“乌卡时代”与“AI赋能”：中国物流行业如何走入下一个十年？

（原标题：“乌卡时代”与“AI赋能”：中国物流行业如何走入下一个十年？）

“现在已经不是靠单一企业来竞争，而是供应链与供应链的竞争。”12月20日，在广州举办的第27届中国供应链技术与管理发展高级研讨会上，宝供物流董事长刘武如此概括当下物流行业格局的转变特点。

他认为，中国经济走向高质量发展后，传统“大而全、小而全”的模式已无法支撑物流企业有效应对需求变动与竞争升级，必须从供应链视角来推动资源协同与效率提升。

中国物流与采购联合会会长何黎明也表示，供应链不仅是企业核心竞争力的体现，也同样属于国家间竞争的重要领域，“要特别重视数字化、绿色化和韧性化建设，才能在不确定的内外循环中寻求新的增长动能”。

在本次研讨会上，记者注意到，“创新”与“协同”已被参会各方视为破局关键。

一方面，何黎明强调，推动数字技术与现代物流深度融合已成必然趋势，行业要从信息化迈向智能化，通过实时数据采集与统筹指挥，实现降本增效与快速响应。

另一方面，不少与会嘉宾指出，宏观环境要求供应链必须强化风险预警与应急能力，在贸易摩擦、自然灾害以及极端气候等因素频发之际，构建多元化网络和充分的备选路径。同时，为满足可持续发展需求，绿色低碳理念需要贯穿到仓储、运输、包装等环节，以降低对环境的冲击。

“未来的竞争，是看谁的供应链反应快、效率高、韧性强，而不是靠物流成本如何低这一点。”刘武强调。

供应链竞争

刘武认为，在当下的物流行业竞争中，能否借助AI打破原有系统的封闭性，并利用外部数据实现实时共享，是企业能否抢占先机的关键。

他认为，企业若持续依赖封闭的系统与惯性思维，终将难以有效应对当下的市场变化。“过去的软件多是局限在‘小圈子’，只能做一些相对简单的数据处理。这在如今需求日益多元、各环节动态变化的行业环境下，就会出现捉襟见肘的状况。”他进一步指出，引入AI技术后，物流企业需要借助开放式数据平台与算法模型，将库存、运输乃至终端消费信息进行无缝衔接与实时分析，“只有用AI去打通上下游，才能让整个链条都‘动’起来”。

何黎明则从行业宏观视角，强调了AI技术在“从碎片化到平台化”转型过程中的重要意义。他指出，物流领域数据来源复杂，包括仓储、运输、订单、营销等多维度信息。若缺乏统一的标准和接口，任何先进技术都只能停留在局部试点。只有将结构化、半结构化、非结构化的数据进行归集与共享，AI才能真正完成对供应链全流程的精准分析与决策支持。

他同时呼吁，物流行业要加强对算法风险的评估，确保在追求效率的同时，也兼顾数据安全与合规性。

中国（深圳）综合开发研究院供应链管理规划研究所所长王国文则分享了自己在美国出差期间，利用大语言模型（ChatGPT）结合供应链管理流程标准进行二次训练的详细案例。

“我先把供应链端到端的流程输入给ChatGPT，再对它进行多轮问答和纠正，让它学会行业标准。”王国文介绍，模型在经过深度训练后，不仅能识别供应链中的核心痛点，还可以根据已有经验不断推演改进方案。“我专门搭建了一个‘供应链先知’的AI平台，让它去生成供应链优化的思路，包括采购、制造、仓储、运输、回收等各个环节，发现它给出的建议比想象中更具实操意义。”他表示。

在王国文看来，通用大模型若想真正服务于物流，需要“在碎片化业务场景中做更多专业化训练”，而不是止于理论层面的泛泛而谈；同时，这种“深度学习+场景训练”的融合模式，也为物流与供应链的数字化升级提供了一条可行路径。

G7易流创始人翟学魂亦表示，公路运输领域常面临复杂多变的路况与风险，若能在车辆终端布设智能化系统，实时捕捉司机驾驶行为与环境数据，并借助云端模型进行识别和分析，就可在事前预测异常路段或危险操作，从而显著降低事故率。

但另一方面，如何将AI在物流行业实际落地也是现场讨论的焦点。何黎明提出，目前物流与供应链的AI应用尚以单一场景为主，“碎片化试点”并不少见，但要走向系统性应用，需要数字底座、数据标准和组织文化等多重升级。

刘武亦强调，唯有建立跨部门、跨企业的协同机制，打破传统信息孤岛，AI的潜能才可最大化释放。

此外，记者注意到，现场不少与会嘉宾认为，AI除了带来效率红利，也能让供应链更“绿色”。比如，通过算法精准匹配运力，减少空驶率与无效消耗；自动调度可降低仓储与运输过程的能源浪费；智能识别和包装优化则可帮助实现环境友好。

应对“乌卡时代”

“在‘乌卡时代’（VUCA）里，供应链既要有韧性，也需有弹性。”麦当劳中国首席供应链官施云在分享中指出。‘乌卡时代’，源自英文“VUCA”，分别代表Volatility（易变性）、Uncertainty（不确定性）、Complexity（复杂性）和Ambiguity（模糊性）。随着全球化进程加剧、技术迭代加快以及突发事件频发，各行各业普遍面临高度的不确定性和复杂挑战，这就需要企业在决策与执行层面具备更强的灵活性与韧性。

施云表示，消费品零售行业瞬息万变，原先静态的计划模式在极度波动的市场面前往往疲于应对。“我们不仅要做到可视化和可感知，更要具备动态调节供应链网络的能力，才能随时根据需求调整产能、库存和配送策略。”他说。

施云介绍，目前，麦当劳通过搭建数字化中台，将供应链上各个节点（如农场、加工厂、物流中心、门店等）串联起来，实现信息的实时共享与自动处理。他说：“我们通过数字化手段，把所有环节进行数据化、标准化，并且建立了相应的预警与响应机制，这不仅提升了效率，还有效增强了对突发事件的应对能力。”

“在经济下行压力和全球不确定性增强的背景下，竞争不只局限于成本，更在于如何保持服务质量和供应链效率的双提升。”三星（中国）供应链负责人刘辉也指出，目前不少制造企业都面临需求波动、贸易摩擦、能源价格波动等多重压力，一旦供应链应变不及，就可能错失订单或陷入成本陷阱。

刘辉在现场表示，为了应对不确定性，三星在全球范围内强化了对物流和供应链伙伴的协同管理，将数据、流程、标准等各类要素深度绑定在一起。“只有上下游形成合力，才可能在波动里稳住交付、稳住品质，同时把风险降到可控范围。”他说。

隐山资本合伙人董中浪则总结了他对“黄金十年”之后物流行业的转型思考。他认为，过去十年来，电商和快运崛起、国企改革红利释放，大量资本与技术涌入，让中国物流实现了快速增长，但进入下一个十年，“经济增速趋缓、全球博弈加剧、消费模式转型，都让企业必须加快从单打独斗转向多维协同”。

“我把未来十年称作‘效能十年’。”在他看来，物流与供应链正从“纯资源投入”走向“高效资源配置”，不仅比拼运营效率，更要在绿色可持续、全球网络协同等方面取得突破，“把供应链视为一个生态去优化，而非局限于企业自身的小范围内”。

董中浪还特别提到供应链生态建设的重要性。“很多情况下，企业有了好技术，却苦于合作伙伴跟不上，数据对接不到位。我们常常说要‘提效’，但必须有统一的标准与共同的目标，否则再好的AI系统也只能单点生效。”他建议，行业要推动“跨界融合”与“多元合作”，不仅要融合制造、物流、零售，而且还要与金融、能源等领域携手，打通资源配置。

“只有多方共同打造一个可信、透明、可扩展的网络，我们才能真正把技术优势转化成产业优势。”他说。

“数字化、智能化和绿色化将成为未来物流行业的三大主旋律。”中国仓储与配送协会原会长沈绍基则强调，全球经贸格局正在经历新一轮洗牌，国内外对供应链的安全和韧性要求在普遍提升。

“在这个大背景下，物流行业需要加快推进数字技术的融合与应用，包括人工智能、大数据、区块链等，以全面提升效率与透明度。”沈绍基表示，AI技术的出现让预测更准确、决策更智能，“不仅能带来流程优化，也能提升供应链整体的应变能力。”

他同时提醒，竞争正在从企业对企业的层面，扩展到产业链、供应链乃至国家间的体系较量，“一旦某环节在国际合作或规则制定上跟不上，就难以在全球供应链中占据有利位置”。