自动化、数字化、智能化：潘永刚解析供应链科技的三层价值实现路径

【导语】在神州控股“Next Chain”2025智慧供应链创新大会上，罗戈研究院长潘永刚发表主题演讲，从供应链科技图谱的三层架构（自动化、数字化、智能化）切入，结合实战案例解析科技如何落地创效，并展望AI技术深度融合趋势，强调供应链科技需系统投入、人机协同，推动供应链向高效智能韧性方向发展。

在由神州控股主办的“Next Chain”2025智慧供应链创新大会上，、罗戈研究院长、物流沙龙联合创始人潘永刚以《供应链科技价值创造解析》为题发表主题演讲。他从供应链科技图谱入手，结合多家领先企业的实战案例，系统解析了科技在自动化、数字化与智能化三大层次如何落地并创造实际价值，并进一步展望了AI技术在供应链领域的深度融合趋势。

01 供应链科技生态图谱：三层架构构建全链路能力

潘永刚指出，理解供应链科技的价值，首先需要建立清晰的层次框架。他将当前国内供应链科技领域划分为三个层次：自动化、数字化和智能化。

在操作层面，自动化技术正在重塑物流执行环节。无人仓、AGV/AMR、无人配送车等智能设备逐步替代或辅助人工，实现“人机共舞”。特别是在末端配送环节，无人车已进入规模化应用阶段。例如，中国邮政近(jìn)期(qī)一(yī)次(cì)性(xìng)采购(gòu)7000台(tái)无(wú)人(rén)配(pèi)送(sòng)车(chē)，显(xiǎn)示(shì)出(chū)市(shì)场(chǎng)已(yǐ)迎(yíng)来(lái)转(zhuǎn)折(zhé)点(diǎn)。在(zài)城(chéng)配(pèi)和(hé)厂(chǎng)内(nèi)物(wù)流(liú)场(chǎng)景(jǐng)中(zhōng)，无(wú)人(rén)车(chē)可(kě)降(jiàng)低(dī)超(chāo)过(guò)50%的(de)运(yùn)营(yíng)成(chéng)本(běn)。

在(zài)管(guǎn)理(lǐ)层(céng)面(miàn)，数(shù)字(zì)化(huà)系(xì)统(tǒng)打(dǎ)通(tōng)流(liú)程(chéng)与(yǔ)数(shù)据(jù)，实(shí)现运营可视化与协同。通过WMS、TMS、OMS等系统集成，企业能够构建统一的订单中心、库存中心与结算平台，实现集约化采购与物流管理。潘永刚强调，数字化不仅是系统上线，更是组织与流程的重构，其带来的管理效益（常达数亿元）必须通过系统固化，否则易因组织变动而流失。

在决策层面，智能化技术赋能战略规划与动态优化。基于大数据与AI算法，企业能够进行网络规划、需求预测、库存优化和智能调度，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的跨越。智能控制塔、算法引擎等工具正在成为企业供应链的“智慧大脑”。

这三个层次并非孤立存在，而是通过数据与流程紧密串联，共同构成供应链科技的价值实现路径。

02 供应链科技价值实践：从规划到执行的落地案例

潘永刚通过多个典型案例，具体说明了供应链科技在各层次如何创造可量化的价值。

在规划计划层，某国内头部家电企业通过网络规划优化工具，构建“一盘棋”仓网，实现统仓共配。该项目通过数据治理、业务建模与场景试点，优化了电商toB与toC业务的库存布局与补货策略。2024年，仅在电商商家补货场景就实现成本下降1000多万元，toC端配送场景也节约200多万元。此外，系统还沉淀了模型与方法论，提升了组织的持续优化能力。

在数字化运营层，多家大型企业通过集中采购与集约物流的数字化变革，实现管理重构。这类项目通常以企业架构方法为支撑，涵盖流程、数据、应用与技术四个架构维度，最终将管理优化成果固化在系统中，避免因人员更迭导致流程倒退。

在执行操作层，AI技术正在多个细分场景中发挥实效。例如：

n AI+多式联运：在某蒙煤外运项目中，平台通过融合铁路、公路、水运数据，运用AI算法生成千种物流方案，实现运输成本从300元/吨降至285元/吨，降幅5%。

n AI+智能调度：基于“人+车+挂+货+路”五流合一的数据平台，系统能在1分钟内筛选匹配车辆，15分钟内完成调车，大幅提升车辆利用率和交易效率。

n 自动化仓库：通过视觉收货、RPA+WMS+WCS等系统集成，某仓库实现扫码时长从199秒/托降至53秒/托，扫码成功率达100%，并取消暂存区，优化空间利用。

这些案例表明，科技价值并非停留在概念层面，而是体现在成本下降、效率提升、库存优化等具体指标中。

03 AI时代供应链科技展望：三大方向开启新征程 

随着AI技术快速发展，供应链科技正进入新一轮演进周期。潘永刚指出，AI在供应链领域的应用可分为三类：机器学习的AI、生成式AI和代理式AI。

机器学习的AI 主要用于预测、优化类任务，如需求预测、动态定价、风险预警等。全球多家企业已通过ML模型实现显著效益，如某服装品牌通过销售预测与库存分配优化，提升全价销售率5%，降低门店库存差异7.5%。

生成式AI 则擅长处理非结构化数据与知识内容，可用于培训材料生成、维修方案辅助、流程设计等。例如，某企业使用GenAI生成标准化培训视频，制作时间减少40%，观看率提高3倍。

代理式AI 是更前沿的方向，它能感知环境、规划任务、执行动作，形成自主决策系统。联想智能产品配置器是典型代表，其通过多代理协同，实现从客户请求感(gǎn)知(zhī)到(dào)产(chǎn)品(pǐn)配(pèi)置(zhì)、替(tì)代(dài)品(pǐn)推(tuī)荐(jiàn)的(de)全程(chéng)自(zì)动(dòng)化(huà)，展(zhǎn)现(xiàn)出(chū)“系(xì)统(tǒng)级(jí)智(zhì)能(néng)”的(de)潜(qián)力(lì)。

此(cǐ)外(wài)，行(xíng)业(yè)专(zhuān)属(shǔ)大(dà)模(mó)型(xíng)正(zhèng)在(zài)兴(xìng)起(qǐ)。中(zhōng)国(guó)物(wù)流(liú)集团(tuán)发(fā)布(bù)的(de)“流(liú)云(yún)”大(dà)模(mó)型(xíng)，已(yǐ)应(yīng)用(yòng)于(yú)网(wǎng)络货运、仓储调度、物流采购等九大领域，提升运单匹配率10%，降低运输成本5%。

潘永刚特别指出，未来仓储的重塑方向将是“AI智能体+物联网+运动单元”的三板斧组合。通过工艺模型与调度算法的持续优化，实现“极致成本”与“极致体验”的平衡。

在演讲最后，潘永刚强调，供应链科技的价值创造是一个系统工程，需要企业在自动化、数字化、智能化三个层次持续投入，并结合自身业务特点选择合适的技术路径。AI不是替代人工，而是通过人机协同，推动供应链向更高效、更智能、更韧性的方向发展。