去年年末，我们曾在一篇文章中提出一个判断：

AI对供应链的价值，不在于让现有流程跑得更快，而在于让供应链重新思考自己的决策逻辑——从"人主导的经验判断"，转向由数据和模型驱动的动态博弈。

但一个同样值得正视的现象是，Gartner、EY、APQC等国际研究机构与咨询公司在2025至2026年发布的多项研究显示，AI在供应链中的评估和引入确实在加速，但真正推动运营模式发生变革的企业仍是少数。

这一落差并非供应链领域独有。

McKinsey在2025年底发布的一项跨行业全球调查（覆盖多个职能领域）发现，虽然88%的企业已在至少一个业务职能中使用AI，但仅1%表示已完全扩展生成式AI，且只有39%的受访者表示AI对息税前利润产生了可衡量的影响。

供应链作为一个高度依赖数据协同和流程集成的领域，其转型难度可能比平均水平更高。

一、数据说话

AI部署了，但供应链运营模式并未真正改变

Gartner在2025年11月对140位高级供应链领导者的一项调查，为上述判断提供了具体的量化支撑。

数据显示，仅17%的供应链组织正在对其核心流程和工作流进行直接的变革重构。其余83%的企业中，一部分将AI增量式地应用于特定场景，另一部分则处于逐步向集成化流程扩展的阶段。

这意味着，当前大多数企业的AI应用本质上仍是一种"打补丁"模式——

在现有流程的某个节点上叠加AI能力，而非重新设计流程本身。AI被用起来了，但供应链的底层运营模式并没有因此改变。

一个更具警示性的发现来自Gartner分析师CalebThomson的观察。

他指出，即便在那些已经通过AI投资实现了一定绩效提升和投资回报的领先供应链组织中，真正将AI嵌入核心运营的企业仍然寥寥无几。AI更多地被用作辅助工具，而非驱动运营方式变革的核心力量。

当然，例外是存在的。

在Gartner2026年6月发布的全球供应链25强榜单中，施耐德电气连续第四年蝉联榜首。该公司在其为期三年的"影响力供应链"转型收官之年，通过整合自主化劳动力能力和端到端资源编排，将生成式AI和智能体AI（具备自主决策与执行能力的AI）嵌入决策支持、实时可视性和跨供应链协同行动中。

但这类案例的稀缺性，恰恰反衬出大多数企业与之相距甚远。

二、根因剖析

真正缺的不是AI，而是AI落地的土壤

阻碍AI在供应链中发挥变革性作用的，究竟是什么？

Gartner在2026年5月的研究中明确指出了若干核心障碍。排在前列的并非AI模型本身的能力局限，而是供应链网络中根深蒂固的基础性问题。

首先是数据。

供应链编排（orchestration）依赖于高质量的数据输入，但许多组织在基础主数据对齐方面仍面临困难——这不是单靠技术升级就能解决的问题。更棘手的是，数据质量挑战还延伸至整个供应网络，来自贸易伙伴的信息往往不完整或不可靠。

APQC在2026年1月发布的数字供应链成熟度研究也印证了这一判断：其调研指出，可持续的数字供应链成熟度始于数据可用性，而多数组织目前仍处于数字成熟度的早期或中期阶段。

其次是流程与组织就绪度的缺失。

EY在2026年5月发布的研究中，基于2025年一项全球调查的数据发现：75%的组织表示有意在供应链中部署生成式AI，80%认为AI将在未来三年内重塑供应链运营，但实际的业务就绪度远未跟上这种态度转变。

太多企业试图将新技术简单地"添加"到现有工作流中，而没有重新审视流程本身。

Gartner的观察与此呼应：清晰的流程定义、对齐的角色分工和标准化的数据模型，是启用编排和有效决策治理的前提条件，但许多企业在这一层面的成熟度明显不足。

第三，供应链技术市场的碎片化也加剧了落地难度。

供应链编排目前横跨多个计划、可视化和分析工具，并非通过单一的"一站式"平台交付。这种碎片化的供应商格局代表着企业需要自行整合来自不同系统的数据和功能，进一步抬高了实施门槛。

第四，技术架构和人才构成了另一重瓶颈。

Gartner在2026年4月的一项供应链高管调研中发现，56%的首席供应链官认为遗留系统的集成是扩展AI的重大挑战，50%认为组织内部的AI人才储备有限。也就是说，即便企业购买了先进的AI工具，也常常受困于无法与既有IT架构有效融合，以及缺乏能够驾驭这些工具的团队。

同时，Gartner也强调，实现更高决策自主性需要持续的技能提升和渐进式采纳，AI应增强而非替代人类判断。

综合来看，当前AI在供应链中难以深化的原因已经比较清晰：

模型能力本身并不是短板，真正的短板在于数据根基、流程成熟度、组织就绪度和人才储备——这些恰恰是AI落地所依赖的土壤。

三、路径思考

从"打补丁"到"原生设计"的三层重构

上述障碍指向一个共同问题：

企业普遍将AI视为可以叠加到现有流程上的工具，而非需要从头设计的核心能力。

Gartner在2026年4月提出的"AI原生供应链"（AI-nativesupplychain）框架，正是在回应这一根本问题。

它不是简单地在现有流程上叠加AI能力，而是从一开始就将AI作为核心要素进行设计。这种思路的转变，要求企业在三个层面进行同步重构。

第一个层面是运营模式的重新设计。

首席供应链官需要从根本上重新思考供应链的运营逻辑，包括决策流程的重新设计、跨职能协作机制的建立，以及从被动响应向主动编排的转变。

这意味着AI不再只是辅助某个环节的效率工具，而是嵌入到端到端的决策链条中。不过，需要注意的是，即便是领先的供应链组织，目前在这一层面的进展也相当有限。

第二个层面是组织结构和人才能力的调整。

AI的引入正在改变人与机器的分工方式。Gartner在2026年6月发布的全球供应链25强分析中观察到，领先企业正在重新设计岗位角色，让AI处理常规任务，而人类员工则专注于建立关系、管理战略决策和推动持续改进。

这要求企业投资于超越基础AI素养的技能提升项目，并建立相应的AI治理机制。

第三个层面是技术架构的重新搭建。

企业需要构建统一的数据层、可组合的架构以及支持智能体协作的技术层，以替代碎片化的工具堆叠。这与当前大多数企业面临的遗留系统困境形成了直接对照。

从时间维度上看，世界经济论坛为这一转型提供了一个阶段性参考框架：

将供应链AI演进划分为数字化奠基、智能适配和自主运营三个阶段。该框架明确指出，后两个阶段的能力必须建立在前一阶段的基础之上。

因此，对于多数制造企业而言，在谈论AI编排之前，需要先确保基础的数据连接、流程标准化和系统互通已经到位。

四、务实建议

制造企业应当如何筑基

对于制造企业而言，一个务实的判断是：在考虑大规模引入AI编排工具之前，更需要先回答一个基础问题——

企业的数据、流程和组织是否已经为AI的嵌入做好了准备。

EY在2026年5月发布的研究中，基于2025年调查数据提出了三个具体的就绪度领域，值得企业对照自检。

第一，流程与治理的重塑。

企业需要对端到端流程进行系统性审视，建立与AI决策相适应的治理框架和政策控制。

这意味着不能简单地将AI接入现有审批链，而是要重新界定哪些决策可以由AI辅助、哪些需要人工干预，以及如何在人机协作中建立清晰的责任边界。

第二，员工角色的重新定义。

随着AI处理常规性任务的能力增强，员工的工作重心需要相应调整。

这不仅是技能培训的问题，更是组织设计的问题——企业需要明确在AI环境下，采购、计划、物流等岗位的核心职责发生了哪些变化，并据此调整招聘标准和晋升路径。

第三，绩效体系的对齐。

如果企业的考核仍然完全基于传统效率指标，AI带来的协同效应和长期价值将难以被准确衡量和激励。企业需要重新审视绩效指标设计，确保其能够反映AI赋能后的新工作方式。

从更基础的层面看，世界经济论坛在2025年提出的"数字化奠基"阶段对制造企业尤其具有参考意义。

在谈论AI之前，企业需要确保供应链各环节的数据能够被有效采集、传输和整合；核心业务流程已经实现了一定程度的数字化和标准化；不同系统之间至少具备基本的互联互通能力。

五、结语

综上所述，当前的主要瓶颈不在AI技术本身，而在企业是否具备让AI扎根的数据基础、流程成熟度和组织就绪度。

对于制造企业而言，这或许意味着需要暂时放慢对AI工具本身的追逐，转而审视和补齐那些更为基础但长期被忽视的能力短板。

毕竟，真正改变供应链的，可能不是更先进的算法，而是更扎实的土壤。

若您正在规划相关方向或有相关咨询需求，欢迎私信交流具体情境，我们愿意分享更多一线观察。

参考资料：Gartner, Survey Shows AI is Not Driving Supply Chain Operating Model Transformation, 2026 年 5 月 6 日；McKinsey, The State of AI: Global Survey 2025, 2025 年 11 月；Gartner, Gartner Announces 2026 Rankings of the Global Supply Chain Top 25, 2026 年 6 月 17 日；APQC, Digital Supply Chain Maturity is Advancing, 2026 年 1 月；EY, Business and Process Readiness for Supply Chain AI, 2026 年 5 月；Gartner, Supply Chain Executive Report: Build an AI-Native Foundation for Future Competitive Advantage, 2026 年 4 月 29 日；WEF, Harnessing AI Technology to Build Autonomous Supply Chains, 2025 年 3 月。

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