AI Agent在供应链领域的应用前景与核心价值 - AI Agent被视为推动人工智能深入业务场景、实现效率跃迁的核心抓手[1] - 行业需要全链条协同智能以释放供应链最大价值，而非单点优化[1] - 供应链领域是AI场景落地最关键领域之一，挑战在于将技术转化为跨企业、跨行业、跨领域的协同行动[1] 当前AI应用落地的主要挑战与“影子AI”现象 - 尽管90%的企业员工高频使用通用大模型，但仅5%的企业能获得可量化的商业回报[2] - 95%的企业AI投入陷入“打水漂”境地，核心症结在于通用大模型与企业实际业务需求脱节[2] - 通用大模型难以完成从“提供思路”到“解决问题”的转化，例如在仓库运营中仍需大量人工介入[2] 供应链智能体的具体实践与效率提升 - 神州控股旗下科捷发布供应链智能体“小金”，致力于破解通用大模型与企业个性化需求之间“最后一公里”难题[3] - 该应用可覆盖80%以上的数据查询场景，将日常查询效率提升90%[3] - AI与大数据技术能促进跨境电商、国际物流、金融结算等环节无缝衔接，推动服务贸易全链条提质增效[3] 市场规模与企业需求 - 全球生成式AI市场规模未来将触及10万亿美元，各行业对智能化转型存在迫切需求[4] - 供应链正成为私域领域的可信大数据风口，需要汇聚过去形成的信息孤岛数据[3] - 企业面临外部环境不可预测与客户需求急迫的双重压力，供应链从弹性变得越来越紧绷[5] 行业对AI解决方案的具体期望与现状 - 企业需要从响应式解决方案转向可预测性方案，这必须依赖大数据或AI强力支持[5] - 供应链计划准确率即便达到70%以上依然不够，企业希望有一键解决的AI方案进一步提高效率[5] - 未来行业竞争主战场将聚焦于“AI应用工艺”，尤其是能解决实际业务问题的工业化落地能力[5] 人才培养与产学研合作 - 高校正加快培养数字加交通的复合型人才，例如设立供应链管理、大数据管理与应用等专业[6] - 产学研合作推动打破数据孤岛，构建跨部门、跨区域、跨行业的数据流通机制[6] - 合作旨在攻克共性技术，在交通与物流等领域形成自主可控的技术体系，推动数字技术从实验室走向实际应用[6]