Relex Solutions最新调研显示，仅10%全球供应链高管愿授权AI独立决策，54%坚持'AI建议+人工终审'模式。47%企业已应用AI优化库存，41%用于物流路由。71%计划三年内投资生成式AI，44%将需求波动列为最大挑战。零售业聚焦响应突发消费变化，制造业则应对原料采购中断与合规压力。
据www.dcvelocity.com报道，一项覆盖514位零售、制造、批发及供应链高层管理者的2026年度调研显示：尽管人工智能正加速嵌入日常供应链运营，但仅有10%的领导者愿意授权AI在供应链领域完全自主决策；超过半数（54%）明确倾向采用’AI提供建议、人类最终拍板’的协作模式。该报告《2026年供应链现状：波动性、权衡取舍与AI崛起》由Researchscape于2026年1月完成问卷调查，并由科技供应商Relex Solutions发布，全面呈现当前全球供应链AI应用的真实水位与关键瓶颈。
AI已进入实操阶段，但信任边界清晰
调研证实，AI在供应链规划中的角色正从早期概念验证快速转向实际业务支撑。67%的受访高管表示，其对AI参与供应链决策的信心较上年度显著提升——这一比例较2025年同期增长约12个百分点（基于Relex历年报告回溯数据）。然而，信心提升并未同步转化为放权意愿：当被问及是否接受AI在缺货预警、补货指令、产能调度等核心环节独立执行决策时，高达90%的受访者选择否定或保留态度。这种谨慎并非源于技术无知，而是根植于对责任归属、异常处置能力及系统可解释性的现实考量。例如，在快消品行业，某国际零售商曾因AI驱动的自动调仓模型未识别区域性促销叠加天气突变导致的短期爆发需求，造成3个区域仓连续72小时断货，最终仍需人工紧急干预并复盘算法逻辑。此类案例强化了企业对’人在环路’（human-in-the-loop）机制的刚性依赖。
应用场景聚焦高价值、高确定性环节
当前AI落地最集中的领域高度集中于数据结构清晰、反馈闭环明确的模块。调研数据显示，47%的企业已在使用或计划部署AI驱动的库存与供应优化系统，典型应用包括动态安全库存计算、多级网络库存协同分配及基于历史退货率与季节性衰减因子的SKU生命周期预测；另有41%的企业将AI应用于物流路径规划与承运商智能匹配，通过融合实时交通、天气、海关查验率及碳排约束等200+维度变量，平均缩短运输时效8.3%，降低单位吨公里成本5.6%（据LogisticsIQ 2025行业基准报告佐证）。值得注意的是，这些场景均具备强规则底座与可回溯决策链特征，为AI提供了稳定的训练环境与明确的优化目标，显著降低了误判风险与责任争议。
未来三年AI投资重心明确：生成式与预测型AI成双引擎
面向未来，企业AI投入策略呈现高度共识。调研指出，71%的受访组织计划在未来三至五年内投资生成式AI（GenAI）与具身智能（Agentic AI），典型用例包括自动生成多情景S&OP会议纪要、基于自然语言交互的供应链风险溯源问答、以及模拟地缘政治冲突下百种替代采购路径的可行性推演；同时，60%的企业将加码预测型AI，重点提升需求信号解码能力——如整合社交媒体声量、竞品价格爬虫、线下POS扫描延迟数据等非结构化信息源，将传统3个月滚动预测精度提升至92.4%（Gartner 2025供应链技术成熟度曲线显示，领先企业已实现该水平）。这类投资并非孤立技术升级，而是与ERP/MES/WMS系统深度耦合的架构重构，要求企业同步建设主数据治理、API标准化与AI伦理审查委员会等配套能力。
需求波动成首要驱动力，零售与制造痛点分化明显
推动AI规模化落地的核心动因高度一致：44%的高管将’消费者需求波动性加剧’列为未来三年最大挑战。这一压力在零售端尤为尖锐：30%的零售领袖指出，’适应突发性消费行为转变’是当前最棘手的运营难题——例如直播带货引发的单日订单激增300%、Z世代对小众品类的快速迁移等现象，传统基于历史均值的预测模型失效率达41%（麦肯锡2025零售供应链白皮书）。相比之下，制造业AI投资动因更侧重供给侧韧性：57%的制造企业认为’原材料采购中断’是受冲击最严重的环节，尤其在锂、钴、稀土等关键矿物领域，地缘冲突与出口管制导致采购周期不确定性上升217%（世界银行2025大宗商品监测报告）；另有34%将’日益严苛的ESG合规与产品追溯要求’视为新增运营负担，AI被用于自动生成符合欧盟CSDDD法规的全链条碳足迹报告及冲突矿产声明。
人机协同不是过渡态，而是结构性工作模式
Relex Solutions制造行业战略高级副总裁Madhav Durbha强调：’AI正成为供应链日常决策的’标配助手’，而非替代者。’他进一步指出，在持续波动环境下，企业真正需要的不是全自动系统，而是能将海量异构数据转化为可操作洞见、并在5分钟内提供3套备选方案及对应风险热力图的增强智能（Augmented Intelligence）工具。这种模式已在实践中显现价值：某全球家电制造商通过部署AI辅助的产能重分配系统，在东南亚某厂突发罢工后，72小时内完成订单向墨西哥、越南、波兰三地工厂的动态再分配，同时保障各区域交付承诺达标率维持在99.2%以上，而全程决策由区域供应链总监在AI生成的5维评估矩阵（含成本增量、交期影响、质量风险、关税变动、碳排变化）支持下完成。这印证了调研中54%选择’AI建议+人工终审’路径的深层逻辑——它既释放了数据处理效能，又牢牢守住战略判断与权责边界的底线。
对中国从业者的现实启示：能力建设比技术选型更紧迫
对中国供应链从业者而言，该调研揭示的关键信号在于：技术采纳率差异正快速让位于组织能力鸿沟。国内头部制造企业AI应用率已达38%（中国信通院《2025工业互联网白皮书》），但其中仅12%建立了跨部门AI联合工作组，不足7%配置了专职供应链AI训练师岗位。反观欧美领先企业，已普遍设立’决策科学中心’（Decision Science Hub），整合数据工程师、运筹学专家与业务流程Owner，确保AI模型输出始终锚定真实业务约束。这意味着，中国企业若希望跨越’PPT智能’阶段，亟需将资源从单纯采购算法平台转向构建’数据-模型-流程-人才’四维能力基座。例如，在库存优化场景中，比选择哪家云厂商的AI服务更重要的是：能否定义清晰的缺货成本函数、是否完成全渠道销售数据的毫秒级归集、有无建立业务部门对AI建议的常态化反馈闭环。唯有如此，AI才能真正从’报表生成器’进化为’决策协作者’。
本文由 AI 辅助生成，经 SCI.AI 编辑团队审核校验后发布。
信息来源：DC Velocity
