人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈的理論探索與展望

宋 華

（中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院，北京市 100872）

隨著數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展和廣泛引用，供應(yīng)鏈數(shù)字化已經(jīng)成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力[1-2]，在這些變革性的技術(shù)（包括區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等）中，最引人關(guān)注的是人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術(shù)。人工智能通過模擬人類智能的方式，使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠執(zhí)行類似于人類思維和決策的任務(wù)[3]。人工智能涵蓋多個(gè)領(lǐng)域，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺等，并可以通過學(xué)習(xí)和適應(yīng)來改進(jìn)自身性能，根據(jù)環(huán)境和任務(wù)的變化做出相應(yīng)決策。人工智能的目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠理解、推理、學(xué)習(xí)和解決問題，以及與人類進(jìn)行交互與合作。正是因?yàn)樯鲜鎏攸c(diǎn)，人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的各個(gè)方面，包括市場(chǎng)營(yíng)銷[4]、戰(zhàn)略決策[5]、信用風(fēng)險(xiǎn)管理[6]等領(lǐng)域，其中供應(yīng)鏈管理是人工智能應(yīng)用的重要領(lǐng)域，并推動(dòng)供應(yīng)鏈進(jìn)入新階段[7-8]。

人工智能技術(shù)與供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)和管理的融合，其根源在于對(duì)供應(yīng)鏈數(shù)字化價(jià)值的追求。在當(dāng)今日益復(fù)雜的供應(yīng)鏈環(huán)境下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為必然趨勢(shì)[9]。首先，在技術(shù)層面，數(shù)字供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€(gè)智能的最佳實(shí)踐系統(tǒng)，依賴于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力以及對(duì)硬件、軟件和網(wǎng)絡(luò)之間協(xié)同與通信的卓越管理，能夠?qū)?shù)字技術(shù)有效應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理和運(yùn)營(yíng)中；其次，在行為層面，數(shù)字供應(yīng)鏈能夠促進(jìn)組織之間的交互，通過降低溝通、協(xié)調(diào)與合作成本，提高交互效率，實(shí)現(xiàn)更高效的協(xié)作；最后，在成效方面，數(shù)字供應(yīng)鏈通過提供更有價(jià)值、更容易獲取且價(jià)格合理的服務(wù)，確保一致性結(jié)果，推動(dòng)人機(jī)互動(dòng)的智慧網(wǎng)絡(luò)形成，不僅能夠提升服務(wù)質(zhì)量，還使服務(wù)更便捷，最終為所有參與者帶來巨大利益。而人工智能正好有助于這些目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，使供應(yīng)鏈更精準(zhǔn)、更快速和更有效[7]。

盡管人工智能技術(shù)在供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)和管理中的應(yīng)用帶來一系列變革，無(wú)論是理論界還是實(shí)業(yè)界都對(duì)人工智能與供應(yīng)鏈的融合給予極高的期許，但仍有一些問題需要分析探索，包括基于人工智能的供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)管理與以往的信息化供應(yīng)鏈或者基于其他數(shù)字技術(shù)的供應(yīng)鏈有什么異同，人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)管理能夠真正實(shí)現(xiàn)高績(jī)效的關(guān)鍵因素是什么，人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈的治理機(jī)制是什么等。

一、供應(yīng)鏈發(fā)展沿革及其與人工智能的融合

理解供應(yīng)鏈與人工智能的融合必須從歷史視角來看供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)管理的發(fā)展以及相應(yīng)信息技術(shù)的發(fā)展（參見圖1）。事實(shí)上，供應(yīng)鏈概念經(jīng)歷了一個(gè)不斷發(fā)展的過程[10]，已經(jīng)由1.0演變到了5.0。

供應(yīng)鏈概念的形成始于20 世紀(jì)70 年代末80年代初，供應(yīng)鏈管理在該時(shí)期成為管理領(lǐng)域的重要分支。一是商業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展從供給端轉(zhuǎn)向需求端，亦即經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效益不僅取決于生產(chǎn)方，還取決于市場(chǎng)和客戶，如何及時(shí)、敏銳地了解和掌握市場(chǎng)狀態(tài)與客戶需求情況，引導(dǎo)采購(gòu)、生產(chǎn)和物流，改變各自為政的決策狀態(tài)成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的關(guān)鍵，也是決定競(jìng)爭(zhēng)力的核心[11]；二是隨著大規(guī)模以及超大規(guī)模集成電路的發(fā)展，信息化開始滲入到企業(yè)經(jīng)營(yíng)的各個(gè)方面，這主要表現(xiàn)為物料需求計(jì)劃（Material Requirement Planning，MRP）II 的出現(xiàn)，MRP II是在MRP的基礎(chǔ)上擴(kuò)展形成的，主要解決的是生產(chǎn)計(jì)劃、庫(kù)存管理和物料需求計(jì)劃的問題。MRP II 將各部門的信息集成到一個(gè)系統(tǒng)，提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率和物料管理效率。1982年英國(guó)學(xué)者奧利弗（Oliver）等[12]首次提出供應(yīng)鏈概念，他們認(rèn)為供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€(gè)包括規(guī)劃、實(shí)施和控制在內(nèi)的運(yùn)作過程，核心目標(biāo)是最大限度地滿足客戶需求。該時(shí)期，供應(yīng)鏈的概念開始具備系統(tǒng)化、信息化的特征。一方面，在組織方面強(qiáng)調(diào)多職能部門之間的協(xié)作與溝通，強(qiáng)調(diào)計(jì)劃之間的相互銜接；另一方面，通過MRP II系統(tǒng)實(shí)施協(xié)同化的運(yùn)營(yíng)和管理。因此，該階段的供應(yīng)鏈可以稱之為1.0階段的供應(yīng)鏈。

進(jìn)入20世紀(jì)90年代，隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的加速和信息技術(shù)的發(fā)展，供應(yīng)鏈管理的視角逐漸發(fā)生變化，從關(guān)注組織內(nèi)部不同環(huán)節(jié)、部門之間的優(yōu)化轉(zhuǎn)向組織內(nèi)外的全面協(xié)同與整合管理，即供應(yīng)鏈2.0。這意味著供應(yīng)鏈端到端的整合成為關(guān)注重點(diǎn)，通過供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)和信息共享來提高效率。這一拓展的主要原因是決定企業(yè)績(jī)效的因素已經(jīng)不僅僅是企業(yè)內(nèi)部的流程整合與管理，而是由上下游共同組成的供應(yīng)鏈體系[13]。在這個(gè)體系中，企業(yè)需要與供應(yīng)商、制造商、分銷商和客戶等各方進(jìn)行緊密合作，形成協(xié)同效應(yīng)，以提高整體績(jī)效。此外，以企業(yè)資源計(jì)劃（Enterprise Resource Planning，ERP）為代表的信息化開始全面應(yīng)用于管理中，ERP系統(tǒng)在MRP II基礎(chǔ)上進(jìn)一步擴(kuò)展，包括更多的功能模塊，如財(cái)務(wù)、人力資源、采購(gòu)、銷售、庫(kù)存等，并將這些模塊集成到一個(gè)統(tǒng)一系統(tǒng)。ERP系統(tǒng)的出現(xiàn)標(biāo)志著企業(yè)資源管理進(jìn)入新階段，可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更全面和精細(xì)的管理與協(xié)調(diào)。該階段的供應(yīng)鏈涵蓋了供應(yīng)鏈管理的所有基本要素。首先，在組織方式上，供應(yīng)鏈不再局限于企業(yè)內(nèi)部各部門之間的協(xié)作，而是擴(kuò)展到由上下游企業(yè)和特定合作伙伴組成的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。其次，在流程管理上，供應(yīng)鏈不再僅僅關(guān)注產(chǎn)品從生產(chǎn)到銷售的物流環(huán)節(jié)，而是將商流、物流、信息流以及資金流等多個(gè)層面整合為一個(gè)完整的系統(tǒng)進(jìn)行管理。最后，在管理要素方面，供應(yīng)鏈涵蓋了物質(zhì)、技術(shù)和行為等多元因素，并且需要對(duì)這些因素進(jìn)行有效組織和管理?？傊撾A段的供應(yīng)鏈已經(jīng)形成了一種更立體化和系統(tǒng)化的管理模式，對(duì)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響[14]。

20 世紀(jì)90 年代中后期以來，隨著全球市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和客戶需求日益多樣化與個(gè)性化，供應(yīng)鏈管理日益強(qiáng)調(diào)精益化和敏捷化[15]，供應(yīng)鏈進(jìn)入3.0階段，企業(yè)既追求供應(yīng)鏈成本最優(yōu)，又追求快速響應(yīng)。一方面，精益化是供應(yīng)鏈管理的重要趨勢(shì)，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈成本的最優(yōu)，即通過優(yōu)化供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)，降低庫(kù)存、運(yùn)輸、采購(gòu)等成本，提高整體經(jīng)濟(jì)效益。為實(shí)現(xiàn)精益化，企業(yè)必須加強(qiáng)供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)和信息共享，實(shí)現(xiàn)端到端的整合，從而更好地掌握市場(chǎng)需求和供應(yīng)情況，優(yōu)化資源配置。另一方面，敏捷化也是供應(yīng)鏈管理的重要趨勢(shì)。在面對(duì)快速變化的市場(chǎng)需求時(shí)，企業(yè)必須具備快速響應(yīng)能力。敏捷化的目標(biāo)是通過提高供應(yīng)鏈的靈活性和適應(yīng)性，快速調(diào)整生產(chǎn)和供應(yīng)策略，滿足客戶需求。為實(shí)現(xiàn)敏捷化，企業(yè)需要加強(qiáng)供應(yīng)鏈的靈活性、可視性和可調(diào)整性，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的快速響應(yīng)和協(xié)同作業(yè)。供應(yīng)鏈的精益化或敏捷化取決于業(yè)務(wù)或產(chǎn)品是功能性的還是創(chuàng)新性的。對(duì)需求穩(wěn)定、周期長(zhǎng)以及利潤(rùn)低的業(yè)務(wù)產(chǎn)品，應(yīng)建立精益供應(yīng)鏈；對(duì)需求波動(dòng)較大、周期短、利潤(rùn)高的業(yè)務(wù)產(chǎn)品，敏捷供應(yīng)鏈?zhǔn)亲罴研螒B(tài)。這一匹配關(guān)系就是著名的費(fèi)舍爾（Fisher）模型[16]。但是，無(wú)論是精益化還是敏捷化，都必須不斷加強(qiáng)與上下游合作伙伴之間的合作和信息共享，形成緊密的商業(yè)合作關(guān)系，使用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具來理解和預(yù)測(cè)客戶需求，以實(shí)現(xiàn)更高的客戶滿意度。

進(jìn)入21 世紀(jì)，供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的環(huán)境發(fā)生了根本性變革，網(wǎng)絡(luò)化和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)成為供應(yīng)鏈運(yùn)行的主形態(tài)，供應(yīng)鏈進(jìn)入4.0 階段。赫恩肖（Hearnshaw）等[17]在總結(jié)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)化時(shí)指出，該階段的供應(yīng)鏈具有三個(gè)方面的特點(diǎn)：一是供應(yīng)鏈展現(xiàn)為網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)分布，各節(jié)點(diǎn)之間呈現(xiàn)出短鏈特征；二是由于供應(yīng)鏈范圍越來越廣泛，分布日益全球化，必須充分關(guān)注供應(yīng)鏈的激勵(lì)、協(xié)調(diào)和整合功能；三是該階段供應(yīng)鏈管理是基于三元或多元關(guān)系的信息和社會(huì)資本管理。同樣，也有學(xué)者認(rèn)為該階段供應(yīng)鏈?zhǔn)怯晒?jié)點(diǎn)、鏈接等構(gòu)成的復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)[18]。此外，以ABCD（A 指人工智能〔Artificial Intelligence〕，B指區(qū)塊鏈〔Block〕，C 指云計(jì)算〔Cloud Computing〕，D 指大數(shù)據(jù)〔Big Data〕）為代表的現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)開啟了第四次工業(yè)革命的大門。這些技術(shù)的應(yīng)用賦予了供應(yīng)鏈數(shù)字化的翅膀，推動(dòng)其向更智能化和平臺(tái)化的方向發(fā)展。在該階段，供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)更強(qiáng)調(diào)精益與敏捷的結(jié)合，產(chǎn)生了所謂精敏供應(yīng)鏈[19]，即利用先進(jìn)數(shù)字技術(shù)優(yōu)化和自動(dòng)化供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)，最終提高供應(yīng)鏈的效率、透明度和靈活性。

根據(jù)腎虛性質(zhì)偏于陰虛或陽(yáng)虛選用六味地黃丸（仲景宛西制藥有限公司，生產(chǎn)批號(hào)：151010）和金匱腎氣片（特一藥業(yè)集團(tuán)股份有限公司，生產(chǎn)批號(hào)：20150902），六味地黃丸每次8粒，每日3次，金匱腎氣片每次4片，每日2次。口服10天為1個(gè)療程，連續(xù)治療3個(gè)療程。

供應(yīng)鏈5.0 階段即以人工智能為基礎(chǔ)的供應(yīng)鏈，是近年來備受關(guān)注的新方向。人工智能成為推動(dòng)供應(yīng)鏈發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，主要原因有兩點(diǎn)。一是隨著全球不確定性增強(qiáng)和逆全球化的興起，供應(yīng)鏈的安全性和韌性日益受到重視。如何有效利用人機(jī)互動(dòng)，提升供應(yīng)鏈的主動(dòng)應(yīng)對(duì)能力和對(duì)外部不確定性的反應(yīng)能力，成為企業(yè)和行業(yè)關(guān)心的話題[20]。二是從工業(yè)4.0到工業(yè)5.0的演進(jìn)促進(jìn)了供應(yīng)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。工業(yè)4.0 整合了物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)-物理系統(tǒng)和認(rèn)知計(jì)算，旨在創(chuàng)建智能工廠，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)快速高效的決策。而工業(yè)5.0 的目標(biāo)是將人的參與重新引入工業(yè)生產(chǎn)中，強(qiáng)調(diào)人與智能系統(tǒng)的協(xié)作，利用認(rèn)知計(jì)算和人工智能來提高人類的決策能力，并解決社會(huì)問題和可持續(xù)性問題，如培育包容性勞動(dòng)力、減少?gòu)U物以及推廣循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式[21-22]。正是由于這些驅(qū)動(dòng)力的存在，供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)與管理不僅需要實(shí)現(xiàn)精益化和敏捷化，還必須具備高度智能化，以便幫助產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)協(xié)同，深入洞察供應(yīng)鏈上每個(gè)利益相關(guān)者的功能，讓每個(gè)參與者更好地了解所需材料的來源、產(chǎn)品需求及其之間的關(guān)系，更有效地采取措施防范供應(yīng)鏈中斷，適應(yīng)生態(tài)復(fù)雜性變化。此外，借助智能化決策，各方可以憑借自身的訣竅、核心能力和知識(shí)，通過健康的生態(tài)治理維持供應(yīng)鏈持續(xù)發(fā)展。

二、人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈及其核心特征

如何理解人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈，無(wú)論是理論界還是實(shí)業(yè)界都在不斷探索中。有的是從供應(yīng)鏈運(yùn)行的特征定義人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈，有的則是從人工智能在供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)中發(fā)揮的功能來界定，也有的關(guān)注供應(yīng)鏈具體運(yùn)營(yíng)活動(dòng)與相應(yīng)匹配的人工智能技術(shù)。如有學(xué)者認(rèn)為，如果供應(yīng)鏈管理同時(shí)滿足以下兩個(gè)特征，就被認(rèn)為是基于人工智能的數(shù)智供應(yīng)鏈：自主決策以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈管理的相關(guān)目標(biāo)，并且能夠在部分未知環(huán)境下做到這一點(diǎn)[23]。顯然，該定義認(rèn)為人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈能通過情景自主學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)決策。還有的學(xué)者從人工智能在供應(yīng)鏈管理中發(fā)揮的作用來界定人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈，諸如供應(yīng)鏈預(yù)測(cè)、供應(yīng)鏈庫(kù)存管理、供應(yīng)鏈?zhǔn)杖牍芾砗蜖I(yíng)銷、供應(yīng)鏈運(yùn)輸管理以及供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)分析等[24]。另有研究提出人工智能在供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)中主要作用于庫(kù)存控制與規(guī)劃、采購(gòu)與供應(yīng)管理、需求計(jì)劃與預(yù)測(cè)和訂單選擇等問題[25]。還有學(xué)者關(guān)注供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)中具體的人工智能技術(shù)，托拉吉普（Toorajipour）等[7]的研究表明，在人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)中，主要的人工智能技術(shù)是用來發(fā)現(xiàn)人類無(wú)法發(fā)現(xiàn)的復(fù)雜模式的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks）、處理部分真值概念多值邏輯的模糊邏輯模型（Fuzzy Logic and Models）以及感知周圍環(huán)境自主解決特定問題的多智能體和基于智能體的系統(tǒng)（Multi-agent and Agent-based Systems）。

上述定義和理解雖然都從一定程度上反映了以人工智能為基礎(chǔ)的數(shù)智供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的部分特征，但顯然沒有能夠從整體上反映人工智能在供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)中的獨(dú)特作用，特別是人工智能是如何在供應(yīng)鏈中發(fā)揮獨(dú)特作用，是如何改進(jìn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效的[26]。基于此，我們認(rèn)為：

人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈?zhǔn)且匀斯ぶ悄芎蜋C(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)智能化、網(wǎng)絡(luò)化、協(xié)同化、集成化、自動(dòng)化的綜合集成技術(shù)和管理系統(tǒng)。通過人機(jī)協(xié)作和融合，人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈正在成為具有自我意識(shí)、自我決定、自我優(yōu)化等特征的自主供應(yīng)鏈，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標(biāo)具有韌性與可持續(xù)性。

可以從供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)管理的基礎(chǔ)、方式、手段和成效四個(gè)方面理解該定義。

第一，從供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)管理的基礎(chǔ)看，人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈更依賴人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來完成自動(dòng)化決策過程，從而實(shí)現(xiàn)更高的效率、更低的錯(cuò)誤率以及更深入的洞察。隨著數(shù)據(jù)量的增加和算法的進(jìn)步，人工智能在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用日益廣泛。首先，人工智能供應(yīng)鏈可以通過自動(dòng)化決策過程提高效率。在傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理中，決策過程通常需要人工干預(yù)，不僅效率低下，而且容易出錯(cuò)。而通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以將這些決策過程自動(dòng)化，從而加快決策速度，提高準(zhǔn)確率。例如，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)歷史銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以自動(dòng)確定最佳庫(kù)存水平，避免庫(kù)存積壓或缺貨現(xiàn)象。其次，人工智能供應(yīng)鏈可以減少錯(cuò)誤。在傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理中，人為因素是導(dǎo)致錯(cuò)誤的主要原因之一。而通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以減少人為干預(yù)，降低錯(cuò)誤率。例如，使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)處理，可以減少人為因素導(dǎo)致的訂單錯(cuò)誤。最后，人工智能供應(yīng)鏈可以提供更深入的洞察。通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)，更好地掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和客戶需求。例如，使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)客戶購(gòu)買行為進(jìn)行分析，可以預(yù)測(cè)未來銷售趨勢(shì)，更好地規(guī)劃庫(kù)存和物流。

第二，從供應(yīng)鏈管理方式看，人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈?zhǔn)且环N融合人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)的綜合集成技術(shù)和管理系統(tǒng)，旨在實(shí)現(xiàn)智能化、網(wǎng)絡(luò)化、協(xié)同化、集成化和自動(dòng)化。這種先進(jìn)的管理方式為企業(yè)提供了全新的視角和方法，以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境和不斷變化的客戶需求。人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)智能化決策。通過自動(dòng)識(shí)別模式和趨勢(shì)，人工智能能夠幫助企業(yè)快速響應(yīng)市場(chǎng)變化，提高運(yùn)營(yíng)效率，降低風(fēng)險(xiǎn)。借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)連接起來，能夠形成一個(gè)緊密協(xié)作的網(wǎng)絡(luò)。這不僅能夠提高信息傳輸?shù)乃俣群蜏?zhǔn)確性，還能夠使供應(yīng)鏈成員實(shí)時(shí)共享數(shù)據(jù)和資源，共同應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈還能整合供應(yīng)鏈中各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)和流程，形成一個(gè)完整的系統(tǒng)。這種集成化管理方式有助于企業(yè)全面了解整個(gè)供應(yīng)鏈的運(yùn)行狀況，發(fā)現(xiàn)潛在問題。此外，人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈實(shí)現(xiàn)了大量的自動(dòng)化操作，如訂單處理、庫(kù)存控制、物流調(diào)度等，不僅可以減少人工錯(cuò)誤，提高工作效率，還可以釋放員工的時(shí)間和精力，使其專注于更高價(jià)值的工作。

第三，從供應(yīng)鏈管理的手段看，人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈的核心是人機(jī)協(xié)作和融合。人們通過人工智能技術(shù)可以獲取更多數(shù)據(jù)和信息，從而更好地了解供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)即時(shí)狀況和變化趨勢(shì)，同時(shí)也可以通過人工智能技術(shù)提供的決策支持，做出更準(zhǔn)確和科學(xué)的決策。人工智能可以通過學(xué)習(xí)和分析人類的經(jīng)驗(yàn)與決策，不斷優(yōu)化和改進(jìn)自身算法和模型，提供更智能和高效的供應(yīng)鏈管理。因此，人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈可以被視為具有自我意識(shí)、自我決定、自我優(yōu)化等特征的自主供應(yīng)鏈，不僅可以通過人機(jī)協(xié)作和融合，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈管理的智能化和自動(dòng)化，還可以通過不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高自身的能力和效率。這將為企業(yè)提供更高效更可靠的供應(yīng)鏈管理解決方案，幫助企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力。

第四，從供應(yīng)鏈管理的成效看，通過引入人工智能和大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈不僅能夠提升效率，降低成本，還能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和分析供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問題和風(fēng)險(xiǎn)，并提供有效的解決方案。這種能力使供應(yīng)鏈在面對(duì)突發(fā)事件時(shí)具有更強(qiáng)的恢復(fù)力和適應(yīng)性，從而提高供應(yīng)鏈的韌性。此外，通過優(yōu)化資源分配、減少浪費(fèi)和提高能效，人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)更環(huán)保、節(jié)能的運(yùn)營(yíng)方式。人工智能還可以幫助企業(yè)更好地理解和滿足客戶需求，開發(fā)出更具競(jìng)爭(zhēng)力的綠色產(chǎn)品和服務(wù)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向更可持續(xù)的方向發(fā)展。

從上述人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈特征看，它與數(shù)字供應(yīng)鏈雖然有相同之處，諸如都會(huì)應(yīng)用一些先進(jìn)數(shù)字技術(shù)，但兩者仍然有很多差異，在技術(shù)基礎(chǔ)、核心特征、數(shù)據(jù)應(yīng)用、自動(dòng)化程度、預(yù)測(cè)能力、適應(yīng)能力、安全性以及成本效益方面具有諸多不同（參見表1）。

三、供需視角下的人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)

人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈能否有效實(shí)現(xiàn)預(yù)期的特性，并帶來相應(yīng)的效益，從而推動(dòng)供應(yīng)鏈向高效、韌性和可持續(xù)的方向發(fā)展，并非僅僅取決于人工智能技術(shù)本身的進(jìn)步[27]。實(shí)際上，深入理解這一變革必須從供給和需求兩個(gè)角度來全面分析人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈運(yùn)行的條件和基本前提（參見圖2）。

圖2 供需視角下的人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈

從供給視角看，人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈有效發(fā)揮作用的前提是供應(yīng)鏈組織完備、流程整合與要素協(xié)同。否則，即便人工智能具有很好的技術(shù)和應(yīng)用前景，其與供應(yīng)鏈的融合也難以實(shí)現(xiàn)，更談不上高效、韌性、可持續(xù)供應(yīng)鏈目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。因此，在推動(dòng)人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈發(fā)展過程中，應(yīng)重視組織完備、流程整合和要素協(xié)同的建設(shè)，為人工智能技術(shù)在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域的應(yīng)用創(chuàng)造良好的條件。從需求視角看，必須關(guān)注人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈?zhǔn)芤娣交蚩蛻羧绾慰创鋬r(jià)值。也就是說，人工智能對(duì)于供應(yīng)鏈的價(jià)值不僅取決于供給方的能力和解決方案，還與客戶認(rèn)知的程度和行為因素密切相關(guān)。只有客戶真正理解和接受人工智能帶來的好處，才能更好地推動(dòng)人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈發(fā)展。

從供給視角看，任何供應(yīng)鏈的構(gòu)建和發(fā)展都離不開組織、流程和要素，這被稱為供應(yīng)鏈分析的組織-流程-要素（Structure-Process-Components，SPC）模型[14]。因此，推進(jìn)人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈，必須關(guān)注組織方式、流程運(yùn)行以及要素構(gòu)建方面的挑戰(zhàn)。

第一，從供應(yīng)鏈組織方式看，推動(dòng)人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈，必須解決兩個(gè)方面的挑戰(zhàn)。一方面，數(shù)字生態(tài)、商業(yè)生態(tài)和環(huán)境生態(tài)的構(gòu)建是關(guān)鍵。數(shù)字生態(tài)涉及多種數(shù)字技術(shù)和服務(wù)的共生，包括物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算等，這些技術(shù)和服務(wù)需要相互協(xié)調(diào)和整合，以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的數(shù)字化和智能化。商業(yè)生態(tài)涉及多種經(jīng)濟(jì)主體的協(xié)調(diào)和整合，包括供應(yīng)商、制造商、分銷商等，他們需要共同合作，共享信息和資源，共同促進(jìn)供應(yīng)鏈高效運(yùn)作。環(huán)境生態(tài)涉及環(huán)境、社會(huì)、治理（Environmental，Social，and Governance，ESG）三要素之間的一致和協(xié)調(diào)，供應(yīng)鏈需要考慮環(huán)境保護(hù)、社會(huì)責(zé)任和良好治理的要求，以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。另一方面，三類生態(tài)之間的平衡和融合也是關(guān)鍵。數(shù)字生態(tài)、商業(yè)生態(tài)和環(huán)境生態(tài)之間存在著相互影響和相互制約的關(guān)系，必須平衡各方的利益和需求。例如，數(shù)字化和智能化的供應(yīng)鏈可能會(huì)增加能源消耗與碳排放，這與環(huán)境生態(tài)的要求相沖突，需要找到平衡點(diǎn)。同時(shí)，商業(yè)生態(tài)和環(huán)境生態(tài)之間也存在沖突，例如，為降低成本和提高效率，供應(yīng)鏈可能選擇廉價(jià)勞動(dòng)力和低環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)的供應(yīng)商，這與環(huán)境和社會(huì)責(zé)任相沖突，需要找到融合的方式。

第二，從供應(yīng)鏈流程運(yùn)行看，在合作意愿達(dá)成、構(gòu)建合作、維系合作以及發(fā)展合作四個(gè)階段，人、機(jī)兩方面都需要克服一些障礙或挑戰(zhàn)。在合作意愿達(dá)成階段，協(xié)同企業(yè)之間的利益依賴性和沖突性是必須解決的關(guān)鍵問題。供應(yīng)鏈組織之間的相互關(guān)聯(lián)和協(xié)作是確保人工智能能夠根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化處理的基礎(chǔ)。此外，人工智能系統(tǒng)需要從多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源中獲取信息，并將這些信息進(jìn)行同步和整合，以便進(jìn)行分析和處理。這涉及處理不同格式和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，必須解決數(shù)據(jù)不一致和沖突的問題，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。在構(gòu)建合作階段，企業(yè)之間業(yè)務(wù)流程的關(guān)聯(lián)性和一致性，以及技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的連接性和規(guī)范性，都會(huì)對(duì)人工智能自主學(xué)習(xí)產(chǎn)生挑戰(zhàn)。前者使不同企業(yè)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一的人工智能系統(tǒng)變得困難，后者使人機(jī)之間的交互和互操作產(chǎn)生障礙。在維系合作階段，企業(yè)運(yùn)營(yíng)資源的延伸和復(fù)雜性，以及技術(shù)系統(tǒng)的增強(qiáng)性和迭代性，也是對(duì)人工智能自主適應(yīng)能力的挑戰(zhàn)。同樣，在發(fā)展合作過程中，如何協(xié)調(diào)企業(yè)價(jià)值的多元性以及技術(shù)系統(tǒng)的自主執(zhí)行和洞見都是必須考慮的問題。

第三，從供應(yīng)鏈要素構(gòu)建看，人工智能帶來供應(yīng)鏈管理要素和能力的改變，算法和技術(shù)逐步替代傳統(tǒng)的管理手段與方法，這會(huì)產(chǎn)生一些新的必須解決的問題。首先是人工智能算法雖然能夠更智能、精準(zhǔn)地反映供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的狀態(tài)，但算法特別是供應(yīng)鏈中的“算法信任”是否能夠完全替代人的因素是值得探索的問題。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，一些研究認(rèn)為新技術(shù)實(shí)現(xiàn)了“算法信任”[28]，完全解決了傳統(tǒng)供應(yīng)鏈中人際信任帶來的挑戰(zhàn)，然而這種觀點(diǎn)值得商榷。一方面，算法能力不是由單一技術(shù)決定的，往往需要各類數(shù)字技術(shù)結(jié)合，諸如人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)的融合。另一方面，算法可以為參與者帶來短暫的信心，但難以完全替代人而成為信任能力建構(gòu)的主導(dǎo)。這就產(chǎn)生了新的挑戰(zhàn)，即機(jī)器、算法之間以及算法與人之間如何融合，才能建立全新的管理能力和信任。其次，隨著人工智能的不斷發(fā)展，技術(shù)的能力尤其是安全能力成為供應(yīng)鏈建構(gòu)的關(guān)鍵。企業(yè)在應(yīng)用人工智能技術(shù)時(shí)，必須加強(qiáng)數(shù)據(jù)的安全保護(hù)措施，如加密、權(quán)限控制等，以確保敏感信息不被泄露。同時(shí)，企業(yè)必須對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行安全評(píng)估和測(cè)試，發(fā)現(xiàn)和修復(fù)潛在漏洞與安全隱患。此外，企業(yè)還應(yīng)建立完善的安全管理體系，包括培訓(xùn)員工的安全意識(shí)、建立安全審計(jì)機(jī)制等，提高供應(yīng)鏈的整體安全性。

從需求視角看，人工智能在供應(yīng)鏈中的作用取決于使用者的認(rèn)知范疇、情感范疇和功能認(rèn)同范疇。

首先，從認(rèn)知范疇看，人工智能能否與供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)融合受供應(yīng)鏈參與者接受程度的影響，即供應(yīng)鏈中的經(jīng)濟(jì)主體是否認(rèn)同人工智能對(duì)效率的增進(jìn)或者改進(jìn)。事實(shí)上，不是人工智能算法而是使用者的感受才能產(chǎn)生接受或認(rèn)同感[29]。這種認(rèn)知主要表現(xiàn)為FAT，即公平感（Fairness）、問責(zé)感（Accountability）和透明感（Transparency）。公平感是一個(gè)較難定義的概念，但一般認(rèn)為人工智能算法的公平能夠使算法決策不會(huì)產(chǎn)生偏見、歧視或不公平的結(jié)果[30]。換言之，人工智能算法能夠公平地產(chǎn)生結(jié)果，不會(huì)受人類主觀意識(shí)或偏見的影響。因此，公平感不僅僅取決于人工智能的精確度（產(chǎn)生精確結(jié)果的能力）和準(zhǔn)確性（產(chǎn)生正確結(jié)果的概率），更取決于人們感知的人工智能所帶來的公正性和非主觀性。問責(zé)感強(qiáng)調(diào)的是對(duì)人工智能計(jì)算結(jié)果的負(fù)責(zé)，即一旦因不當(dāng)應(yīng)用而產(chǎn)生差錯(cuò)，必須能夠追索到誰(shuí)的責(zé)任和行為。透明感要求通過算法生成的過程或結(jié)果對(duì)用戶是開放和透明的[31]。通常情況下，由于信息數(shù)據(jù)的專有屬性和算法的不確定性，用戶很難知道具體的算法是什么，結(jié)果是如何形成的，這容易使用戶對(duì)人工智能的作用和結(jié)果產(chǎn)生質(zhì)疑。因此，透明是人工智能能否被接受的關(guān)鍵要素。

其次，情感范疇是指使用者對(duì)人工智能的親近感和心理距離。人工智能在供應(yīng)鏈運(yùn)行中的作用，不僅受人類認(rèn)知影響，更受情感因素影響，即人類在心理上接受的程度。這種情感范疇包括人工智能的有形性、任務(wù)特性和及時(shí)性行為[32]。有形性是指人工智能呈現(xiàn)的方式對(duì)人類情感接受的影響。有學(xué)者曾經(jīng)做過一項(xiàng)人工智能實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)人類更容易接受三維機(jī)器人給出的建議，而對(duì)電腦給出的建議接受程度較低[33]。這無(wú)疑反映了人工智能的有形性對(duì)人類情感接受的影響。任務(wù)特性是人類從情感上更易接受人工智能對(duì)具體任務(wù)決策的作用。同樣有研究發(fā)現(xiàn)，在功能性問題決策方面，人類更相信人工智能算法，而涉及人的決策時(shí)，人工智能算法的接受程度較低[32]。及時(shí)性關(guān)注的是人工智能與人類之間的交互適應(yīng)性和及時(shí)性，即人工智能能否與人類進(jìn)行交互式的溝通。ChatGPT 這類增強(qiáng)式人工智能具備很好的及時(shí)性，能夠不斷根據(jù)人類訴求進(jìn)行交互式反應(yīng)。

最后，功能范疇是指人類對(duì)人工智能算法功能的期待，即人工智能算法能否達(dá)到人類從事供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)決策所需的支持程度。在信息管理學(xué)中，技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）強(qiáng)調(diào)技術(shù)預(yù)期的有用性和容易使用，這是用戶是否采納的決定因素[34]。該模型同樣適用于人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈。此外，可靠性也是一個(gè)重要的因素，如果人工智能不斷出錯(cuò)，人類就會(huì)對(duì)其喪失信心[32]。

四、人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈的治理問題

人工智能與供應(yīng)鏈的高度融合還會(huì)產(chǎn)生另一個(gè)問題，即治理問題。供應(yīng)鏈治理是指對(duì)供應(yīng)鏈各個(gè)參與方（包括供應(yīng)商、制造商、分銷商、零售商以及物流服務(wù)提供商等）的活動(dòng)、決策和關(guān)系進(jìn)行管理與協(xié)調(diào)的一種管理模式[35]。供應(yīng)鏈治理的目標(biāo)是通過有效決策的制定和執(zhí)行，提高供應(yīng)鏈的效率、靈活性、響應(yīng)速度和客戶滿意度，同時(shí)降低風(fēng)險(xiǎn)和成本，實(shí)現(xiàn)所有參與方的共同價(jià)值創(chuàng)造和持續(xù)成功。

在供應(yīng)鏈治理中，傳統(tǒng)治理包括契約治理和關(guān)系治理兩種主流策略。契約治理是一種建立在法律框架下的正式治理機(jī)制。在這種模式下，供應(yīng)鏈各參與方通過詳細(xì)制定并簽署契約或合同來明確界定各自的職責(zé)、權(quán)利和義務(wù)[36]。這些契約不僅是各方合作關(guān)系的法律依據(jù)，也是爭(zhēng)議或糾紛的重要解決工具。契約治理的決策依據(jù)是法律體系，執(zhí)行機(jī)制主要依賴第三方保障機(jī)制，如法院的司法裁決和仲裁機(jī)構(gòu)的仲裁決議等。契約治理的特點(diǎn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是強(qiáng)制性，契約或合同的簽訂基于法律規(guī)范，各方必須遵守約定的條款，否則將面臨法律制裁，這種強(qiáng)制性確保了契約的有效執(zhí)行；二是保障性，通過法院、仲裁等第三方保障機(jī)制，契約治理能夠?yàn)楦鞣教峁┕?、公正的?zhēng)議解決環(huán)境，保障各方的權(quán)益不受侵犯；三是規(guī)則性，契約治理強(qiáng)調(diào)明確、具體的規(guī)則設(shè)定，這些規(guī)則明確了各方在供應(yīng)鏈活動(dòng)中的行為規(guī)范和預(yù)期結(jié)果，有助于降低不確定性，提高合作效率。相比之下，關(guān)系治理更側(cè)重建立和維護(hù)供應(yīng)鏈參與者之間的長(zhǎng)期、互信合作關(guān)系，強(qiáng)調(diào)通過共享信息、協(xié)調(diào)決策、共同解決問題、形成專用性資產(chǎn)等方式，促進(jìn)各方合作與協(xié)同，而非單純依賴法律契約進(jìn)行約束和控制。與契約治理不同，關(guān)系治理的決策依據(jù)是社會(huì)規(guī)范和共同形成的未來期待，執(zhí)行基礎(chǔ)是相互之間形成的信任與共同的約定，一旦出現(xiàn)違背共同利益的行為，就會(huì)產(chǎn)生集體制裁[37]?？梢钥闯觯P(guān)系治理的特點(diǎn)是非正式性、社會(huì)性和網(wǎng)絡(luò)性。

與上述兩類治理不同，隨著現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用和發(fā)展，特別是人工智能與產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)的不斷融合，算法治理被認(rèn)為是一種新的治理模式[38]。算法治理是指使用算法、人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)決策制定、規(guī)則執(zhí)行和系統(tǒng)管理的一種治理模式[39]。在算法治理中，復(fù)雜的計(jì)算程序和數(shù)據(jù)分析被用于處理各種社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和政治問題，以提高效率、減少偏見和增強(qiáng)透明度。算法治理的決策依據(jù)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和算法分析，是算法模型對(duì)大量數(shù)據(jù)處理和解讀的結(jié)果。其執(zhí)行機(jī)制是通過自動(dòng)化流程和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控、調(diào)整和執(zhí)行決策，其中還可能結(jié)合人工監(jiān)督和干預(yù)。

然而，供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)中是否單獨(dú)存在算法治理是值得商榷的。這是因?yàn)楣?yīng)鏈運(yùn)營(yíng)往往涉及不同經(jīng)濟(jì)主體之間的溝通、協(xié)同與聯(lián)合行為，或者說涉及復(fù)雜的人際關(guān)系或任務(wù)關(guān)系。盡管人工智能能夠提升供應(yīng)鏈決策效率，并使供應(yīng)鏈運(yùn)行更智能化，但人作為供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)管理的主體，同樣發(fā)揮著重要作用。行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論（Actor-Network Theory，ANT）提供了一種獨(dú)特視角來分析社會(huì)現(xiàn)象和科學(xué)技術(shù)實(shí)踐，強(qiáng)調(diào)行動(dòng)者之間的相互關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)建構(gòu)過程的重要性，以及非人類元素在社會(huì)構(gòu)造中的作用。該理論認(rèn)為，人和技術(shù)作為行動(dòng)者發(fā)揮著同等的影響力，行動(dòng)者之間的關(guān)系是動(dòng)態(tài)的、不斷變化的，是在不斷協(xié)商和轉(zhuǎn)譯過程中形成的[40]。

因此，人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈的治理機(jī)制是結(jié)合了契約治理、關(guān)系治理、算法治理的混合治理機(jī)制。這種混合治理機(jī)制的決策依據(jù)既有法律和社會(huì)規(guī)范，也有算力和數(shù)字技術(shù)的綜合作用，而執(zhí)行機(jī)制則是上述各類執(zhí)行機(jī)制的融合與平衡。

人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈混合治理機(jī)制的運(yùn)行往往由任務(wù)的復(fù)雜性以及主體多元性決定（參見圖3）。在圖3范式Ⅰ中，供應(yīng)鏈涉及的主體相對(duì)單一，或者說供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)和決策主要針對(duì)特定企業(yè)而展開，任務(wù)的復(fù)雜性較低。在這種場(chǎng)景下，主導(dǎo)的治理模式是契約治理，因?yàn)槠跫s治理相對(duì)直接、明確，責(zé)任義務(wù)容易界定，關(guān)系治理和算法治理只起輔助作用。在范式Ⅱ中，雖然任務(wù)的性質(zhì)相對(duì)簡(jiǎn)單，但供應(yīng)鏈參與者眾多，性質(zhì)各異，往往會(huì)涉及各類參與者之間的溝通、協(xié)調(diào)。因此，除契約治理模式外，關(guān)系治理也是決定供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)效率的關(guān)鍵，算法治理只發(fā)揮輔助作用。這是因?yàn)樵谌蝿?wù)相對(duì)簡(jiǎn)單、工作內(nèi)容容易鑒別和衡量的情況下，數(shù)字技術(shù)和人工智能的作用相對(duì)較弱。在范式Ⅲ中，盡管供應(yīng)鏈涉及主體較少，但工作任務(wù)復(fù)雜性增強(qiáng)，單純依靠契約治理較難應(yīng)對(duì)復(fù)雜問題產(chǎn)生的問題洞察判定和決策實(shí)時(shí)精準(zhǔn)的挑戰(zhàn)，人工智能算法的作用將得以極大發(fā)揮。在范式Ⅳ中，供應(yīng)鏈呈現(xiàn)出典型的復(fù)雜適應(yīng)體系，一方面參與者眾多且多元，另一方面任務(wù)的復(fù)雜性較高，算法治理的作用非常重要，因?yàn)樗饶軌驇椭鷧⑴c者精準(zhǔn)洞察供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)規(guī)律，實(shí)時(shí)優(yōu)化決策，又能夠根據(jù)情境和關(guān)系動(dòng)態(tài)調(diào)整合作策略，具有很強(qiáng)的靈活性和資源配置性。但必須看到，在這一范式中，契約治理和關(guān)系治理的作用也不可忽視，它們與算法治理相互補(bǔ)充，共同構(gòu)成有效的治理體系。首先，契約治理在復(fù)雜適應(yīng)體系中提供了必要的法律框架和規(guī)則基礎(chǔ)。盡管算法能夠處理大量的數(shù)據(jù)并提供決策建議，但最終的決策和行動(dòng)仍必須在法律與契約的約束下進(jìn)行。明確的契約條款可以設(shè)定各方的權(quán)利和義務(wù)，為解決爭(zhēng)議和糾紛提供依據(jù)，同時(shí)能為算法的運(yùn)行設(shè)定邊界和準(zhǔn)則，防止可能出現(xiàn)的濫用和誤用。其次，關(guān)系治理在多元和復(fù)雜的參與者網(wǎng)絡(luò)中扮演著關(guān)鍵角色。在供應(yīng)鏈中，信任、溝通和協(xié)作對(duì)維持系統(tǒng)的穩(wěn)定性與效率至關(guān)重要。關(guān)系治理不僅能夠建立和維護(hù)長(zhǎng)期、互信的合作關(guān)系，促進(jìn)信息共享、協(xié)調(diào)決策和共同解決問題的過程，而且有助于減輕算法可能帶來的冷酷和機(jī)械感，保持人性化的互動(dòng)和關(guān)懷。此外，契約治理和關(guān)系治理還能夠彌補(bǔ)算法治理的一些局限性。例如，算法可能無(wú)法完全捕捉所有的情境因素和人際關(guān)系動(dòng)態(tài)，而這些因素在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中具有重要的影響?？偟膩碚f，在范式Ⅳ的供應(yīng)鏈中，算法治理、契約治理和關(guān)系治理三者相輔相成，共同構(gòu)建一個(gè)既能應(yīng)對(duì)復(fù)雜性和不確定性，又能確保公平、透明和可持續(xù)性的治理體系。

圖3 人工智能數(shù)智供應(yīng)鏈混合治理機(jī)制