文章核心观点 - 医药流通行业乃至更广泛的制造业和零售业，其供应链复杂度已超越人类经验处理极限，正经历从经验系统向可计算系统的历史性迁移，而人工智能（AI）是驱动这一转型的关键引擎 [11][20] - 广西柳药集团作为典型案例，通过与华为云合作，构建了由数据湖、盘古预测大模型和天筹AI求解器组成的三层智能供应链系统，实现了需求预测、运筹优化和自动决策，显著提升了运营效率并降低了成本 [4][12][19] - 供应链智能化正从企业自发升级转变为国家产业能力建设的一部分，成为未来几年最确定的结构性投资方向，而华为云凭借其数据治理、行业大模型和求解器工程能力，正在成为该领域重要的基础设施建设者 [10][11][22] 行业趋势与挑战 - **行业复杂度极高**：医药流通行业具有上万SKU、多仓协同、强时效（如两小时送达ICU）与强合规监管等特点，形成了时效性、合规性、经济性的“不可能三角”约束 [3][5][6] - **成本压力与效率瓶颈**：中国社会物流总成本占GDP比重约18%，显著高于美国的8%，产业链中段存在大量“无效流动”推高成本，行业利润空间被挤压，降本增效成为必答题 [9][6] - **政策与市场双重驱动**：未来三年，超过60%的中国大型企业将在供应链关键环节部署AI与智能调度系统；工信部相关规划已将智能调度、运筹优化列为制造业必备的数字底座能力 [10] - **全球共识形成**：到2027年，全球超过50%的大型跨国企业将采用AI等技术构建供应链控制塔，以增强实时可视化与智能决策能力 [8] 柳药集团的智能化转型实践 - **转型背景**：作为广西区域龙头医药流通企业，业务覆盖医院、药店与B2B客户，日常运营需处理来自多区域仓的数百条配送请求，面临跨仓调拨、需求波动等动态调度难题，人工排车需一小时以上 [3][4] - **核心解决方案**：与华为云合作，构建三层智能供应链系统 - **数字底座（数据湖）**：整合分散数据，实现供应链全局状态分钟级可视化，为预测与优化奠基 [13][14] - **智能预测（盘古大模型）**：基于数万SKU历史数据及多维特征进行SKU级需求预测，公开实践显示预测准确率可达89%以上 [14] - **最优求解（天筹AI求解器）**：在拣货路径、配送排车、采购补货等多约束场景下进行全局优化，自动生成最优解 [15][16][18] - **实施成效**：调拨决策时间显著压缩，仓间调拨成本与物料成本下降约20%，拣选与配送效率提升15%–18% [18] 华为云的角色与能力 - **战略定位**：从云服务商向“数据+AI”底座演进，致力于解决行业中最复杂、最难抽象的问题，成为智能供应链的基础设施建设者 [22][23] - **核心能力**： - 数据治理与安全能力达行业领先水平 - 大模型可进行行业适配 - 求解器工程能力可在千万级变量上稳定运行 [22] - **落地策略**：具备长期ToB基因，将AI能力拆解为聚焦具体行业的“小分队”，与企业共同将业务逻辑转化为可计算、可验证的系统能力 [24] - **业务规模**：已帮助超过500家企业走向全球，云基础设施服务170多个国家，覆盖全球34个Region、101个可用区 [22] 智能供应链的系统性价值 - **从成本中心到增长引擎**：供应链从后台支持走向前台驱动，成为影响经营质量的关键变量，并可复用于零售、制造、快消等多个领域 [6][19][26] - **获得自我进化能力**：当数据湖、预测模型、求解器形成闭环后，供应链能提前预判、自动优化、持续学习，形成系统级的结构竞争优势 [20] - **技术周期成熟**：2020–2030年被视为供应链AI落地的黄金十年，运筹优化与AI结合成为共识，大模型、云计算算力等技术条件、产业需求与组织能力已同时成熟 [26]

文章核心观点 - 广西柳药集团作为区域医药流通龙头，其日常运营面临医药供应链的极端复杂性，包括上万SKU、多仓协同、强时效与强合规约束，这构成了一个需要同时平衡时效性、合规性、经济性的“不可能三角”难题 [1][2][4] - 为解决这一难题，柳药集团与华为云合作，通过数据湖整合、盘古预测大模型和天筹AI求解器等技术，构建了一套可自动求解复杂问题的智能供应链系统，实现了从经验驱动到数据智能驱动的转型 [2][13][22] - 智能供应链正成为行业确定性的发展方向，其核心是让供应链成为一个可被建模、推演和求解的计算系统，以应对业务复杂度超越人力极限的挑战，并为企业带来系统级的竞争优势 [11][25][26] - 华为云凭借其在数据治理、行业大模型和AI求解器工程化方面的综合能力，正成为推动智能供应链落地的重要基础设施提供者，其策略是从解决行业最复杂的真实问题入手，构建开放可复用的AI底座 [28][32][33] 行业背景与趋势 - 医药流通行业天生极端复杂，SKU数量以万计，对时效、温控与合规要求极高，且区域需求季节性波动强，同时行业利润空间被挤压，降本增效成为必答题 [7] - 供应链的角色正在转变，从后台成本中心走向前台，成为影响企业经营质量的关键变量，而AI是驱动整个供应链系统持续运转与自我优化的关键引擎 [7] - 全球趋势显示，到2027年，超过50%的大型跨国企业将采用AI、先进分析和事件驱动架构来构建具备实时可视化与智能决策能力的供应链控制塔 [8] - 中国市场供应链升级更为紧迫，中国社会物流总成本占GDP比重约为18%，远高于美国的8%，存在大量“无效流动”导致的隐性成本 [9] - 未来三年内，超过60%的中国大型企业将在供应链关键环节部署AI、预测模型与智能调度系统，供应链调度优化是数字化投资增速最快的领域之一，且已成为国家产业能力建设的一部分 [10][11] 柳药集团的挑战与智能化实践 - 公司日常运营面临典型挑战：需同时处理来自医院、药店、B2B渠道的数百条配送请求，每条请求时效、合规要求不同；订单品规多（一个订单可能超80种），包含高价值药和易报废冷链药品；调度员过去排车需一小时以上，难以应对动态变化 [1] - 公司选择与华为云合作，核心路径是将传统供应链“翻译”为数学语言，再用AI求解，具体分为三步：1）通过数据湖整合分散数据，实现全局状态可视；2）用盘古大模型进行SKU级需求预测；3）用天筹AI求解器进行多约束全局优化 [13][15][16][17] - 盘古预测大模型基于数万SKU历史数据及多维特征进行预测，在零售与供应链行业的公开实践中，预测准确率可达89%以上 [16] - 天筹AI求解器在跨仓调拨、拣货路径优化、配送排车等场景中，能在几分钟内求解多目标、多约束的全局最优方案，例如在排车时统筹时效、成本、车载率等目标 [18][20] - 项目落地数据显示，优化使仓间调拨成本与物料成本下降约20%，拣选与配送效率提升15%–18%，并显著压缩了调拨决策时间 [21] - 公司构建的智能供应链体系形成了一个可复用的三层结构：数字底座（业务抽象、数据实时化）、智能预测（需求推演、动态库存）、最优求解（运筹优化、自动执行） [22][23] 智能供应链的技术架构与价值 - 智能供应链系统的核心能力由数据湖、预测模型、AI求解器闭环实现，使供应链具备自我进化能力，能提前预判、自动优化、持续学习 [26] - 该技术架构的本质是把复杂系统“翻译”为机器可以理解和推演的对象，让需求可预测、约束可表达、最优解可求出并自动执行 [34][36] - 其价值在于将供应链从成本中心转变为可量化、可复用、可扩展的系统能力，成为企业新的增长引擎 [36] 华为云的策略与能力 - 华为云正从云服务商向“数据+AI”底座演进，其核心能力包括：行业领先的数据治理与安全能力、可做行业适配的大模型、能在千万级变量上稳定运行的求解器工程能力 [28] - 市场定位独特，能同时满足数据治理、行业大模型、高性能求解器三项能力的企业不多 [29] - 华为云已服务超过500家企业走向全球，云基础设施覆盖全球170多个国家、34个Region、101个可用区 [29] - 其AI落地策略具有ToB基因，不抢占单一入口，而是构建开放、可复用的AI底座（“算力黑土地”），并组建聚焦具体行业的“行业小分队”，深入解决高复杂度行业的真实问题 [32][33] - 公司着眼于未来3-5年，研究大模型、大数据、大算力在工农业、科技产业等传统但关键场景的应用 [33]