科技日报记者 孙明源
近日，由神州数码、神州信息、神州控股联合主办的“数云原力2026·原力论坛”在北京举行。围绕“AI for Process，从量变到质变”的主题，来自智能科技与制造领域的专家学者、企业代表共同探讨了企业级AI走向业务流程，并深度参与供应链核心流程的前景。
在此次论坛上，神州控股发布了供应链AI控制塔解决方案及配套的落地体系，并启动「xᴬᴵ・供应链」生态共创计划。相关举措旨在推动实体供应链的智能化应用，让AI向更深层次的组织管理与流程融合方向发展。
破除大屏与决策脱节现象
当前，实体供应链面临供需匹配、上下游链路衔接以及人工调度效率提升等多重挑战。尽管智能化转型已成为行业共识，但部分企业在相关领域投入资金后，实际效果并未达到预期。
神州控股智慧供应链集团首席技术官张虎坡在论坛上分析了当前产业AI落地的四类典型表现：一是各业务系统数据互不相通的“数据孤岛症”；二是侧重于大屏展示而非核心决策的“大屏综合症”；三是业务与IT团队难以自主维护的“技术外包症”；四是项目复盘时难以量化效益提升的“价值失踪症”。
“数据可视化并不等同于决策判断。”张虎坡表示，许多企业虽然建立了数据大屏，但最终决策往往仍依赖人工经验。对话机器人如果未能嵌入真实的业务流程，也难以真正完成实际工作。他认为，上述问题的根本原因在于AI应用未能触及核心业务数据，且缺乏与决策流程的深度融合。
针对实体供应链中核心规则过度依赖人工经验的现状，供应链AI控制塔方案提出了一套三层架构体系，旨在让AI发挥辅助决策作用。该方案底层统一接入企业既有的ERP、WMS、OMS、TMS等各类业务系统数据，打破系统间的数据壁垒；中层围绕需求预测、采购计划、仓网调配、渠道补货、履约预警、经营归因等六大环节搭建岗位AI工作台，推动岗位级的智能决策；顶层则作为协同决策中枢，实现全局态势可视、跨环节协同调度与问题反馈。
张虎坡介绍，以年商品交易总额（GMV）达百亿元的企业为例，供应链决策质量每提升1%，均能带来可观的经济效益。通过重构管理流程，可以将原本分散在人脑中的模糊经验转化为精准、可量化的规模化效益。
聚焦应用场景
先进技术的产业落地离不开底层技术的支撑。在此次大会上亮相的“燕云三件套”，被视为推动产业AI落地的技术基础。
该技术成果源自国家技术发明奖一等奖相关项目。其中，“燕云DaaS”实现多源异构数据接入，解决数据提取难题；“燕云Infinity”负责标准化数据治理与业务建模；“燕云Cortex”则作为AI语义引擎，进行业务语义建模与流程规则梳理，协助大模型对系统进行解析，让AI更准确地理解业务逻辑。
神州控股数据智能集团技术研发中心总经理张伟表示，大模型等技术的发展已显著降低了交付成本，定制化正成为行业主流。
“过去一个团队需要花费3到6个月开发出的原型系统（MVP），现在3到4人在一周内即可初步完成。”张伟表示。
稳步推进智能化转型
为推动智能化理念在供应链领域的落地，本次论坛发布了「xᴬᴵ・供应链」生态共创计划，旨在为实体企业提供低成本、可迭代的转型方案。
该计划设定了阶段性的合作路径：初期开展1至3天的供应链高价值节点AI诊断，明确优化空间；随后基于企业真实数据，在两周内完成场景原型验证；最终由企业根据实际成效，自主决定后续的合作深度。
神州控股智慧供应链集团副总裁闫丰表示：“目前行业普遍处于探索阶段。如果是成熟的ERP或供应链管理软件，市场已进入成熟期，企业往往直接比拼价格。而面对AI新技术，企业通常不确定其能带来的确切价值。通过共创模式共同承担试错成本、共享收益，是较为务实的做法。”
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