陳金曉

［摘 要］人工智能的應(yīng)用和發(fā)展正在驅(qū)動供應(yīng)鏈發(fā)生新的深刻變革，對其各方面產(chǎn)生革命性的影響。文章針對人工智能驅(qū)動的供應(yīng)鏈變革，從平臺重構(gòu)、生態(tài)重塑、優(yōu)勢重建三個維度展開分析，圍繞平臺維度上的平臺升級和信息共享、生態(tài)維度上的組織形態(tài)演進和系統(tǒng)模式革新，以及優(yōu)勢維度上的價值創(chuàng)新、綠色轉(zhuǎn)型和應(yīng)變能力等層面進行論述，著重探討人工智能在各層面對供應(yīng)鏈的技術(shù)賦能、應(yīng)用價值和實施挑戰(zhàn)。最后，從研究和實踐的角度提出，未來可重點從競合生態(tài)化、技術(shù)采納行為、技術(shù)治理三個方面進一步推進供應(yīng)鏈的智能化躍遷，以實現(xiàn)人工智能時代供應(yīng)鏈的高質(zhì)量發(fā)展。

［關(guān)鍵詞］人工智能；供應(yīng)鏈；變革；智能化

［中圖分類號］F49［文獻標(biāo)識碼］A［文章編號］1673-0461（2023）05-0050-14

一、引言

供應(yīng)鏈與供應(yīng)鏈之間的競爭是21世紀(jì)經(jīng)濟競爭的關(guān)鍵戰(zhàn)場。隨著市場力量的轉(zhuǎn)變即買方市場的崛起，需求多樣化、個性化、定制化的特征日益凸顯。激烈的市場競爭加劇了供應(yīng)鏈的運行風(fēng)險，也對供應(yīng)鏈能力提出了更高要求。此外，國際政治經(jīng)濟格局復(fù)雜多變，新型冠狀病毒肺炎疫情肆虐全球，給供應(yīng)鏈的發(fā)展帶來了更多風(fēng)險和不確定性，多重因素疊加考驗供應(yīng)鏈的韌性和彈性建設(shè)。近年來，推動供應(yīng)鏈創(chuàng)新發(fā)展已上升為世界各主要經(jīng)濟體的國家戰(zhàn)略，中國也將提升供應(yīng)鏈現(xiàn)代化與安全可控能力列入了“十四五”發(fā)展規(guī)劃。技術(shù)進步是推動供應(yīng)鏈創(chuàng)新與發(fā)展的重要力量。信息技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用為供應(yīng)鏈降本增效、增強競爭力和安全性提供了強有力的支撐。當(dāng)前，以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為表征的新一輪科技革命深入演進，深刻影響世界經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和貿(mào)易格局，供應(yīng)鏈也隨之迎來數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全新機遇。隨著數(shù)字技術(shù)在供應(yīng)鏈領(lǐng)域由導(dǎo)入轉(zhuǎn)向拓展，人工智能構(gòu)建供應(yīng)鏈核心競爭力的作用持續(xù)凸顯，日益成為驅(qū)動供應(yīng)鏈智能化變革的關(guān)鍵動能。

盡管人工智能（Artificial intelligence， AI）的概念早在1956年就被提出［1］，但隨著研究和應(yīng)用的深化，其內(nèi)涵和外延不斷拓展，目前尚未在理論界形成統(tǒng)一的定義。從其實體屬性來看，人工智能是一種基于硬件、軟件和技術(shù)而研發(fā)的致力于實現(xiàn)特定功能和目標(biāo)的機器系統(tǒng)［2］；從功能效用來看，人工智能是基于人類思維形成對事物的感知與認(rèn)知，進而通過自主思考與深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生智能行為的能力［3-4］；從行動執(zhí)行來看，人工智能是為實現(xiàn)一個實體智能化運行而執(zhí)行的活動，使其完成需要人的智能才能勝任的高質(zhì)量的工作［5］。人工智能運用機器學(xué)習(xí)、認(rèn)知計算、大語言模型、自然語言生成、計算機視覺等技術(shù)，并與大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)結(jié)合，在一定的范圍和空間內(nèi)實現(xiàn)替代甚至超越人類從事智能工作的目標(biāo)。隨著技術(shù)的迭代升級與創(chuàng)新應(yīng)用，人工智能對經(jīng)濟社會發(fā)展的影響與日俱增［6］，逐漸成為國際科技競爭的重點領(lǐng)域。世界各國都在爭相制定人工智能的發(fā)展戰(zhàn)略，力圖在這一領(lǐng)域占領(lǐng)制高點。中國于2017年發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，并于2020年出臺《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》，旨在從國家層面系統(tǒng)布局人工智能的發(fā)展，使之成為推動經(jīng)濟增長的新引擎。

供應(yīng)鏈的目標(biāo)是在恰當(dāng)?shù)臅r間和地點為客戶提供所需的產(chǎn)品或服務(wù)。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，供應(yīng)鏈以市場需求為導(dǎo)向，通過采購、研發(fā)、生產(chǎn)、配送、銷售、服務(wù)等全過程的高效協(xié)同，促進物流、信息流、資金流、商流、技術(shù)流的全鏈條暢通，從而提高系統(tǒng)整體的運行質(zhì)量和效率。然而，諸如“囚徒困境（Prisoners dilemma）”“牛鞭效應(yīng)（Bullwhip effect）”“雙重邊際效應(yīng)（Double marginalization）”等來源于現(xiàn)實的問題一直備受理論界的關(guān)注，大量學(xué)者針對這些與信息和協(xié)調(diào)相關(guān)的問題展開了深入探討［7-13］，試圖對供應(yīng)鏈進行系統(tǒng)優(yōu)化以實現(xiàn)其更高的價值創(chuàng)造。可見，要持續(xù)快速響應(yīng)市場需求以達成供應(yīng)鏈的目標(biāo)，本身就頗具挑戰(zhàn)性。隨著世界經(jīng)濟加速向數(shù)字化、智能化方向轉(zhuǎn)型，新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式不斷涌現(xiàn)并沖擊既有市場，消費場景也更趨分散多元和去中心化［14］，全渠道的消費體驗［15-16］以及價值創(chuàng)造的多方參與［17-19］都對供應(yīng)鏈的可塑性和協(xié)同能力提出了更高期許。

在人工智能的持續(xù)滲透下，傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式、流通體系與消費模式都在發(fā)生深刻變化，供應(yīng)鏈體系正加速走向智能化。作為技術(shù)變革的重要方向，供應(yīng)鏈中的人工智能和數(shù)字化協(xié)同創(chuàng)造正在成為一種動態(tài)的商業(yè)規(guī)范［20］。由于其對供應(yīng)鏈變革的驅(qū)動將帶來巨大的經(jīng)濟價值，人工智能技術(shù)及其應(yīng)用擁有廣闊的市場前景。相關(guān)研究報告指出，人工智能帶來的最大經(jīng)濟收益將來自中國和北美，預(yù)計2030年總計約10.7萬億美元，占全球經(jīng)濟影響的近70%，因此人工智能將成為當(dāng)今快速變化的經(jīng)濟中最大的商業(yè)機會［21］。據(jù)TECHNAVIO（2022）分析預(yù)測，2022—2027年人工智能的市場規(guī)模預(yù)計將增加1 253億美元，以22.26%的復(fù)合年增長率擴大［22］。在供應(yīng)鏈領(lǐng)域，METICULOS RESEARCH（2019）的報告顯示，全球人工智能供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鰪?019年起預(yù)計將以45.3%的復(fù)合年增長率增長，并于2027年達到218億美元；而發(fā)展中國家是推動全球人工智能供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鲈鲩L的重要引擎，亞太地區(qū)有望在整個預(yù)測期內(nèi)實現(xiàn)最快的復(fù)合年增長率［20］。從制造業(yè)來看，根據(jù)MARKETS AND MARKETS（2022）的分析，2022年人工智能在制造業(yè)市場規(guī)模上的價值為23億美元，預(yù)計2027年將達到163億美元，2022—2027年的復(fù)合年增長率為47.9%［23］。

許多領(lǐng)先企業(yè)如華為、京東、阿里、Lenovo、Intel、Amazon、Google、Microsoft、IBM、Samsung等都在積極部署人工智能戰(zhàn)略，加快布局人工智能集成的供應(yīng)鏈系統(tǒng)，成為全球人工智能供應(yīng)鏈?zhǔn)袌龅囊I(lǐng)者。GARTNER（2021）提出了包含嵌入式人工智能與分析（Embedded AI and analytics）、超級自動化（Hyperautomation）、增強型數(shù)據(jù)智能（Augmented data intelligence）在內(nèi)的供應(yīng)鏈技術(shù)的八個關(guān)鍵趨勢，并預(yù)測這些技術(shù)將深度影響供應(yīng)鏈的業(yè)務(wù)模式［24］。人工智能不僅作為嵌入式的綜合性技術(shù)位列其一，并且其余的多個技術(shù)趨勢都與之密切相關(guān)。嵌入式人工智能與分析通過不依賴云解決方案的數(shù)據(jù)收集、高性能算法和機器學(xué)習(xí)，能夠?qū)崿F(xiàn)交互式數(shù)據(jù)可視化，并面向行業(yè)和企業(yè)提供實時的分析報告和智能導(dǎo)入的業(yè)務(wù)應(yīng)用軟件［25］。增強型數(shù)據(jù)智能以多種技術(shù)組合在多個數(shù)據(jù)管道之間建立關(guān)聯(lián)并實施高級數(shù)據(jù)挖掘，進而給出富有洞見的預(yù)測和策略建議［25］。事實上，2018—2021年人工智能已經(jīng)連續(xù)四年蟬聯(lián)供應(yīng)鏈戰(zhàn)略技術(shù)的八大趨勢，且2021年以硬件、軟件以及“智能＋算法”的企業(yè)級應(yīng)用位居頂級戰(zhàn)略技術(shù)行列［24］，而2022年則進一步融入超級自動化2.0（Hyperautomation 2.0）、數(shù)字供應(yīng)鏈孿生（Digital supply chain twin）、下一代機器人（Next generation robots）等供應(yīng)鏈技術(shù)主題中［26］。

當(dāng)前，人工智能正成為眾多行業(yè)的戰(zhàn)略性賦能，引領(lǐng)供應(yīng)鏈的技術(shù)演進和價值開拓。在烏卡（VUCA）特征日趨顯現(xiàn)的環(huán)境下，供應(yīng)鏈亟需加快自身變革以應(yīng)對各類復(fù)雜嚴(yán)峻的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。人工智能的出現(xiàn)賦能更加協(xié)同的經(jīng)濟活動、更高智慧的運作能力和更富柔性的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，以實現(xiàn)供應(yīng)鏈穩(wěn)健的系統(tǒng)運營和多元的價值創(chuàng)造。ALICKE 等（2021）指出，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)供應(yīng)鏈端到端的透明度和快速決策，推動供應(yīng)鏈在目標(biāo)解決方案設(shè)計、供應(yīng)商選擇、實施與系統(tǒng)集成、變更管理、能力建設(shè)、價值創(chuàng)造以及全價值捕獲等方面的革新［27］。DILDA 等（2021）認(rèn)為，人工智能可以有效地處理供應(yīng)鏈面臨的復(fù)雜性，助其更好地應(yīng)對變化、降低風(fēng)險并創(chuàng)造價值，通過解決方案設(shè)計、業(yè)務(wù)流程與能力建設(shè)、無縫技術(shù)實現(xiàn)三重方法增強價值鏈彈性［28］。憑借對供應(yīng)鏈全流程的轉(zhuǎn)型升級，人工智能從效率與成本、敏捷與響應(yīng)、安全與可靠等方面改善供應(yīng)鏈績效，在戰(zhàn)略與融資、產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)制造、市場營銷、服務(wù)運作、風(fēng)險管控等環(huán)節(jié)為供應(yīng)鏈帶來全面的經(jīng)濟價值提升［29］。

由此可見，充分發(fā)揮人工智能對供應(yīng)鏈變革的驅(qū)動作用，是當(dāng)前供應(yīng)鏈創(chuàng)新和可持續(xù)競爭力的關(guān)鍵所在。對其深入研究有助于更好地把握人工智能對供應(yīng)鏈發(fā)展的促進作用和潛在的負面影響，對于提升供應(yīng)鏈的核心競爭力與戰(zhàn)略安全、促進經(jīng)濟高質(zhì)量可持續(xù)增長具有重要現(xiàn)實意義。本文將聚焦人工智能驅(qū)動供應(yīng)鏈變革這一主題，從平臺重構(gòu)、生態(tài)重塑、優(yōu)勢重建三個維度展開具體分析，圍繞平臺維度上的供應(yīng)鏈平臺升級和信息共享、生態(tài)維度上的供應(yīng)鏈組織形態(tài)演進和系統(tǒng)模式革新，以及優(yōu)勢維度上的供應(yīng)鏈價值創(chuàng)新、綠色轉(zhuǎn)型和應(yīng)變能力等層面進行論述，著重分析和探討人工智能在各個層面對供應(yīng)鏈的技術(shù)賦能、應(yīng)用價值和實施挑戰(zhàn)，以期為人工智能時代供應(yīng)鏈的高質(zhì)量發(fā)展提供借鑒和參考。

二、人工智能驅(qū)動供應(yīng)鏈平臺重構(gòu)

人工智能的應(yīng)用正在加速供應(yīng)鏈的數(shù)字化平臺重構(gòu)，驅(qū)動“云端+邊緣”智能平臺的構(gòu)建與升級，并強化供應(yīng)鏈上下游的信息透明和跨界的信息共享。平臺升級將形成邊緣智能與云端智能的互補共生，進而推動信息同步、智能挖掘與應(yīng)用場景創(chuàng)新，加速實現(xiàn)全鏈條的透明可視化與協(xié)同響應(yīng)。與此同時，人工智能對供應(yīng)鏈的滲透對全場景自動化和邊緣智能平臺的適應(yīng)能力提出了更高要求，也面臨信息安全、價格歧視和算法合謀等多項挑戰(zhàn)。

（一）平臺升級

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷加速的背景下，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)已在供應(yīng)鏈領(lǐng)域得到廣泛運用。然而，隨著人工智能與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合帶來的大規(guī)模連接擴展和數(shù)據(jù)增長，網(wǎng)絡(luò)帶寬容量和成本的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸與響應(yīng)延遲、安全性受損等一系列問題，使得單憑云平臺的遠程服務(wù)器集中式計算無法滿足萬物互聯(lián)應(yīng)用場景的需要［30］，阻礙了人工智能在供應(yīng)鏈領(lǐng)域的進一步應(yīng)用。由于供應(yīng)鏈的拓展和延伸，產(chǎn)業(yè)組織面臨更多關(guān)于響應(yīng)時效、設(shè)備計算性能和數(shù)據(jù)隱私等方面的問題。在此背景下，邊緣計算作為一種互補為網(wǎng)絡(luò)終端的大數(shù)據(jù)本地化處理提供了技術(shù)支撐。由于靠近用戶和終端設(shè)備，邊緣計算不僅為分散化的消費場景建立邊緣服務(wù)平臺，而且顯著降低了對帶寬和時效的要求［31］。生產(chǎn)場景也因此從集中式系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)榉植际较到y(tǒng)，從而支持企業(yè)通過知識和服務(wù)共享開發(fā)擴展業(yè)務(wù)，最終提高生產(chǎn)制造的質(zhì)量和效率。分布式與集中式計算相結(jié)合可以優(yōu)化數(shù)據(jù)放置和數(shù)據(jù)傳輸時間，降低數(shù)據(jù)處理成本，提升供應(yīng)鏈系統(tǒng)的運行效率，并且增強隱私數(shù)據(jù)的安全性。隨著機器學(xué)習(xí)的進步和邊緣人工智能芯片的引入，邊緣設(shè)備的計算性能得以提升并且具備了在本地進行處理器密集型計算的能力，逐漸適配嵌入式人工智能的要求并形成邊緣智能平臺［32］。人工智能與邊緣計算的交叉與融合擴展了后者的內(nèi)核，而邊緣智能與云端智能的結(jié)合形成了互補共生，從云端和邊緣兩側(cè)系統(tǒng)優(yōu)化大數(shù)據(jù)處理能力，實現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)感知條件下供應(yīng)鏈數(shù)字化平臺架構(gòu)的突破式躍升。

“云端+邊緣”的智能平臺通過云端的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，在邊緣設(shè)備本地運行模型并執(zhí)行推斷、分析和預(yù)測，將智能服務(wù)從云端推向邊緣。人工智能對供應(yīng)鏈數(shù)字化平臺的升級不僅有利于供應(yīng)鏈計劃和渠道結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，更有助于用戶和消費者通過各種終端設(shè)備參與產(chǎn)品和服務(wù)的價值創(chuàng)造過程，是對供應(yīng)鏈協(xié)同能力和響應(yīng)水平的有效提升。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，人工智能的邊緣應(yīng)用將賦能機器人更加精準(zhǔn)敏捷地操作關(guān)鍵工藝流程，提高制造過程的質(zhì)量和自動化水平［33］，而機器學(xué)習(xí)等技術(shù)嵌入邊緣運行的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序，并利用本地傳感器控制輸出，可以改善生產(chǎn)效率并優(yōu)化產(chǎn)量［34］，實時監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量和設(shè)備效能［35］，及時調(diào)整或中止生產(chǎn)以響應(yīng)突發(fā)狀況，從而提升工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的智能化水平。在流通環(huán)節(jié)，基于云端智能的預(yù)測評估和系統(tǒng)調(diào)度，能夠?qū)嵤┟嫦蛘麠l供應(yīng)鏈的高級分析，并根據(jù)市場波動預(yù)測結(jié)果優(yōu)化庫存和配送網(wǎng)絡(luò)，而基于邊緣智能的傳感器和控制器能夠快速感知預(yù)警物流設(shè)施故障和運輸網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險［36］，并對局部設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)作出調(diào)整優(yōu)化，從而實現(xiàn)對整個物流系統(tǒng)的智能控制。在消費環(huán)節(jié)，邊緣智能設(shè)備將根據(jù)消費者的終端使用以及反饋數(shù)據(jù)為其提供定制化的模式推薦［37］，提升產(chǎn)品和服務(wù)的價值體驗。邊緣智能平臺促進了消費物聯(lián)網(wǎng)的智能應(yīng)用，不僅比云平臺響應(yīng)更加快捷和準(zhǔn)確，而且可以防止用戶隱私的泄露。所有這些都表明，圍繞“云端+邊緣”的平臺升級對于推動靈活、協(xié)同和快速響應(yīng)的供應(yīng)鏈創(chuàng)建，以及促進其運行自動化、成本節(jié)約和效率提升等都將發(fā)揮重大的作用。

盡管國際上關(guān)于邊緣人工智能的架構(gòu)和算法尚未建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，但是領(lǐng)先的云服務(wù)供應(yīng)商已經(jīng)著手邊緣人工智能服務(wù)平臺的構(gòu)建，并為客戶提供整體性解決方案。GARTNER（2022）預(yù)測，數(shù)據(jù)分析將加速向邊緣環(huán)境擴展，到2025年逾50%的企業(yè)核心數(shù)據(jù)都將不再依托云端或數(shù)據(jù)中心的集中式創(chuàng)建和處理［38］。隨著5G通信技術(shù)的發(fā)展，大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)成為其主要業(yè)務(wù)場景之一，對去中心化的邊緣本地數(shù)據(jù)處理提出了更大需求［39］，客觀上加速了邊緣智能平臺的落地，并與云端智能平臺協(xié)同推進供應(yīng)鏈的智能化變革。然而，尚在發(fā)展初期的邊緣人工智能在供應(yīng)鏈領(lǐng)域的應(yīng)用也存在一些亟需突破的挑戰(zhàn)。盡管能夠準(zhǔn)確預(yù)測風(fēng)險和需求變化并作出快速決策，但在自動化應(yīng)用方面，諸如機器人、無人機等邊緣設(shè)施尚且無法覆蓋供應(yīng)鏈的全流程場景，僅可滿足生產(chǎn)、采購等局部場景的自動化［40-41］。新冠疫情等原因催生的零接觸業(yè)務(wù)，也對包括倉儲物流在內(nèi)的供應(yīng)鏈場景自動化提出了更多需求，同時促進生產(chǎn)資源的重新分配［42］。多樣化、即時化和碎片化的業(yè)務(wù)場景將考驗邊緣智能平臺的適應(yīng)能力，需要進行綜合部署實現(xiàn)靈活運維。此外，邊緣人工智能對芯片的計算性能、成本、功耗以及開發(fā)環(huán)境提出了更高要求，其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)部署［43］、商業(yè)模式匹配［44］以及平臺輕量化［45］等問題也有待進一步研究。

（二）信息共享

供應(yīng)鏈的多主體特性決定了上下游主體間共享信息的重要性。組織間信息的不對稱和不完全會加大供應(yīng)鏈運行的風(fēng)險，帶來成本高企、效率低下等弊端。暢通的信息流和及時準(zhǔn)確的信息傳遞是實現(xiàn)供應(yīng)鏈協(xié)同增效的關(guān)鍵。隨著線性垂直供應(yīng)鏈向更為復(fù)雜的非線性網(wǎng)絡(luò)拓展，信息失真和扭曲等問題愈加顯現(xiàn)［46］，對傳統(tǒng)信息技術(shù)提出了挑戰(zhàn)?；诟呒壸灾鞯娜斯ぶ悄芟到y(tǒng)正在強化供應(yīng)鏈中的信息透明，以增強供應(yīng)鏈的控制和優(yōu)化能力［47］。通過模擬自主智能體之間的交互行為，人工智能能夠分析成員主體的復(fù)雜行為與合作模式，模仿決策者的推斷、決策與行動，進而突破信息孤島實現(xiàn)跨領(lǐng)域的信息共享和智能分析。與大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云/邊緣計算等技術(shù)結(jié)合，人工智能可以強化數(shù)據(jù)收集、信息分類和預(yù)測建模，促進供應(yīng)鏈中的信息流通和信息追溯，實現(xiàn)基于平臺的開放共享與全鏈條的透明可視化。

人工智能驅(qū)動的創(chuàng)新在不斷增長的商業(yè)環(huán)境中促進了信息的即時訪問和有效決策［48］，對基于信息共享、信息處理和系統(tǒng)集成的穩(wěn)健供應(yīng)鏈設(shè)計產(chǎn)生了積極影響，被視為供應(yīng)鏈績效改進和彈性構(gòu)建的關(guān)鍵因素。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial neural network）、數(shù)據(jù)挖掘（Data mining）、模糊模型（Fuzzy model）和支持向量機（Support vector machine）實現(xiàn)了更高精度、更高性能和更有效的需求預(yù)測［49］。其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種信息處理技術(shù)具有多功能性，能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式、知識或模型，被用作計算智能的主要工具廣泛應(yīng)用于供應(yīng)鏈領(lǐng)域生產(chǎn)、銷售、需求等環(huán)節(jié)的預(yù)測，以及供應(yīng)商選擇和客戶細分等方面［50］。多級供應(yīng)鏈的生產(chǎn)率主要受成員之間互動與合作的影響，基于代理（Agent）的供應(yīng)鏈系統(tǒng)旨在促進這種合作決策過程，推動成員主體之間的合作與協(xié)調(diào)，并為交互式信息共享提供結(jié)構(gòu)化的環(huán)境［51］?；诙啻硐到y(tǒng)（Multi-agent systems），可以構(gòu)建以獨立代理區(qū)域共享為特征的架構(gòu)，以避免“牛鞭效應(yīng)”和缺貨風(fēng)險，促進供應(yīng)平衡和資源平衡［49］。數(shù)據(jù)信任是跨主體業(yè)務(wù)集成的一大挑戰(zhàn)，區(qū)塊鏈等技術(shù)的結(jié)合提升了供應(yīng)鏈中交易信息的真實性和透明度，通過分布式數(shù)據(jù)庫促進成員間的信息傳輸與共享，加強決策協(xié)調(diào)和產(chǎn)品信息追溯，實現(xiàn)信任網(wǎng)絡(luò)與協(xié)作關(guān)系的構(gòu)建。DORA 等（2022）指出，采用人工智能可以提高供應(yīng)鏈的透明度和可追溯性，而技術(shù)準(zhǔn)備、安全、隱私、客戶滿意度、感知利益、需求波動性、法規(guī)遵從性等是供應(yīng)鏈采用人工智能的關(guān)鍵成功因素［52］。

人工智能技術(shù)的應(yīng)用在強化供應(yīng)鏈信息共享的同時，也會帶來數(shù)據(jù)利用、信息安全等方面的負面影響。利用用戶生成的數(shù)據(jù)能夠從客戶的角度獲取競爭情報，并通過機器學(xué)習(xí)研究不對稱的市場結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品競爭的細分市場以及競爭網(wǎng)絡(luò)［53］，但同時也有利于企業(yè)對用戶進行分類，并針對不同類別的用戶實施價格歧視，甚至進行個性化定價從而減少消費者剩余［54］。即便在算法公平的條件下，觀測數(shù)據(jù)中的偏差、不完整、歷史性歧視和噪音等因素，也可能會使數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測模型對某些用戶群體不利，因此基于歧視感知的數(shù)據(jù)挖掘引起了廣泛關(guān)注，通過開發(fā)用于非歧視性預(yù)測建模的新算法，可以實現(xiàn)性能標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一［55］。此外，人工智能的引入促成了自主學(xué)習(xí)操作的定價算法，但同時也推動了以往受制于信息不暢和違約風(fēng)險而難以實現(xiàn)的算法合謀［56］。也有一些研究認(rèn)為，從算法合作和實驗性寡頭壟斷的角度分析，協(xié)調(diào)默契的合謀行為并非迅速、容易且不可避免的；實驗經(jīng)濟學(xué)的研究表明，在一個給定的市場中，企業(yè)間的信息交換對于合謀至關(guān)重要，而算法之間的通信也是人工智能研究中的主題之一，盡管方式還比較有限［57］。此外，在人工智能等數(shù)字化環(huán)境中，用戶生成數(shù)據(jù)的出讓風(fēng)險顯著抬升，使得有關(guān)隱私安全的責(zé)任追溯難度加大［58］。因此，數(shù)據(jù)與算法的治理涉及審計、監(jiān)測、法律以及責(zé)任等方面的問題。GAUTIER等（2020）指出，當(dāng)前人工智能技術(shù)參與價格歧視和合謀的能力，要在關(guān)于算法的法律規(guī)則或執(zhí)法實踐改革中得到充分及時的審視［59］。

三、人工智能驅(qū)動供應(yīng)鏈生態(tài)重塑

人工智能與“云端+邊緣”平臺的融合，將加速供應(yīng)鏈組織形態(tài)從傳統(tǒng)的單鏈形式向生態(tài)化的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)重塑，進而驅(qū)動供應(yīng)鏈系統(tǒng)從高人工干預(yù)向低干預(yù)和零干預(yù)的模式變革，推進智能自主式供應(yīng)鏈的構(gòu)建。在人工智能的賦能下，組織的生態(tài)化重塑將有力提升供應(yīng)鏈對集成式市場需求的響應(yīng)能力，而自主式供應(yīng)鏈將進一步強化流程集成與自動化，實現(xiàn)快速自主的計劃、預(yù)測、響應(yīng)和調(diào)整。這種技術(shù)滲透將對既有的行業(yè)生態(tài)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成挑戰(zhàn)，而供應(yīng)鏈自主模式的構(gòu)建則對關(guān)鍵資源要素的協(xié)調(diào)提出了新的命題。

（一）組織形態(tài)演進

數(shù)字化環(huán)境培育了虛實融合的商務(wù)空間，不但促進了供應(yīng)鏈成員之間的縱向協(xié)調(diào)，而且推動了跨供應(yīng)鏈的企業(yè)之間橫向合作關(guān)系的建立。特別是人工智能與云端以及邊緣平臺的融合，推動了以智能平臺為載體的供應(yīng)鏈組織的構(gòu)建。傳統(tǒng)供應(yīng)鏈的線性垂直型結(jié)構(gòu)被顛覆，跨行業(yè)、跨部門、跨區(qū)域的主體在智能平臺的支撐下展開密集的信息流通與業(yè)務(wù)合作，形成了各類主體動態(tài)交互的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)［60］。與此同時，供應(yīng)鏈成員企業(yè)與平臺主體、客戶以及金融、物流、廣告、法律等服務(wù)機構(gòu)通過智能平臺密切聯(lián)系，各種服務(wù)被集成到成員企業(yè)的業(yè)務(wù)中，供應(yīng)鏈的組織架構(gòu)更加復(fù)雜并趨于生態(tài)化。在智能平臺的賦能下，各類主體的業(yè)務(wù)觸角穿越部門和行業(yè)的邊界向外圍空間蔓延，形成橫向拓展、跨界生長的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)［61］。在智能化的商務(wù)空間中，立體交錯的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)基于利益攸關(guān)方或產(chǎn)業(yè)集群的有機組織，通過相交的節(jié)點建立動態(tài)跨界的業(yè)務(wù)聯(lián)系，而同一主體則以不同的角色動態(tài)參與多個鏈條的運作，形成跨界主體協(xié)同互動、貢獻并傳遞價值的過程。整個演進過程中，供應(yīng)鏈的組織形態(tài)從傳統(tǒng)的單鏈形式向生態(tài)化的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)重塑，從而為客戶提供更高質(zhì)量、更富價值的集成產(chǎn)品和服務(wù)?；谄脚_的生態(tài)系統(tǒng)圍繞穩(wěn)定的產(chǎn)品系統(tǒng)組織眾多獨立主體參與其中，這種組織形態(tài)在許多部門優(yōu)于傳統(tǒng)的垂直整合系統(tǒng)，因為它具有更大的“生成性（Generativity）”，即促進自主、異質(zhì)企業(yè)的互補創(chuàng)新，從而將平臺的使用范圍和價值擴展到用戶［62］。

供應(yīng)鏈的生態(tài)化重塑是智能化變革浪潮中滿足市場集成式需求進而延續(xù)競爭優(yōu)勢的必然選擇，而人工智能為這一轉(zhuǎn)型提供了技術(shù)支撐與賦能。構(gòu)建人工智能開放技術(shù)平臺可以提升供應(yīng)鏈的資源配置、主體協(xié)同和服務(wù)支撐水平，也將推動以網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)為特征的市場同側(cè)競合。NICULESCU等（2018）認(rèn)為，在戰(zhàn)略性平臺開放策略下，市場在位者設(shè)計網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)強度的能力非常重要；高強度的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)會使新參與主體回避市場，而中等強度的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)會使具有高吸收能力的新參與者獲得開放技術(shù)［63］。對于需求側(cè)，基于平臺智能分析的互補產(chǎn)品促銷能夠影響消費者對生態(tài)網(wǎng)絡(luò)深度和廣度的感知［64］，激勵更多生態(tài)伙伴協(xié)同參與，進而催生生態(tài)網(wǎng)絡(luò)組織的動態(tài)變化。OZCAN和HANNAH（2020）研究了供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)中顛覆性技術(shù)的獨特動態(tài)，從現(xiàn)實的角度考慮企業(yè)的供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)采用，指出新技術(shù)的融合要求企業(yè)重新配置其供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)以更好應(yīng)對顛覆性技術(shù)［65］。多層次供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的財務(wù)促成因素是協(xié)調(diào)多個供應(yīng)商運營所面臨的挑戰(zhàn)之一，人工智能驅(qū)動的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提供可持續(xù)的融資流［66］。OLAN等（2022）的研究表明，人工智能等技術(shù)的進步正在徹底改變供應(yīng)鏈金融根深蒂固的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的流程，不僅提供了重要的經(jīng)濟機會，而且實現(xiàn)了最有效的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)利用率［67］。

PENTLAND等（2022）從以路徑為中心的技術(shù)視角指出，組織變革的軌跡取決于技術(shù)如何影響組織的行動方式，當(dāng)技術(shù)提供了靈活組合以產(chǎn)生新路徑的新行動時，更有可能帶來決定性的變革［68］。為建立新興技術(shù)與組織之間的關(guān)系，通過引入一種關(guān)系視角，BAILEY等（2022）將新興技術(shù)視為一組動態(tài)發(fā)展的關(guān)系而非穩(wěn)定的實體，從而解釋技術(shù)對關(guān)鍵組織過程和現(xiàn)象日益增強的影響和作用［69］。人工智能等新興技術(shù)正在以難以預(yù)測的路徑快速變化，同時影響著組織的各個方面，并且影響范圍深遠，使組織內(nèi)部、組織之間及其與邊界之外的參與者之間產(chǎn)生新的相互依賴關(guān)系［69］。這種技術(shù)滲透可能對既有的行業(yè)生態(tài)形成巨大沖擊，傳統(tǒng)上由在任者提供的產(chǎn)品和服務(wù)或被眾多新參與的初創(chuàng)企業(yè)迅速瓦解，導(dǎo)致新的合作關(guān)系和權(quán)力的重大轉(zhuǎn)移，并在生態(tài)系統(tǒng)中產(chǎn)生不同的增長模式和高度相互依存的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)［70］。不僅如此，數(shù)字智能技術(shù)通過改變協(xié)調(diào)和規(guī)范企業(yè)核心業(yè)務(wù)活動的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，深刻影響了企業(yè)的運營方式，給行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的監(jiān)管效力帶來了挑戰(zhàn)［71］。供應(yīng)鏈的生態(tài)化重塑必須具備對智能化浪潮沖擊的適應(yīng)能力，才能抓住技術(shù)變革的紅利贏得更大增長空間。組織在商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的交互行為與生物物種在自然生態(tài)系統(tǒng)中的相互作用類似，LUSCH等（2016）由此開發(fā)了一個包含適應(yīng)性規(guī)則、適應(yīng)性實踐以及適應(yīng)性系統(tǒng)創(chuàng)建指南的綜合性框架，以構(gòu)建組織在生態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)性中的重要角色［72］。

（二）系統(tǒng)模式革新

數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用打破了傳統(tǒng)上相對分散的供應(yīng)鏈服務(wù)體系，促進了各種服務(wù)和應(yīng)用的集成化，助力企業(yè)實時掌握供應(yīng)鏈全流程的價值傳遞過程。專業(yè)化服務(wù)的無縫銜接提升了供應(yīng)鏈績效，開放的智能平臺和應(yīng)用集成推動了供應(yīng)鏈端到端的可視化與信息共享，而基于數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測分析算法增強了供應(yīng)鏈的前瞻能力。在此基礎(chǔ)上，人工智能的優(yōu)勢進一步顯現(xiàn)?；跈C器學(xué)習(xí)的高級預(yù)測和決策分析為供應(yīng)鏈提供智能解決方案，而深度學(xué)習(xí)（Deep learning）、認(rèn)知計算（Cognitive computing）等技術(shù)的嵌入將提高供應(yīng)鏈組織的感知、決策、執(zhí)行和學(xué)習(xí)水平，賦能供應(yīng)鏈自適應(yīng)與靈活性建設(shè)［73-75］。無人技術(shù)和設(shè)備已在制造、倉儲、配送等多個應(yīng)用場景發(fā)揮作用，有效降低了人工干預(yù)及其成本，提高了供應(yīng)鏈的自主能力和運作效率［76］?；诖淼墓?yīng)鏈系統(tǒng)通過優(yōu)化和控制降低了各環(huán)節(jié)的人工干預(yù)，促進全流程的自動化［77］，進而驅(qū)動供應(yīng)鏈系統(tǒng)模式朝著自主性的方向變革。與自主技術(shù)的結(jié)合將進一步推進智能自主供應(yīng)鏈的構(gòu)建，進而實現(xiàn)供應(yīng)鏈自主計劃、端到端的流程自動化以及系統(tǒng)的自我調(diào)整與修復(fù)。

人工智能驅(qū)動的自主式供應(yīng)鏈從計劃、可見性、感知、決策、合作、流程等方面實現(xiàn)系統(tǒng)模式的革新。企業(yè)通過遺傳算法和設(shè)備物理模擬生成并優(yōu)化產(chǎn)品架構(gòu)設(shè)計方案，并與大規(guī)模供應(yīng)鏈計劃相結(jié)合，能夠增強業(yè)務(wù)場景分析能力，減少客戶響應(yīng)時間，進而提升供應(yīng)鏈計劃的準(zhǔn)確性［78］。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的應(yīng)用強化了對供應(yīng)鏈各節(jié)點完成訂單以及訂單去向的預(yù)測能力，從而促進供應(yīng)鏈中產(chǎn)品訂單全生命周期的可視化。通過自然語言處理（Natural language processing）建立基于感知與交互的人機界面［79］，企業(yè)從非結(jié)構(gòu)化文本中自動驗證并生成供應(yīng)鏈圖，以增強對供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)的可見性［80］。使用智能感知技術(shù)和邊緣技術(shù)采集全生命周期內(nèi)的多源數(shù)據(jù)，推動供應(yīng)鏈資源與云平臺的無縫對接，可以構(gòu)建智能集成管理模式，實現(xiàn)供應(yīng)鏈集成與實時監(jiān)控，提升云服務(wù)的敏捷性和靈活性，從而以最低的成本感知需求變化并快速響應(yīng)多樣需求。利用來自網(wǎng)絡(luò)和邊緣設(shè)備的實時數(shù)據(jù)，通過機器學(xué)習(xí)等手段從中發(fā)現(xiàn)知識和見解，進而在供應(yīng)鏈中創(chuàng)建實時可訪問的信息，并作出及時、準(zhǔn)確和富有洞察的自主決策，給出最優(yōu)解決方案的建議。智能平臺的資源整合與共享功能不僅要促進供應(yīng)鏈的上下游協(xié)同，更要推動整個生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的均衡與協(xié)調(diào)，因此平臺策略需對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的價值作出復(fù)雜權(quán)衡，以促進主體間跨界多向合作關(guān)系的建立［64］。由于可見性的增強，供應(yīng)鏈的信息愈加密集且透明，機器學(xué)習(xí)、機器人流程自動化（Robotic process automation）與區(qū)塊鏈等技術(shù)的綜合運用將賦能快速的計劃、預(yù)測、響應(yīng)與調(diào)整，從采購管理、生產(chǎn)制造、庫存控制、運輸網(wǎng)絡(luò)、需求預(yù)測、訂單揀選、客戶關(guān)系等方面推動供應(yīng)鏈端到端的流程集成與自動化［81］。

盡管供應(yīng)鏈自主模式的構(gòu)建富有價值前景，但是目前人工智能的應(yīng)用計劃仍具挑戰(zhàn)性，兌現(xiàn)的程度比較有限，主要集中在一些集成自主技術(shù)的用于室內(nèi)場景的特定設(shè)備上，而在非結(jié)構(gòu)性的操作對象上尚難奏效。推動從高人工干預(yù)向低干預(yù)甚至零干預(yù)模式的躍遷，要在數(shù)字化效率躍升的基礎(chǔ)上促進企業(yè)業(yè)務(wù)計劃轉(zhuǎn)型，對跨界價值鏈上的感知需求進行同步和優(yōu)化，提升關(guān)聯(lián)價值鏈的決策敏捷性和效率，進而推動基于人工智能的供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)自動化和機器人流程自動化［82］。數(shù)據(jù)、算法、算力、機器人等關(guān)鍵人工智能資源的協(xié)調(diào)，及其與倉儲設(shè)施、信息系統(tǒng)等其它相關(guān)資源的協(xié)同，是充分發(fā)揮人工智能的預(yù)測、計劃與學(xué)習(xí)能力的關(guān)鍵。事實上，人工智能的能力并非獨立，與人的能力結(jié)合并相互作用、相互進化，能夠進一步發(fā)揮彼此的互補優(yōu)勢，共同促進空間優(yōu)化和勞動生產(chǎn)率的提高，從而協(xié)同創(chuàng)造新的競爭優(yōu)勢和業(yè)務(wù)價值［83］。因此，人機智能協(xié)同的自主式供應(yīng)鏈將是合意于未來場景的供應(yīng)鏈系統(tǒng)模式。

四、人工智能驅(qū)動供應(yīng)鏈優(yōu)勢重建

在生態(tài)重塑的基礎(chǔ)上，人工智能的應(yīng)用將推動供應(yīng)鏈的價值路徑創(chuàng)新，形成全生態(tài)協(xié)同的價值共創(chuàng)體系，并通過強化供應(yīng)鏈的綠色轉(zhuǎn)型和應(yīng)變能力構(gòu)筑新的競爭優(yōu)勢。在人工智能的加持下，供應(yīng)鏈的共創(chuàng)生態(tài)以價值融合為路徑創(chuàng)造集成式需求價值，通過開發(fā)綠色解決方案催生更高層次的環(huán)境治理，基于動態(tài)風(fēng)控和業(yè)務(wù)連續(xù)性強化應(yīng)變能力與韌性建設(shè)。與此同時，人工智能的滲透也將使生態(tài)系統(tǒng)面臨適應(yīng)性的考驗，或給共創(chuàng)生態(tài)帶來超預(yù)期的價值破壞因素，對于資源環(huán)境也隱含潛在的威脅，多維風(fēng)險的預(yù)測和識別將是供應(yīng)鏈優(yōu)勢重建的基礎(chǔ)。

（一）價值創(chuàng)新

人工智能驅(qū)動供應(yīng)鏈向生態(tài)化的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型升級，在智能互聯(lián)的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中，跨界主體通過端到端的鏈接實現(xiàn)多向互動，以協(xié)同的方式參與業(yè)務(wù)運作與整合。生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建推動了供應(yīng)鏈價值實現(xiàn)路徑的創(chuàng)新，使之從傳統(tǒng)單維流程式的價值交付體系，向多維生態(tài)化的價值創(chuàng)造體系轉(zhuǎn)變。在人工智能技術(shù)使能下，參與主體通過生態(tài)化的業(yè)務(wù)交流與協(xié)作實現(xiàn)價值的協(xié)同共創(chuàng)。智能平臺促進了信息的交互與融合，通過跨界數(shù)據(jù)的整合與分析，為各類主體跨越產(chǎn)業(yè)及市場的邊界尋求創(chuàng)新合作提供支持。樞紐企業(yè)與異構(gòu)的互補企業(yè)建立生態(tài)化合作關(guān)系，構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)共同為客戶和自身創(chuàng)造價值［19］。企業(yè)之間交流機會的拓展豐富了企業(yè)的經(jīng)驗和資源，強化了企業(yè)間的學(xué)習(xí)與合作，進而在消費者積極反饋促進應(yīng)用更新的基礎(chǔ)上激發(fā)互補創(chuàng)新［84］。虛擬空間的構(gòu)建促進了企業(yè)與客戶的實時鏈接與互動，使得客戶能夠廣泛參與研發(fā)、設(shè)計、制造、配送等供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，進而以客戶為中心營造開放多元共享的創(chuàng)新生態(tài)。移動終端與社會化媒體的引入推動了客戶之間的虛擬社交與互動，使之交流共創(chuàng)體驗與消費評價，促進價值創(chuàng)新與增長［85］。

多元主體交流互動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)成為研判市場潮流、挖掘需求潛力和創(chuàng)造全新需求的關(guān)鍵資源。機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的利用不僅使企業(yè)快速掌握需求量的變化趨勢，更為重要的是對需求內(nèi)容動向的把握，即客戶對新產(chǎn)品和新服務(wù)的未來需求［86］。這些要求不僅包含對產(chǎn)品和服務(wù)在質(zhì)量、功能、性能等方面的確定性要求，更具價值的是對客戶自身尚未形成明確感知的模糊性需求的智能挖掘。邊緣智能平臺的嵌入使得終端設(shè)備即時捕獲的用戶使用和反饋數(shù)據(jù)無需向云端傳送，即可對用戶進行市場細分和定位，在保護隱私的同時為其提供個性化的實時推薦［87］。云端智能平臺的應(yīng)用則進一步針對使用價值的本質(zhì)需求，對直接或間接從客戶、市場分析、調(diào)查、產(chǎn)品和服務(wù)評價以及交易歷史中獲取的客戶生成數(shù)據(jù)進行深層挖掘［88］，從而洞察客戶的體驗與感知，創(chuàng)造超前的新需求和新場景，為客戶提供全新的產(chǎn)品和服務(wù)價值。隨著市場的升級，融合多種產(chǎn)品和服務(wù)的一站式消費需求與日俱增。許多市場開始形成一種新的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，即價值由多個生產(chǎn)者共同創(chuàng)造，并由生產(chǎn)者聯(lián)盟或獨立企業(yè)聚合成一個共同的捆綁產(chǎn)品［18］。人工智能技術(shù)不僅使能多種關(guān)聯(lián)產(chǎn)品的智能鏈接與集成化，而且在業(yè)務(wù)層面促進了生產(chǎn)者聯(lián)盟的協(xié)同創(chuàng)新，推動了產(chǎn)品與服務(wù)的去邊界化和價值融合，從而滿足市場的集成式需求。

全生態(tài)協(xié)同共創(chuàng)是人工智能技術(shù)使能下形成的新市場結(jié)構(gòu)。此類市場的需求、生產(chǎn)選擇、收益分配和相對市場力量隨之產(chǎn)生了新的變化，并且這些市場中的生產(chǎn)者通常并非零和意義上的競爭對手，因為每個市場的產(chǎn)出都會對其它市場的生產(chǎn)決策產(chǎn)生外部性；這種特性允許多個生產(chǎn)者在均衡的狀態(tài)下發(fā)展，競爭對手的均衡產(chǎn)量形成了戰(zhàn)略互補，但生產(chǎn)者之間的競爭也彰顯無疑［18］。盡管生態(tài)化合作關(guān)系中的價值共創(chuàng)已經(jīng)得到重視，但對這些關(guān)系中可能破壞價值的挑戰(zhàn)卻關(guān)注甚少。事實上，價值的創(chuàng)造和破壞過程往往交織在一起，隨著時間的推移，最初的共創(chuàng)預(yù)期可能會由于某些偶發(fā)行為及其潛在機制最終導(dǎo)致價值破壞；機會主義、不公平的租金分配、逃避、不對稱權(quán)力的利用和過度依賴等因素都會引發(fā)價值破壞，而互補性競爭對手以結(jié)盟方式應(yīng)對樞紐企業(yè)的機會主義行為會進一步破壞生態(tài)系統(tǒng)的價值［19］。CENNAMO和SANTAL（2019）認(rèn)為，基于智能平臺的生態(tài)系統(tǒng)在形成更大的生成性和生產(chǎn)力的同時，也會導(dǎo)致成員主體滿足用戶需求的方式發(fā)生更大變化，并可能阻礙生態(tài)系統(tǒng)的價值創(chuàng)造；其原因在于，客戶滿意度的提高有助于形成集體共享的平臺系統(tǒng)聲譽并讓所有參與者從中受益，這意味著生成性的增強盡管提高了客戶滿意度，并對平臺系統(tǒng)聲譽產(chǎn)生了積極影響，但隨著平臺系統(tǒng)的成熟以及平臺系統(tǒng)之間競爭的加劇，消極的搭便車效應(yīng)或?qū)⒅饾u顯現(xiàn)［62］。因此，基于智能平臺的生態(tài)成員集體行動及其對系統(tǒng)價值創(chuàng)新的影響，值得進一步深入研究。

（二）綠色轉(zhuǎn)型

隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展，資源和環(huán)境問題日益凸顯。企業(yè)要獲得可持續(xù)的競爭優(yōu)勢，必須加快實現(xiàn)供應(yīng)鏈的綠色轉(zhuǎn)型，構(gòu)建更加高效、更高智能和更可持續(xù)的供應(yīng)鏈體系。打造綠色供應(yīng)鏈關(guān)鍵在于提高供應(yīng)鏈的系統(tǒng)效率，從整體上以更低的資源和環(huán)境損耗實現(xiàn)更高的經(jīng)濟效益。數(shù)字化轉(zhuǎn)型為供應(yīng)鏈優(yōu)化資源配置、提高運行效率、促進節(jié)能減排提供了技術(shù)基礎(chǔ)。機器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計算機視覺等人工智能技術(shù)在可持續(xù)運輸［89］、可再生能源［90］、碳排放［91］、智慧城市環(huán)境可持續(xù)［92］等方面得到了具體應(yīng)用。人工智能的導(dǎo)入賦予供應(yīng)鏈更加敏捷、智能、彈性的運行環(huán)境，增強供應(yīng)鏈全流程的可見性，促進各環(huán)節(jié)的協(xié)同運作和節(jié)能增效，進而從系統(tǒng)層面提高資源利用率，為供應(yīng)鏈有效應(yīng)對資源環(huán)境約束提供強大的技術(shù)賦能。對于企業(yè)而言，人工智能為其學(xué)習(xí)全球供應(yīng)鏈與產(chǎn)業(yè)流程規(guī)劃提供了硬軟件支持，以減少與上游礦產(chǎn)、油氣等資源生產(chǎn)相關(guān)的水、能源和土地投入，同時減少對碳排放的凈貢獻，降低供應(yīng)鏈流程的運作成本［93］。

與區(qū)塊鏈、云計算等其它新興技術(shù)融合，人工智能也將為全行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生效益［94］。針對開放式綠色供應(yīng)鏈中的知識不對稱問題，ZHANG等（2019）構(gòu)建了綠色供應(yīng)鏈企業(yè)的知識創(chuàng)造過程模型，提出了一種基于邊緣計算和區(qū)塊鏈的分散式知識共享框架，提供邊緣智能服務(wù)的邊緣計算被集成到框架中，以滿足區(qū)塊鏈對分布式網(wǎng)絡(luò)的需求［95］。云計算改變了服務(wù)提供商和用戶之間的能源消費動態(tài)，基于云平臺的信息技術(shù)服務(wù)可以提高用戶的能源效率，而其異構(gòu)影響取決于云服務(wù)模型、能源類型和內(nèi)部信息技術(shù)硬件強度等因素［96］。云端與邊緣智能的結(jié)合，強化了供需網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點企業(yè)、最終消費者以及企業(yè)內(nèi)部各部門的信息共享與協(xié)同，賦能企業(yè)實時掌握供應(yīng)鏈中的生產(chǎn)、庫存、訂單、運輸?shù)葎討B(tài)信息，促進全鏈條資源的整合與高效利用，消除由信息壁壘等原因造成的資源閑置與浪費。在采購、制造、營銷、物流等供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)，利用人工智能算法可以對各類資源的投入數(shù)量、運輸路線與耗時、環(huán)境足跡分布、供應(yīng)商質(zhì)量等數(shù)據(jù)進行全面持續(xù)的分析，為供應(yīng)鏈的環(huán)境風(fēng)險提供智能識別和追蹤，優(yōu)化綠色供應(yīng)商與合作伙伴選擇，從而給出最優(yōu)解決方案和決策建議，在促進降本增效的同時提升供應(yīng)鏈的可持續(xù)能力。

除了降低資源利用強度、提高供應(yīng)鏈效率外，人工智能促進環(huán)境可持續(xù)性的價值還體現(xiàn)在如何在更高層次上推動環(huán)境治理。人工智能的使用可以超越傳統(tǒng)的環(huán)境治理杠桿，實現(xiàn)在多方利益相互作用情境下的全面治理［97］，并且消除人的情感偏見和信息不對稱［98］，最大限度減少自利行為，進而衍生出文化上合適的組織流程和個人實踐，因此被證明是多種組織績效的投資優(yōu)先項［93］。資源和環(huán)境問題涉及政治、經(jīng)濟、環(huán)境等多個層面的利益子系統(tǒng)，因此為綠色供應(yīng)鏈持續(xù)提供有效解決方案，人工智能的研究與應(yīng)用要超越單純的技術(shù)思維，從社會、經(jīng)濟、環(huán)境、技術(shù)等多維視角出發(fā)加以審視。技術(shù)創(chuàng)新對運作效率、組織流程、消費習(xí)慣等方面的改變，或在一定程度上加劇有限資源消耗或環(huán)境退化［99］。例如，新能源汽車的使用盡管降低了石油的直接消耗，但由于能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的滯后，其對碳減排的實際貢獻尚需論證。人工智能在微觀層面上的收益并不意味著構(gòu)成全球供應(yīng)鏈負面環(huán)境后果的宏觀解決方案［100］。因此，除了強調(diào)環(huán)境規(guī)制的必要性，人工智能的應(yīng)用還需充分考慮其結(jié)果對決策者行為產(chǎn)生的影響，并且明晰氣候數(shù)據(jù)中的政治、歷史、社會等宏觀綜合因素，通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)改進以及決策者與機器的交互提高決策的科學(xué)性。此外，由于依托大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施，人工智能的應(yīng)用本身也存在氣候風(fēng)險，需對數(shù)據(jù)中心等設(shè)施的環(huán)境可持續(xù)性進行評估和改善［101］。

（三）應(yīng)變能力

在動蕩多變的環(huán)境中，供應(yīng)鏈要面對社會經(jīng)濟形勢、自然災(zāi)害以及市場波動等各種沖擊。一方面，由于全球化和業(yè)務(wù)外包，供應(yīng)鏈也愈發(fā)容易受到破壞性外部事件的影響，加之各種突發(fā)危機時有發(fā)生，提升供應(yīng)鏈的快速應(yīng)變能力至關(guān)重要。另一方面，供應(yīng)鏈自身正變得越來越動態(tài)，其流程和產(chǎn)品的變革速度不斷加快，以適應(yīng)持續(xù)變化的商業(yè)環(huán)境和技術(shù)［102］。由于各種內(nèi)外部因素對績效的威脅，供應(yīng)鏈需要識別、評估和響應(yīng)所有環(huán)節(jié)中可能出現(xiàn)的問題，并基于多維數(shù)據(jù)作出快速的自適應(yīng)決策，這些要求使得人工智能成為供應(yīng)鏈提升應(yīng)變能力的關(guān)鍵技術(shù)賦能［103］。自適應(yīng)算法、預(yù)測和學(xué)習(xí)技術(shù)等信息處理能力的構(gòu)建，能夠幫助企業(yè)提升對供應(yīng)鏈風(fēng)險的預(yù)判能力并增強其自適應(yīng)技能。利用人工智能算法對供應(yīng)鏈的經(jīng)驗知識和實時數(shù)據(jù)進行處理和學(xué)習(xí)，企業(yè)可以分析導(dǎo)致問題出現(xiàn)的因素組合，同時預(yù)測供應(yīng)鏈未來可能遭遇的變化和風(fēng)險以及各種因素相互作用帶來的潛在影響。在總結(jié)和預(yù)測的基礎(chǔ)上，人工智能技術(shù)使能的自主供應(yīng)鏈系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)，能夠掌握所有潛在因素的組合及其出現(xiàn)的可能性，提出應(yīng)對變化和風(fēng)險的策略和備用方案，主動決策并自主實施最優(yōu)策略，從而確保供應(yīng)鏈安全可控。

供應(yīng)鏈彈性是應(yīng)變能力建設(shè)的重心，人工智能為塑造供應(yīng)鏈彈性提供了有效的解決方案?；谥悄芩惴ǖ募啥鄬傩詻Q策技術(shù)能夠識別開發(fā)不同彈性策略的人工智能技術(shù)模式，而模糊邏輯程序（Fuzzy logic programming）、機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)和基于代理的系統(tǒng)（Agent-based system）等技術(shù)的應(yīng)用將對提升供應(yīng)鏈彈性發(fā)揮積極作用［104］。金融技術(shù)創(chuàng)新簡化企業(yè)貸款和交易流程推動供應(yīng)鏈金融的實施，以促進可持續(xù)的供應(yīng)鏈投融資，提高其運營資本和競爭力［105］。機器學(xué)習(xí)等工具的利用可有效預(yù)測中小企業(yè)的信用風(fēng)險，改善融資決策和融資能力［106］，從而優(yōu)化供應(yīng)鏈中的資金流，避免資金斷鏈的風(fēng)險。基于人工智能的數(shù)據(jù)采集、處理和自訓(xùn)練能力以及面向人工智能的信息系統(tǒng)，可以幫助企業(yè)在復(fù)雜和不確定的斷鏈中快速決策，強化敏捷采購和備鏈計劃，調(diào)整運輸網(wǎng)絡(luò)確保安全通暢，以減少供應(yīng)中斷的影響，促進成本節(jié)約和效率改善［107］。通過人工智能支撐的庫存和產(chǎn)能實時預(yù)測與決策共享，合作企業(yè)可以掌握供應(yīng)鏈上即將發(fā)生的風(fēng)險事件，并建立應(yīng)對風(fēng)險的合作機制，在破壞性事件期間迅速調(diào)整戰(zhàn)略，并在自適應(yīng)算法的支持下使供應(yīng)鏈在中斷后快速恢復(fù)［108-109］。人工智能驅(qū)動的數(shù)字孿生（Digital twin）能夠增強預(yù)測性和反應(yīng)性決策，實現(xiàn)端到端的可見性和業(yè)務(wù)連續(xù)性［110］，進而推動生態(tài)伙伴共同繪制供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)圖［111］，實時監(jiān)控各級網(wǎng)絡(luò)節(jié)點、產(chǎn)品流通和業(yè)務(wù)全流程，提升風(fēng)險識別和響應(yīng)水平。總之，人工智能通過發(fā)展供應(yīng)鏈在金融、采購、運輸、庫存、產(chǎn)能以及可見性等方面的能力，能夠提升供應(yīng)鏈的業(yè)務(wù)連續(xù)性和動態(tài)能力，從而助力供應(yīng)鏈構(gòu)建彈性運作機制。

盡管眾多研究指出人工智能在提升供應(yīng)鏈應(yīng)變能力方面的巨大潛力，但其真正的效用在實踐層面尚未得到充分的開發(fā)。究其原因，其一，相比于探索尚未熟悉的人工智能潛力，供應(yīng)鏈的決策者或更傾向于采用經(jīng)過驗證的解決方案［103］。然而，充分發(fā)揮人工智能在預(yù)測、學(xué)習(xí)和主動決策方面的優(yōu)勢，并非使其完全代替決策者，而是構(gòu)建決策者與機器智能協(xié)同的自主供應(yīng)鏈，利用人工智能發(fā)現(xiàn)的新知識優(yōu)化決策，從而更好地管理風(fēng)險和不確定性。其二，不同的人工智能技術(shù)在供應(yīng)鏈風(fēng)險管控中的應(yīng)用具有不同的針對性［112］。早期技術(shù)在一定程度上能有效降低風(fēng)險的危害，但更為首要的風(fēng)險預(yù)測和識別卻依賴于機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析和多代理系統(tǒng)等尚未在供應(yīng)鏈風(fēng)險領(lǐng)域成熟應(yīng)用的技術(shù)。面向集成技術(shù)框架的預(yù)測、學(xué)習(xí)與優(yōu)化等技術(shù)結(jié)合將對供應(yīng)鏈進行復(fù)雜系統(tǒng)建模，推動風(fēng)險管控實踐從靜態(tài)向動態(tài)模式轉(zhuǎn)變，提升決策過程的自動化水平。其三，數(shù)據(jù)驅(qū)動模型已經(jīng)逐漸取代傳統(tǒng)的決策分析模型［113］，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量直接決定決策結(jié)果的有效性，也是決定自主供應(yīng)鏈的自我修復(fù)能力的關(guān)鍵要素。人工智能的應(yīng)用依賴于大量數(shù)據(jù)源和大型多維數(shù)據(jù)集的可用性，對于涵蓋多主體和多環(huán)節(jié)的供應(yīng)鏈系統(tǒng)及其外部環(huán)境而言尤甚，生態(tài)伙伴之間基于信任的數(shù)據(jù)收集、存儲和共享是人工智能技術(shù)得以采納的基礎(chǔ)。如何平衡數(shù)據(jù)的共享與安全，以最大限度地提升數(shù)據(jù)的透明度和可用性，也是供應(yīng)鏈應(yīng)變能力建設(shè)面臨的挑戰(zhàn)。

五、總結(jié)與展望

（一）研究結(jié)論

作為引領(lǐng)科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的新興技術(shù)，人工智能正在深刻改變經(jīng)濟社會的發(fā)展形態(tài)，為商業(yè)世界帶來顛覆性的技術(shù)創(chuàng)新和價值創(chuàng)造。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)、邊緣計算、信息處理算法、多代理系統(tǒng)等技術(shù)的進步，人工智能正在供應(yīng)鏈領(lǐng)域釋放巨大潛力，驅(qū)動供應(yīng)鏈邁向新的深刻變革，在各層面產(chǎn)生革命性的影響。本文從平臺重構(gòu)、生態(tài)重塑、優(yōu)勢重建三個維度對人工智能在供應(yīng)鏈變革中的技術(shù)賦能、應(yīng)用價值和實施挑戰(zhàn)進行了分析和論述。

綜合上述三個維度來看，在技術(shù)賦能方面，人工智能驅(qū)動數(shù)字化平臺實現(xiàn)架構(gòu)升級并激發(fā)應(yīng)用場景創(chuàng)新，供應(yīng)鏈中信息的暢通性和共享性顯著增強，進而推動供應(yīng)鏈組織形態(tài)的生態(tài)化躍遷和系統(tǒng)模式的自主式革新，逐漸向全生態(tài)協(xié)同的價值共創(chuàng)體系演進，并為供應(yīng)鏈的綠色可持續(xù)性和應(yīng)變能力提供高效賦能。

在應(yīng)用價值方面，基于平臺的信息共享與透明可視化有力促進了供應(yīng)鏈的成員協(xié)調(diào)和績效改善，云端與邊緣智能平臺對應(yīng)用場景的創(chuàng)新從生產(chǎn)、流通、消費等環(huán)節(jié)有效提升了供應(yīng)鏈的協(xié)同能力和響應(yīng)水平；組織的生態(tài)化重塑為滿足集成式需求并獲得持續(xù)競爭優(yōu)勢注入了動能，價值共創(chuàng)生態(tài)的形成推動了產(chǎn)品和服務(wù)的去邊界化與價值融合以創(chuàng)造集成化的需求價值；自主式供應(yīng)鏈的構(gòu)建強化端到端的流程集成與自動化，致力于實現(xiàn)快速自主的計劃、預(yù)測、響應(yīng)和調(diào)整；對綠色解決方案的技術(shù)支持在促進供應(yīng)鏈節(jié)能減排與增效的同時將催生更高層次的綠色治理，而應(yīng)變能力建設(shè)則通過發(fā)展動態(tài)風(fēng)險管控和業(yè)務(wù)連續(xù)性為供應(yīng)鏈建立有效的彈性運作機制。

在實施挑戰(zhàn)方面，人工智能技術(shù)的滲透不僅伴隨著信息安全、價格歧視以及算法合謀等問題，更將對既有行業(yè)生態(tài)產(chǎn)生沖擊并挑戰(zhàn)在位者的運營和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，對生態(tài)系統(tǒng)的適應(yīng)能力提出了更高要求，而共創(chuàng)生態(tài)中的一些潛在因素則有可能打破共創(chuàng)預(yù)期，阻礙生態(tài)系統(tǒng)的價值創(chuàng)造甚至引發(fā)價值破壞；供應(yīng)鏈自主模式的兌現(xiàn)程度較低，在關(guān)鍵要素的協(xié)調(diào)及其與其它資源的協(xié)同等方面存在短板，而分布式平臺的應(yīng)用尚未遍及供應(yīng)鏈的全流程，需要加快適應(yīng)即時化、多樣化和碎片化的業(yè)務(wù)場景；風(fēng)險的預(yù)測和識別是供應(yīng)鏈智能技術(shù)應(yīng)用中的薄弱環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量以及人機協(xié)同模式的構(gòu)建是風(fēng)險管控決策的關(guān)鍵，而技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用同樣潛伏著包括資源環(huán)境在內(nèi)的各種風(fēng)險，應(yīng)充分考慮人的行為性并基于多維視角綜合加以審視。

（二）研究展望

盡管當(dāng)前供應(yīng)鏈的智能化變革已經(jīng)取得了較多進展，并在供應(yīng)鏈的一些重要環(huán)節(jié)發(fā)揮了作用，但從研究和實踐的角度還存在很多差距和機會。隨著人工智能的持續(xù)滲透和應(yīng)用，其必然對供應(yīng)鏈的運行產(chǎn)生深遠影響。除了上述的實施挑戰(zhàn)外，未來可重點關(guān)注競合生態(tài)化、技術(shù)采納行為、技術(shù)治理等方面，推動供應(yīng)鏈智能化研究和實踐的深入發(fā)展。

1.競合生態(tài)化

供應(yīng)鏈組織趨于生態(tài)化的特質(zhì)為人工智能的實施提供了一個自然的框架。數(shù)字化環(huán)境下，生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的多元主體交互競合生成海量數(shù)據(jù)，對其所依賴的物理和數(shù)字網(wǎng)絡(luò)提出了大容量、精益化、時效性等運行要求。人工智能以僅靠人類思維無法企及的高效方式優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)編排，將推動供應(yīng)鏈的生態(tài)運作從被動轉(zhuǎn)向主動，流程從手控轉(zhuǎn)向自主，服務(wù)從標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)向個性化，生產(chǎn)計劃從預(yù)報轉(zhuǎn)向預(yù)測［49］。組織間的動態(tài)競合關(guān)系以及產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新通過生態(tài)進化不斷產(chǎn)生變異和迭代，利用機器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)挖掘進化的新趨勢和新方向，發(fā)揮混合智能技術(shù)的協(xié)同作用和互補性，可以為復(fù)雜競合場景提供持續(xù)的解決方案。通過對交互式?jīng)Q策系統(tǒng)的研究能夠加深對人工智能工具的理解，從而提高開發(fā)此類解決方案的能力?？缃缰黧w的互補創(chuàng)新是生態(tài)網(wǎng)絡(luò)獲得更大價值生成性的重要優(yōu)勢。應(yīng)加強人工智能在具體行業(yè)供應(yīng)鏈中的應(yīng)用研究，以創(chuàng)建更為專業(yè)和深刻的知識背景，從而更好地適應(yīng)于競合生態(tài)化背景下的跨界創(chuàng)新實踐。

2.技術(shù)采納行為

決策者對人工智能的采納行為將對供應(yīng)鏈產(chǎn)生重要的影響。這些行為因素包括技術(shù)采納前后的行為以及意圖、態(tài)度和感知行為控制等［114］。LOCH（2017）指出，行為因素在人工智能技術(shù)采納中的作用甚至比其在既定流程和運作管理中的作用更為重要［115］。當(dāng)前針對技術(shù)采納行為的研究大多圍繞單一主體，而供應(yīng)鏈的多主體特性將豐富決策者行為探索的知識體系，面向整個供應(yīng)鏈系統(tǒng)的技術(shù)采納將最大化技術(shù)的應(yīng)用價值［116］。尤其是在生態(tài)化發(fā)展的背景下，供應(yīng)鏈的運行數(shù)據(jù)來自系統(tǒng)內(nèi)部的所有層級和外部環(huán)境，并且系統(tǒng)層面的技術(shù)采納需要跨界主體間的密切協(xié)作。主體間的協(xié)作涉及雙邊/多邊信任、交易與協(xié)調(diào)、技術(shù)采納共識形成等一系列行為問題，行為間的交互作用甚至?xí)诠?yīng)鏈中產(chǎn)生連鎖效應(yīng)。因此，需要針對技術(shù)采納行為對人工智能驅(qū)動的供應(yīng)鏈決策的影響路徑和影響機制展開研究，深入分析行為因素對基于數(shù)據(jù)的決策結(jié)果的作用機理，以促進人工智能應(yīng)用價值的最大化。

3.技術(shù)治理

要形成對供應(yīng)鏈“負責(zé)任”的驅(qū)動能力，必須加強人工智能技術(shù)的治理。作為一種智能化的信息處理技術(shù)，人工智能當(dāng)前并不具備人的意識和理解能力，因此在其發(fā)展和應(yīng)用中要特別關(guān)注技術(shù)本身的風(fēng)險。在數(shù)據(jù)責(zé)任方面，人工智能的使用規(guī)范要對數(shù)據(jù)安全和個人信息保護作出明確要求。不同于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，寫入人工智能模型的用戶數(shù)據(jù)由于現(xiàn)實技術(shù)瓶頸等原因難以在使用后及時清除。因此，人工智能的開發(fā)要加快事關(guān)信息安全的關(guān)鍵技術(shù)突破，并促進應(yīng)用平臺與用戶之間的信息對稱，規(guī)避信息的過度調(diào)取和濫用，從而讓技術(shù)創(chuàng)新切實負起數(shù)據(jù)責(zé)任。在算法責(zé)任方面，人工智能算法通過海量用戶數(shù)據(jù)的挖掘掌握消費者偏好，并向其提供個性化的推薦服務(wù)，但這一服務(wù)極有可能將正面的個性化推薦轉(zhuǎn)變成負面的“信息繭房（Information cocoons）” ［117］，造成用戶視角、觀點與認(rèn)知的片面性和單一性，進而放大社會偏見?？梢?，應(yīng)加強對算法責(zé)任治理的研究，確保算法結(jié)果能向用戶和消費者提供開放多維的信息價值。另外，云端服務(wù)器和邊緣設(shè)備提供推薦服務(wù)均存在隱私安全或數(shù)據(jù)濫用等隱患，對此需要引起重視。在落地責(zé)任方面，人工智能技術(shù)的應(yīng)用存在“道德洗白（Ethical whitewashing）”和“機器洗白（Machinewashing）”等現(xiàn)象［118］，即一些企業(yè)通過對人工智能技術(shù)責(zé)任的宣傳公關(guān)以轉(zhuǎn)移公眾注意力，掩飾或粉飾其在技術(shù)落地中的失范行為和問題。此外，經(jīng)濟社會始終是以人與人交互為主導(dǎo)的領(lǐng)域，因此盡管人工智能發(fā)展迅猛，但技術(shù)落地必須遵循必要性和適用性的原則，以確保其是促進經(jīng)濟社會進步的戰(zhàn)略性賦能，而非對現(xiàn)實社會的全面替代。

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Abstract： The application and development of artificial intelligence are driving a new and profound transformation in supply chains and bringing revolutionary impacts on various aspects of supply chains. This paper focuses on the artificial intelligence-driven supply chain transformation. It is discussed from three perspectives as platform reconfiguration，

ecology reinvention and advantage reconstruction.

To be specific， for the platform perspective， the levels of platform upgrade and information sharing are expounded; for the ecology perspective， the levels of organizational form evolution and system mode innovation are analyzed; and for the advantage perspective， the levels of value innovation， green transformation and adaptability are discussed. The technological empowerment， application values and implementation challenges of artificial intelligence to supply chains are emphasized on each level.

Finally， to realize the high-quality development of supply chains in the era of artificial intelligence， it is proposed that in the future， the intelligent transformation of supply chains can be further promoted from three aspects in terms of research and practice： coopetition ecology， technology adoption behavior and technology governance.

Key words：artificial intelligence; supply chain; transformation; intellectualization

（責(zé)任編輯：張夢楠）