文 / 王翀

在国内国际双循环相互促进的新发展格局下，供应链作为经济循环的“生命线”，其安全稳定与高效运转至关重要。构建现代化供应链体系，不仅是保障国家经济安全的坚固堡垒，更是推动产业升级、提升国际竞争力的关键所在。然而，传统供应链模式正面临诸多瓶颈，亟需借助数字化浪潮，尤其是人工智能技术的深度融合，实现破局重生，为双循环注入强劲数字动力。

传统供应链的三大挑战​

在全球产业链深度调整的大背景下，传统供应链体系在安全、效率、治理方面遭遇前所未有的挑战。

安全维度：风险压力叠加

地缘政治冲突与技术封锁如同高悬的“达摩克利斯之剑”，形成卡链、断链风险。美国通过《芯片与科学法案》构筑技术壁垒，限制我国企业获得高端芯片，不断升级对我国芯片出口管制措施。日本对韩国施加关键材料出口限制、欧盟强制要求动力电池全生命周期碳足迹认证，也都让全球供应链安全警钟长鸣。

自然灾害同样暴露供应链“脆弱性”，新冠疫情曾导致全球车载芯片缺口达20%，直接造成2021年全球汽车产量锐减超1000万辆。关键运输通道一旦受阻，引发连锁反应等，均印证关键节点抗风险能力的薄弱。

效率维度：资源“错配”尴尬

市场需求瞬息万变，传统供应链却难以跟上节奏。企业依靠人工调研和静态数据分析预测需求，如同“盲人摸象”，跨国多层分销更让信息“失真”，导致库存积压与短缺并存，制造企业库存偏差率普遍较高。运输端，传统物流网络缺乏弹性，各环节信息“孤岛”林立，运输过程中容易出现阻滞，降低了运输效率。

同时，铁路与公路、水运均存在运力紧张与运力闲置并存现象，资源利用效率未达最优阈值。这些沉疴，正是强调人工智能与供应链深度融合的现实动因。

治理维度：数据“孤岛”丛生

不同企业间数据标准不统一，就像各国语言不通，制造企业用ERP系统管理生产，运输企业用TMS系统调度车辆，仓储企业用WMS系统管理库存，系统间数据标准不统一、接口不兼容的现象普遍存在。跨国运输遭遇“数字边界”，全球跨境物流信息编码体系互认度低，“层层转码”造成一票货物信息反复录入。

各国海关税则、检疫标准更新不同步，企业可能因为信息滞后造成货物滞留甚至退运。产品溯源体系存在基础性缺陷，关键物流节点数字化程度低，原材料采购、生产加工、仓储运输等核心环节数据难以贯通，质量问题、假冒与盗版风险管理难度大。构建开放、包容、互信的全球供应链治理体系成为当务之急。

人工智能：供应链的 “超级大脑”

人工智能凭借强大的数据处理和智能决策能力，为供应链韧性提升、效率变革与信任重构提供了创新解决方案。​

增强韧性：为供应链装上 “预警雷达”

区别于传统的风险分析方法，人工智能深度挖掘供应链上下游订单、物流、库存等海量数据，找出原材料价格、运输时效与需求变化的隐性关联，通过构建数字孪生模型，提前预警风险。

在不共享敏感信息前提下，分布式机器学习突破零部件制造企业、组装企业、分销企业之间的数据壁垒，通过加密技术实现多方协同建模，使供应链各节点在保障数据主权的同时，获得全链条风险态势感知能力，并显著提升风险预测的准确性。

面对自然灾害、地缘冲突等突发状况，人工智能融合卫星影像、物联网数据、社交媒体舆情等信息，实时诊断供应链薄弱环节，模拟不同应急方案效果，动态生成库存调配和供应商替代方案。针对技术封锁，还能分析产业上下游的技术、设备和材料依赖关系，建立动态产业网络图谱，结合技术成熟度、供应商分布和地缘风险等信息评估关键环节的替代难度，制定风险可控的供应链调整策略。

提升效率：让供应链“聪明”运转

在市场需求预测上，人工智能整合商品交易记录、社交媒体评论等多源信息，精准捕捉消费者“小心思”，实时分析市场供需变化规律，突破传统市场调查样本有限、更新周期长、个性化需求响应不足等问题。同时，将消费者、物流、产品、政策法规等数据进行实时整合，利用‌数据关联分析，‌捕捉市场供需变化的深层规律。

分布式机器学习实现制造企业、经销企业与零售企业的数据协同分析，显著提升预测准确率。自动化决策系统能“未雨绸缪”，提前调度生产线、调节库存，从“被动应对”转向“主动调控”。在物流领域，智慧物流调度系统通过物联网设备实时采集高速公路通行速度、港口装卸进度等数据，运用深度学习动态优化运输路径，实现闲置运力精准调配，让货物运输高效低成本。

改善透明度：打造供应链“信任基石”

数据割裂与信任缺失是制约供应链协同的核心障碍，人工智能通过构建可信技术体系，推动供应链向透明化、规范化方向发展。

智能语义分析系统自动翻译不同系统的数据“语言”，实现跨国数据无障碍互通。在产品质量追溯方面，物联网传感器实时采集生产全流程数据，区块链技术确保数据不可篡改，一旦出现质量问题，人工智能能迅速锁定责任方。智能合约可以将国际贸易规则与海关监管要求转化为数字化协议，货物从起运地装箱开始，其定位、温湿度等状态信息以及电子单证便实时上链。

海关与企业在区块链平台上共享数据，智能合约自动核验单证，依据海关税则、检疫标准等政策法规，对申报信息进行智能比对和风险分析。买卖双方也可通过区块链平台实时追踪货物状态，当货物到达且各项条件达标后，货款自动划转，避免因单证造假、信息不对称导致的贸易纠纷，建立起新型商业信任关系。

推动人工智能应用的“四大引擎”

技术攻关：筑牢创新根基

加大隐私计算、数字孪生等底层技术研发力度，深入研究供应链动态预测、跨域协同决策算法，加快智能芯片、边缘计算设备等硬件开发，构建自主可控的技术体系。推动多源数据融合与实时协同优化，打造“感知—决策—执行”一体化智能系统，让供应链反应更敏捷。​

平台建设：搭建服务桥梁

开展行业试点，建设智能供应链公共服务平台，提供供需对接、跨境通关、风险预警等“一站式”服务。运用安全的数据共享技术，打通企业信息壁垒。对入驻企业给予税收优惠和技术补贴，降低数字化智能化转型门槛。绘制重点产业供应链图谱，实时监测供应链风险，自动生成替代方案，布局物联网、区块链、人工智能融合应用场景，如建立供应链可信溯源系统、多式联运智能调度系统等。

人才培养：培育发展沃土

为加快人工智能在供应链领域应用，需要政府、高校、企业各方共同努力，将供应链人才培养纳入国家和地方人才发展规划。在高校设立“人工智能+供应链管理”交叉学科，培养复合型人才。支持头部企业与高校共建国家级实训基地，开发数字孪生工厂、智能调度推演等教学场景，为行业输送实用型人才。​

数据安全：守护转型底线

严格落实数据安全相关法律法规，运用隐私计算、区块链技术实现数据“可用不可见”，加密存储核心数据，完善数据全生命周期管理体系。积极参与跨境数据流动规则制定，推动与贸易伙伴的数据互通，为全球供应链智能化贡献中国方案。​

在人工智能的赋能下，供应链正迎来前所未有的变革机遇。未来，安全、高效、透明的智能供应链，将为我国经济高质量发展和国际竞争力提升提供强大支撑，在双循环新发展格局中发挥更大作用。

（作者单位：海关总署研究中心）