复旦大学教授陈祥锋：别把AI当成目标！供应链真正的比拼是价值，生态协同才是突围方向

2026年10月28日，由万联网主办，找牛牛、高达软件、迈创股份、长江国贸、联投资本、万联供应链新质发展智库、复旦大学国际供应链金融研究中心、湖北省供应链研究院、北京德和衡(深圳)律师事务所、东莞市外贸企业协会、武汉市金属材料流通协会等大力支持的2026双循环下的数智供应链创新论坛在武汉成功举行。200+央国企/上市公司/行业龙头/供应链公司/物流商/科技服务商/金融机构高管精英齐聚一堂，以“链通内外、共生突围”为主题，围绕数智升级、六张网建设、跨境出海、产融协同、合规经营等核心议题，共同探讨在复杂多变的市场环境中，供应链企业如何寻找新的增长引擎与突围路径。

AI时代，供应链到底在发生什么变化？论坛现场，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学国际供应链金融研究中心主任陈祥锋围绕《AI时代的供应链管理新趋势》发表了主旨演讲，立足供应链管理与供应链金融的交叉视角，探讨了AI时代供应链演化的规律、管理的新特征，以及企业可以着手推进的创新路径。

陈祥锋指出，供需不匹配是供应链的固有矛盾，行业竞争已经演进到生态系统对抗阶段。全球供应链具备多流协同、多组织协调、多功能集成的 “三多” 特征，国内供应链应当朝着绿色低碳、安全稳定、高效益高效率、数字化智能化、高价值攀升五大方向升级，安全稳定比降本更为关键。他认为，AI 只是优化管理的工具，并未改变供应链管理本质。企业需要具备可信数据获取、算力算法组合、业务落地执行、合规治理四大能力。未来供应链将走向协同决策创造生态价值、运营融资增强经营韧性、产业科技联动数字金融三大方向；企业落地 AI 要由浅入深，从小场景试点起步，逐步扩大规模，沉淀组织能力，同时明确人机权责边界，防范经营风险。

以下为现场整理：

AI时代的供应链管理新趋势

陈祥锋：各位来宾，大家好。今天我将立足供应链管理与供应链金融的交叉视角，围绕三方面内容展开分享：供应链的演化规律、AI 时代供应链呈现的全新特征，以及企业可落地的创新路径。

供应链底层核心矛盾始终是供给与需求的错配，也是牛鞭效应产生的根源。一方面源于供需两端天然存在不确定性；另一方面，链条上各主体容易优先追求局部利益最大化，忽视供应链整体效益。因此供应链管理有两大核心任务：一是对全链条各类不确定性进行管控；二是推动链上主体风险共担、协同合作，实现供应链整体价值最优。

回顾供应链竞争重心的迭代：60 年代以成本为导向，70 年代聚焦质量，80 年代强调柔性，90 年代转向服务，21 世纪初重点比拼响应速度，2010 年后可持续发展成为热点，而现阶段，供应链竞争的核心落到韧性建设上。竞争形态也持续升级，从企业与企业之间的竞争，演变为供应链与供应链的对抗，到当前数据驱动下，已经进入生态系统之间的综合竞争。管理视角也从单一的物料流，逐步延伸至信息流、资金流，走向多流协同运营。

放眼全球，AI 时代供应链呈现 “三多” 特征：多流活动协同、多组织协调、多种功能集成。依托数字化技术打通物流、资金流、服务流、研发制造等环节，串联供应商、制造端、渠道、终端客户、金融机构等多方主体，实现价值链纵向延伸、服务价值横向拓展。

落到国内市场，在地缘环境波动、市场不确定性加剧的背景下，国内供应链高质量发展有五大方向：绿色低碳、安全稳定可靠、高效益高效率、数字化智能化、高价值攀升。安全稳定的优先级甚至高于单纯的成本优势，行业要跳出低价内卷，竞争价值，而不是竞争成本。

这里需要厘清一个关键认知：AI 并没有改变供应链管理的本质与目标，它只是优化我们实现管理目标的工具、路径和方法，企业不要把 AI 本身当成追逐的竞争目标。

AI 正在重塑企业经营要素：数据成为核心生产要素，模型、智能体纳入技术体系，业务视野从单一企业主体拓展至整个产业生态与产业集群。与此同时，企业也面临四重挑战：管理复杂度提升、业务精细化要求提高、客户响应时效压缩、合规治理压力持续加大。想要适配 AI 时代，企业需要打造四项核心能力：可信数据获取能力、算法算力组合应用能力、方案落地执行能力以及合规治理能力。

面向未来，供应链呈现三大发展趋势：

第一，协同决策创造生态价值。打通硬件产品、内容、渠道服务，围绕客户长期需求开展协同。以野小兽智能动感单车为例，企业依托智能硬件搭配 APP 课程、直播互动，将一次性设备售卖的交易关系，转化为长周期会员服务模式，既解决用户难以坚持运动的痛点，也帮助企业持续获取真实场景需求，挖掘产品全生命周期价值。

第二，统筹运营与融资提升经营韧性。将金融服务嵌入生产运营全流程，借助资金、产能、库存多维度缓冲，对冲外部扰动。

第三，产业科技和数字金融深度融合。二者共同的根基是真实可信的产业数据，依托数据构建产业 + 科技 + 金融一体化服务体系。

AI落地不宜追求一步到位，建议遵循循序渐进的实施路径：优先选择边界清晰、简单可控的业务场景先行试点，验证效果稳定后再扩大覆盖范围，最后推动业务流程重构，沉淀形成可持续的商业模式。落地过程中要明确人机权责划分：信息核验可交由 AI 辅助完成，业务层面 AI 输出的方案仅作为参考建议；授信、付款等关键决策必须由人把控，做好过程留痕、异常回退机制，逐步将 AI 能力沉淀为企业自身的组织能力。

注*：以上内容根据万联网主办的“2026双循环下的数智供应链创新论坛”嘉宾演讲的现场速记整理，内容有删减，未经嘉宾审阅，仅供行业人士参阅。

来源：万联网  记者/毛莉