魏际刚 王 超
摘 要：数智化供应链是提升供应链现代化水平的关键支撑，对推动传统产业数字化转型、抢占全球供应链重构制高点、构建新发展格局具有重要战略意义。当前，我国数智化供应链发展虽取得一定进展，但仍面临不少挑战。为此，应从战略高度加快推动数智化供应链发展，加快推进供应链数智化转型，聚焦重点领域开展试点示范，推动数智技术赋能供应链，培养数智化供应链人才，积极融入全球供应链体系。
关键词：数智化供应链；智能化转型；战略
2023年年底，首届中国国际供应链促进博览会在北京举办，设置智能汽车链、绿色农业链、清洁能源链、数字科技链、健康生活链等5大产业链和供应链服务展区，吸引了众多观众前来参观。图/中新社
数智化供应链在数字化供应链的基础上，通过广泛应用大数据分析、人工智能、物联网、机器人等前沿技术，实现供应链的智能感知、实时响应、动态优化和自主决策。与传统数字化供应链相比，数智化供应链实现了数据的端到端贯通与全流程智能化升级，为企业提供更加精准、高效、弹性的供应链解决方案。这使得企业能够在复杂多变的市场环境中快速适应需求变化，优化资源配置，推动供应链绿色化、低碳化转型，促进经济高质量发展与环境高水平保护协同发展，实现人与自然和谐共生。在全球不确定性加剧的外部环境下，数智化供应链更是成为保障国家经济安全、支撑产业链供应链稳定、促进高质量发展的战略利器。这对加快建设现代化经济体系、实现经济社会高质量发展具有重大而深远的意义。
一、我国数智化供应链建设取得一定进展
近年来，我国相关行业供应链通过人工智能、大数据、云计算、物联网等关键技术的集成创新应用，加速供应链数字化、网络化、智能化进程。中国信息通信研究院发布的数据显示，2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元，同比增长18%；初步统计，2023年规模达到5784亿元，增速达13.9%。在供应链领域，AI技术主要应用于需求预测、生产计划优化、库存管理等环节，能够提升决策的精准性和自动化水平。在大数据方面，我国拥有海量的消费者和企业数据资源。赛迪顾问统计数据显示，2022年，我国工业大数据规模达到346亿元，同比上升约34%。在供应链场景中，企业利用大数据技术优化供应商管理、风险评估、物流路径规划等，显著提高了供应链的敏捷性和韧性。云计算为供应链提供了灵活可扩展的IT基础设施。根据中国信息通信研究院发布的数据，2023年我国云计算市场规模达到6192亿元，同比增长36%，其中具有行业、区域影响力的工业互联网平台超150家，工业APP数量超过28万个，重点工业互联网平台连接工业设备超过7900万台（套），服务工业企业超过160万家。供应链上下游企业借助云平台实现了数据共享和业务协同，打通了信息孤岛。制造业、零售业、物流业作为数智化供应链应用的重点领域，涌现出一批典型企业和创新案例，行业龙头企业通过打造行业级平台，研发前沿算法模型，驱动产业链上下游企业数智化转型，重塑传统供应链运作模式。
国家政策对数智化供应链发展的引导支持作用明显，中央和地方政府密集出台政策，从顶层设计、专项规划、财税支持、法规标准等方面为数智化供应链发展营造了良好的政策环境。我国高度重视新兴技术在供应链创新中的应用，出台了一系列支持性政策。2021年，中央网络安全和信息化委员会印发《“十四五”国家信息化规划》，明确提出打造大数据支撑、网络化共享、智能化协作的智慧供应链体系；2021年发布的《“十四五”智能制造发展规划》，将打造智慧供应链作为重点任务之一。2021年商务部、中央网信办、国家发展改革委三部门联合发布《“十四五”电子商务发展规划》，提出到2025年基本建成供需适配、内外联通、安全高效、智慧绿色的现代物流体系。2023年工业和信息化部、国家发展改革委、财政部等8部门联合发布《关于加快传统制造业转型升级的指导意见》，鼓励龙头企业共享解决方案和工具包，带动产业链上下游整体推进数字化转型，加强供应链数字化管理和产业链资源共享。2024年商务部印发《数字商务三年行动计划（2024—2026年）》，提出“数商兴产”行动，建强数字化产业链供应链。在数据要素方面，《“十四五”大数据产业发展规划》明确提出加强数据要素市场建设，建立健全数据产权交易体系。《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》则从顶层制度设计层面提出加快构建数字规则体系，为数据高效流动和应用创新扫清障碍。在政策利好的推动下，我国数智化供应链发展迎来新的机遇期。一方面，政府专项资金支持、税收优惠等惠企政策，为企业数字化转型提供了资金保障。另一方面，数据共享、跨区域协同等方面的制度创新，为打造高效协同的产业生态奠定了基础。
二、我国数智供应链发展面临系列挑战
在技术挑战方面，我国企业在推进数智化供应链建设过程中面临着数据整合和技术迭代等问题。数智化供应链需要打通采购、生产、物流、销售等各个环节的数据，形成端到端的数据流，但不同系统之间数据格式不一、质量参差不齐，数据孤岛问题突出。田纳西大学哈斯拉姆商学院进行的一项调查显示，在500多名受访的业务经理和高管中，有将近85%的受访者表示，他们公司并不善于捕捉、处理和集成来自多个数据源的数据流。技术更新迭代也是一大挑战。以物流环节的自动化立体仓库为例，由于技术发展日新月异，企业对相关设备的投资回报期从之前5-8年大幅缩短到3-5年。企业如何在技术路线选择、系统架构设计上把握平衡点，既能满足智能化需求又能控制投资风险，是一个值得深思的问题。
管理挑战主要体现在跨部门协调、人才缺乏、创新文化培育等方面。供应链管理涉及采购、生产、销售、物流等多个部门，打通各环节、实现数据共享和业务协同本就是一项复杂的系统工程。IBM发布的《构建可持续发展的、拥有弹性恢复能力的智能供应链》指出，60%负责企业数据的业务主管认为数据孤岛问题构成最大的障碍。在数字化时代，实现各环节数据的互联互通、消除部门间的信息孤岛问题面临较大挑战，特别是一些业务流程长、部门墙高筑的大型企业，推行数智化供应链往往需要重构组织架构，调整既有的利益格局，这对企业的变革领导力提出了极高要求。此外，人才短缺问题也日益凸显。《中国企业供应链人才白皮书（2021年）》显示，我国供应链人才缺口预计达500万左右。我国高校虽已开设供应链管理专业，但课程设置偏重传统运作层面，对数字化、智能化等新兴技术的融合较少；而计算机等相关专业虽有大数据、人工智能等前沿技术的学习，但缺乏对供应链业务场景的理解。高校培养与企业需求存在错位。《2022中国民营企业数字化转型调研报告》指出，近七成民营企业数字化人才占比在5%以下，民营制造业数智人才存在较大缺口。此外，创新文化缺失也是掣肘数智化供应链发展的重要因素。调研显示，不少企业对数智化创新还持观望态度，创新意识较为淡薄。即便企业领导层有决心推进变革，一线员工“不愿变、不敢变”的路径依赖思维依然较难改变。创新文化的缺位，员工创新热情不高，数智化项目大多流于形式。
在市场与政策方面，监管不足、国际竞合、市场接受度等也给数智供应链发展带来挑战。一方面，数智化供应链应用过程中产生的海量数据可能涉及商业机密、个人隐私等敏感信息，但目前我国在数据确权、交易、安全等方面的法律法规还不完善，数据要素市场规则有待进一步明晰；企业对供应链数据的采集、传输、存储、使用还缺乏规范指引和行为约束，数据安全隐患不容忽视。另一方面，随着全球供应链格局深度调整演变，供应链数字化、智能化能力已成为国际产业竞争的制高点。2022年，欧盟理事会与欧洲议会发布了《网络弹性法案》，提出利用数字化技术提高供应链透明度。美国早在2012年就发布了《全球供应链安全国家战略》，把全球供应链安全列为国家战略，并在近些年加速在供应链数字化领域布局，对我国形成新的竞争压力。同时，我国不少企业，尤其是中小企业，对数智供应链的认知还比较模糊，投资意愿不高。iResearch发布的《中国制造业数字化转型研究报告》显示，我国的传统制造企业要在繁多的生产参与要素（设备、原材料、人员等）中梳理并明确自身的需求存在一定难度，并且在准确定位自己的数字化水平方面也存在难度，由于传统制造企业转型成本高、转型周期长，供需双方之间就“需求变、急求成、急见效”等问题可能会存在诸多拉锯，难以顺利推进转型进程。
三、推动数智化供应链发展的思路
我国要从构建新发展格局的战略高度出发，加快推动数智化供应链创新发展，加强供应链韧性建设，提升风险防控和快速响应能力，增强发展的主动权和国际竞争力，为实现高质量发展提供有力支撑。
第一，统筹谋划和推进数智化供应链发展。加强顶层设计，制定国家战略规划和政策体系，健全协同机制，强化安全保障，拓展全球合作，为数智化供应链纵深发展提供制度性动力和保障。要立足产业基础，强化创新驱动，聚焦重点领域和关键环节，打造一批数智化供应链标杆应用项目，系统集成新技术新模式新业态，充分释放数据要素价值，以点带面，示范引领，加快形成系统集成优势和规模效应，力争到2035年基本建成韧性强、创新力强、全球竞争力强的现代供应链体系。要坚持开放合作，深度融入全球产业体系，积极参与全球供应链治理和规则制定，持续提升国际影响力、话语权和竞争力。以数智之力培育发展新质生产力，重塑全球产业竞争新优势，为加快建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国提供有力支撑。以供应链大国迈向供应链强国，助力我国经济发展由大向强迈进，在全面建设社会主义现代化国家新征程中不断开创发展新局面。
第二，短期行动计划应聚焦重点领域，开展试点示范。聚焦重点行业和区域，分步推进数智供应链试点示范。一是选择汽车、电子、快消品等产业链较完整、数字化基础较好的领域，开展数智供应链应用试点，重点在需求预测、生产计划、库存管理等环节取得突破，总结可复制可推广的实施路径和最佳实践。二是发挥长三角、珠三角等制造业发达地区的引领作用，鼓励当地龙头企业联合上下游、产学研各方，打造一批具有影响力的数智化供应链创新和应用标杆。比如在江苏省，可围绕电子信息产业，探索供应链数字化协同和敏捷制造新模式；在广东省，可依托汽车产业链，打造基于工业互联网的数智供应链管理平台。三是加快构建数智供应链标准规范和监管政策框架，制定供应链数字化转型指南和评估工具，建立健全网络安全、数据流通、个人隐私等领域的法律法规，为后续推广应用奠定基础。
第三，中期战略目标是加速推进供应链数智化转型，实现规模化应用。一是在前期试点基础上，加大技术创新和产业化力度，重点突破自主可控的工业软件、数字孪生等核心技术，促进人工智能、区块链、5G等新兴技术与供应链场景深度融合，研发一批易部署、易操作的数智化供应链解决方案。二是遴选一批基础条件好、带动作用强的城市和园区，打造数智供应链先行区，完善新型基础设施建设，探索企业数智化转型的新模式新业态。比如，支持中心城市建设数智供应链创新中心，打造供应链创新策源地；在国家级经开区、高新区规划建设一批数智供应链示范园，引领区域产业转型升级。三是实施国家数智供应链创新工程，制定产业数字化转型路线图，聚焦重点行业，分领域、分环节系统推进数智化改造，力争在3-5年内在重点行业和区域全面实现从传统供应链向数智供应链的升级换代。
第四，长期发展愿景是建成全球领先的现代供应链体系。一是进一步完善供应链数字化基础设施，建成“高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控”的新型数字基础设施，为数智供应链发展插上腾飞的“翅膀”。二是打造数字驱动、网络协同、弹性安全的现代供应链体系，基本实现供应链的可视可控、随需而动、持续优化。力争到2035年，形成5-10个全球领先的数智供应链平台，供应链整体效率和供应链管理水平进入世界前列。三是加快建设全球供应链枢纽，利用数智供应链优势深度融入全球产业体系，积极参与全球供应链治理规则和标准制定，不断提升我国在全球供应链中的影响力和话语权。四是培育一批具有全球影响力的供应链领军企业，鼓励企业加快全球资源整合，提升全球供应链掌控能力，塑造具有国际竞争力的供应链品牌，引领带动全球供应链体系变革，为建设现代化经济体系、构建新发展格局提供有力支撑。
第五，要注重区域协调发展，发挥各地比较优势。东部沿海地区要发挥数字经济发达、产业链供应链较完整的优势，在供应链数字化转型方面先行先试，探索形成可复制可推广的发展模式。重点在智能制造、智慧物流等领域加大创新力度，打造一批国内领先、国际一流的数智化供应链标杆园区和领军企业，引领全国数智供应链发展。中西部和东北地区要立足资源禀赋，找准自身定位，借力东部地区技术、人才等创新资源，加快推进数字基础设施建设，推动制造业数字化、网络化、智能化改造，着力补齐供应链短板，实现供应链降本增效。要聚焦农产品加工、能源化工、装备制造等优势特色产业，加快构建区域特色鲜明、竞争力强的现代产业体系。积极承接东部沿海地区数智供应链延伸和转移，重点在农产品供应链、能源供应链等领域大胆创新突破，打造特色鲜明的区域数智供应链集聚区，使其成为带动区域经济高质量发展的新引擎。
四、发展数智供应链的若干重点任务
第一，加强数智技术赋能，推进供应链各环节的智能化、网络化、协同化。必须坚持自主创新，加大核心技术攻关力度。一是聚焦供应链场景，加强人工智能、大数据、区块链、5G、数字孪生等关键技术研发，突破一批基础算法和工业级应用，重点攻克智能预测、智能调度、智能运维等核心技术瓶颈；鼓励龙头企业、科研院所、高校围绕数智供应链前沿方向开展协同攻关，加快关键技术产业化应用。同时，要立足供应链安全风险防控需求，利用区块链、物联网等新兴技术，加强供应链全链条风险监测预警，提高供应链透明度和可追溯性。二是推进供应链创新要素的开放共享，建设行业协同创新平台，鼓励企业间技术互鉴与融合，加强跨行业、跨领域技术集成应用。比如，推动供应链领域工业互联网平台建设，打通设计、采购、生产、销售、服务等全流程数据链条；建设供应链创新知识库，推动创新资源共享；引导不同行业数智供应链协同创新中心建设，强化资源整合和优势互补。
第二，制定专项支持政策和法律法规是推进数智化供应链创新发展的重要保障。 一方面，尽快制定国家层面的数智化供应链发展规划和扶持政策，明确发展目标、重点任务和实施路径。统筹利用现有政策资源，在关键核心技术攻关、标准规范制定、试点示范推广等方面给予重点支持。在数智供应链服务、工业APP等新业态培育方面加大财税扶持力度，引导社会资本加大投入。另一方面，在现有《数据安全法》《个人信息保护法》框架下，加快制定数智供应链领域的数据确权、交易、安全等配套政策，进一步明确数据采集、共享、使用等环节的权责边界，加强数据全生命周期管理，为供应链数据高效流通和应用创新营造良好的法治环境。同时，制定供应链安全、韧性提升相关政策，引导企业加强供应链风险管理，提高快速反应和灵活调整能力。
第三，培养数智化供应链发展所需人才。一要完善复合型人才培养体系，鼓励高校、职业院校设立与数智供应链相关的专业、课程、实验室，加强学科交叉融合，注重产教深度结合，建设一批校企联合人才培养基地，促进人才培养与产业需求精准对接。二要加大高端人才引进力度，依托国家重点人才计划，完善高层次人才认定、评价和激励机制，多渠道柔性引进和集聚海内外数智供应链领军人才和创新团队。三要打通人才发展通道，建立健全适合数智化人才特点的职级评定、薪酬激励、培训晋升等机制，为各类人才成长创造良好环境。四要加强基础教育，普及数字化、智能化基本知识，提高全社会数智化认知和应用水平，为数智化供应链纵深发展奠定坚实基础。同时，要加强供应链风险管理、应急处置等领域的人才培养，提升企业风险防控和快速响应能力。
第四，积极融入全球供应链体系。一要借鉴发达国家数智化供应链发展的先进理念和经验，借鉴德国“工业4.0”、美国“再工业化”等国家战略的有益经验，主动对标国际一流企业最佳实践，实现“换道超车”。二要深度参与全球产业链重构，依托我国超大规模市场优势，积极参与全球供应链格局重塑，引导跨国公司关键岗位、核心业务、研发中心向我国转移。同时加强与跨国公司、国际组织的务实合作，在供应链数字化标准、规则、体系制定方面发出中国声音、提出中国方案，争取在数智供应链领域掌握更多话语权。三要支持有实力的企业加快全球布局，统筹利用自贸区、自由港等开放平台，为企业“走出去”创造有利条件。引导企业创新合作模式，通过海外投资、并购、合资等方式，提升海外供应链数字化管理能力，打造面向全球的数智供应链管控体系，更好参与国际产能合作和市场竞争。要高度关注全球供应链安全风险，加强供应链全球协同，提高风险防控和快速应对能力。聚焦“一带一路”等重点区域，加强供应链互联互通，对于“一带一路”等重点区域可制定专项激励政策，鼓励企业加大投入，带动当地数智化供应链产业培育和发展。
（作者魏际刚系中国国际发展知识中心副主任、国务院发展研究中心研究员；王超系北京工业大学经济与管理学院教授）
