根据 Gartner 的最新研究，代理 AI 和物理 AI 是 2026 年最重要的供应链技术趋势之一。
报告称，人工智能技术的进步使首席供应链官 (CSCO) 能够推动业务价值、增强弹性并重新构想运营模式，正如 Gartner 的 2026 年最重要技术趋势所表明的那样。
这些趋势由三个总体主题决定：自治和代理、专业化和智能以及信任和治理。 Gartner 表示，这些主题反映了向在数字和物理环境中无缝运行的智能、自我导向和负责任的系统的转变。
自治和代理
Gartner 确定了以下与自治和代理相关的子主题：
- 多功能机器人
- 人工智能、机器学习和机器人工程的进步使机器人能够承担超出其原始设计的多项任务。这些灵活的电子系统提供了一种新的劳动力模型，特别是在面临劳动力短缺的环境中，尽管广泛采用将会不断发展。
- 物理人工智能
- 该技术将人工智能引入物理操作，将人工智能模型与物联网传感器、机器人和自动化系统相结合，以实现跨供应链环境的实时传感、分析和执行。它提高了制造、仓储和运输的运营效率、安全性和适应性。
- 代理人工智能
- 一类人工智能系统正在兴起，它引入了虚拟代理劳动力，这些代理超越了洞察力，进入了执行阶段，能够规划、行动和适应，以在复杂的环境中实现目标。随着采用范围的扩大，组织必须建立护栏，以确保可解释性、问责制和负责任的使用。
- 协作管理系统 (CMS)
- 这些系统扩展了单个人工智能代理的功能，使多个代理跨工作流程和环境协同工作，每个代理专门负责特定的任务或领域。通过协调这些代理，组织可以实现复杂、多步骤流程的自动化，并提高可扩展性和适应性，同时需要强有力的治理来管理新出现的风险。
“今年的趋势凸显了人工智能作为更加自主、智能和适应性更强的供应链基础的日益重要的作用，”Gartner 供应链实践副总裁分析师兼研究主管 Christian Titze 表示。 “随着组织迈向超互联、人工智能驱动的环境，领导者不仅必须关注部署先进技术，还要确保他们共同努力，提供可衡量的价值和长期的弹性。”
专业化和智能
Gartner 确定了以下与专业化和智能相关的子主题：
- 智能模拟
- 增强传统建模方法智能仿真将人工智能、机器学习和高级分析集成到仿真模型中，以提高预测能力和决策制定。它可以在物流、运输和仓库运营中实现更加动态的规划，支持向主动和自适应供应链管理的转变。
- 特定领域的语言模型
- 这些模型专为目标业务需求而设计，针对专门的供应链用例进行训练或微调，比通用人工智能模型提供更高的准确性、可靠性和合规性。它们可以提高知识管理、合规性、工作流程自动化和决策支持等领域的绩效。
“这些趋势不仅仅代表渐进式改进。它们是供应链转型的催化剂，”Titze 说。 “根据其业务目标主动评估和集成这些技术的组织将更好地掌握这些技术。”
信任和治理
Gartner 还提供了以下与信任和治理相关的子主题：
- 产品来源
- 对透明度和监管合规性的需求不断增长，推动了跟踪和验证整个供应链中产品的来源和旅程的需求。人工智能、区块链和知识图谱等技术正在提高跨复杂供应链扩展来源的能力
- 决策治理
- 随着人工智能采用规模的扩大，组织正在实施框架和护栏来管理人工智能决策，确保透明度、问责制和合规性。这种方法对于在复杂的供应链流程中建立信任和实现高质量、可审计的决策至关重要。
Gartner
Gartner 确定了以人工智能为主导的 2026 年顶级供应链技术趋势。
