物流行業實際落地也是現場討論的焦點。何黎明提出，目前物流與供應鏈的AI應用尚以單一場景為主，“碎片化試點”并不少見，但要走向系統性應用，需要數字底座、數據標準和組織文化等多重升級。

劉武亦強調，唯有建立跨部門、跨企業的協同機制，打破傳統信息孤島，AI的潛能才可最大化釋放。

此外，記者注意到，現場不少與會嘉賓認為，AI除了帶來效率紅利，也能讓供應鏈更“綠色”。比如，通過算法精準匹配運力，減少空駛率與無效消耗；自動調度可降低倉儲與運輸過程的能源浪費；智能識別和包裝優化則可幫助實現環境友好。

應對“烏卡時代”

“在‘烏卡時代’（VUCA）里，供應鏈既要有韌性，也需有彈性。”麥當勞中國首席供應鏈官施云在分享中指出。‘烏卡時代’，源自英文“VUCA”，分別代表Volatility（易變性）、Uncertainty（不確定性）、Complexity（復雜性）和Ambiguity（模糊性）。隨著全球化進程加劇、技術迭代加快以及突發事件頻發，各行各業普遍面臨高度的不確定性和復雜挑戰，這就需要企業在決策與執行層面具備更強的靈活性與韌性。

施云表示，消費品零售行業瞬息萬變，原先靜態的計劃模式在極度波動的市場面前往往疲于應對。“我們不僅要做到可視化和可感知，更要具備動態調節供應鏈網絡的能力，才能隨時根據需求調整產能、庫存和配送策略。”他說。

施云介紹，目前，麥當勞通過搭建數字化中臺，將供應鏈上各個節點（如農場、加工廠、物流中心、門店等）串聯起來，實現信息的實時共享與自動處理。他說：“我們通過數字化手段，把所有環節進行數據化、標準化，并且建立了相應的預警與響應機制，這不僅提升了效率，還有效增強了對突發事件的應對能力。”

“在經濟下行壓力和全球不確定性增強的背景下，競爭不只局限于成本，更在于如何保持服務質量和供應鏈效率的雙提升。”三星（中國）供應鏈負責人劉輝也指出，目前不少制造企業都面臨需求波動、貿易摩擦、能源價格波動等多重壓力，一旦供應鏈應變不及，就可能錯失訂單或陷入成本陷阱。

劉輝在現場表示，為了應對不確定性，三星在全球范圍內強化了對物流和供應鏈伙伴的協同管理，將數據、流程、標準等各類要素深度綁定在一起。“只有上下游形成合力，才可能在波動里穩住交付、穩住品質，同時把風險降到可控范圍。”他說。

隱山資本合伙人董中浪則總結了他對“黃金十年”之后物流行業的轉型思考。他認為，過去十年來，電商和快運崛起、國企改革紅利釋放，大量資本與技術涌入，讓中國物流實現了快速增長，但進入下一個十年，“經濟增速趨緩、全球博弈加劇、消費模式轉型，都讓企業必須加快從單打獨斗轉向多維協同”。

“我把未來十年稱作‘效能十年’。”在他看來，物流與供應鏈正從“純資源投入”走向“高效資源配置”，不僅比拼運營效率，更要在綠色可持續、全球網絡協同等方面取得突破，“把供應鏈視為一個生態去優化，而非局限于企業自身的小范圍內”。

董中浪還特別提到供應鏈生態建設的重要性。“很多情況下，企業有了好技術，卻苦于合作伙伴跟不上，數據對接不到位。我們常常說要‘提效’，但必須有統一的標準與共同的目標，否則再好的AI系統也只能單點生效。”他建議，行業要推動“跨界融合”與“多元合作”，不僅要融合制造、物流、零售，而且還要與金融、能源等領域攜手，打通資源配置。

“只有多方共同打造一個可信、透明、可擴展的網絡，我們才能真正把技術優勢轉化成產業優勢。”他說。

“數字化、智能化和綠色化將成為未來物流行業的三大主旋律。”中國倉儲與配送協會原會長沈紹基則強調，全球經貿格局正在經歷新一輪洗牌，國內外對供應鏈的安全和韌性要求在普遍提升。

“在這個大背景下，物流行業需要加快推進數字技術的融合與應用，包括人工智能、大數據、區塊鏈等，以全面提升效率與透明度。”沈紹基表示，AI技術的出現讓預測更準確、決策更智能，“不僅能帶來流程優化，也能提升供應鏈整體的應變能力。”

他同時提醒，競爭正在從企業對企業的層面，擴展到產業鏈、供應鏈乃至國家間的體系較量，“一旦某環節在國際合作或規則制定上跟不上，就難以在全球供應鏈中占據有利位置”。