沃尔玛正部署AI与数字孪生技术，构建覆盖380+配送中心、5000家门店的供应链模拟沙盒，目标将卡车装载率提至92%，中程运输周转压缩至90分钟内，并于2024年4月上线山姆会员店一小时达服务。
据 Supply Chain Dive 报道，沃尔玛正系统性应用人工智能（AI）与数字孪生技术重构其全球供应链韧性体系，核心目标包括提升卡车装载率、缩短中程运输响应时间，并模拟设施关闭、运力中断及需求突变等极端场景。
数字孪生构建动态决策沙盒
沃尔玛供应链技术团队负责人斯瓦蒂·乌普卢里（Swati Uppuluri）表示，公司已建成覆盖全网络的数字孪生平台，该平台既提供实时运行性能基线，又内置可自由配置参数的“沙盒”环境。“它允许我们评估相互冲突的业务目标之间的权衡，量化运营调整在不确定性条件下对门店运营的可能影响，并提取可操作洞察。”
“它允许我们评估相互冲突的业务目标之间的权衡，量化运营调整在不确定性条件下对门店运营的可能影响，并提取可操作洞察。”——斯瓦蒂·乌普卢里，沃尔玛供应链技术负责人
该数字孪生系统直接对接沃尔玛内部物流调度平台，同一套基础设施既支撑日常高效履约，也支撑压力情景推演。团队使用建模工具反复测试网络在工厂临时关停、运输延迟或单日订单量激增 40% 等情形下的弹性表现。原文数据显示，此类模拟已覆盖美国境内 380+个配送中心、近 5,000 家门店及跨洲际海运、空运与陆运节点。
AI 驱动运输与人力协同升级
沃尔玛将 AI 能力深度嵌入运输管理全流程：一方面聚焦提升干线与中程（middle mile）运输效率，设定卡车平均装载率目标为 92%；另一方面通过与 OpenAI 和 Google 合作，在面向员工的内部学习平台 Squiggly 上推出岗位定制化 AI 认证课程，鼓励一线员工开发轻量级自动化工具。
据原文报道，沃尔玛自有物流体系正面临同日达服务普及带来的持续压力。其旗下山姆会员店（Sam’s Club）已于 2024 年 4 月正式推出一小时送达服务，要求中程运输周转时效压缩至 90 分钟以内。为支撑该目标，沃尔玛技术团队同步监管出库、入库及中程运输三大环节的智能调度系统。
多维协同强化端到端响应能力
沃尔玛未采用单一技术路径，而是以 AI 为中枢，整合外部生态与内部能力。除与 OpenAI 和 Google 开展 AI 人才共建外，其运输网络亦与第三方即时配送平台形成互补——既与 Instacart、DoorDash 等建立合作关系，也持续扩大自营配送队伍规模。
原文指出，沃尔玛正将数字孪生能力向供应商端延伸。例如，袜业与针织品制造商已计划扩大采用 Inspectorio 产品，用于合规审查与供应商绩效评估。另据行业公开信息，沃尔玛近年推动的仓配一体化合作项目已覆盖 17 个区域分拨中心，订单处理平均耗时较三年前缩短 35%。
作为全球零售供应链数字化标杆，沃尔玛的实践反映出大型零售商正从“事后响应”转向“事前推演”。其数字孪生平台每日处理超 2.1 亿条物流事件数据，模型迭代周期已从周级压缩至 72 小时内完成一次完整压力测试闭环。这一能力直接支撑其在美国本土实现 98.7% 的订单当日出库率，较 2021 年提升 4.2 个百分点。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
