2025年供应链技术趋势分析：连接与智能驱动下的行业变革

供应链管理正经历前所未有的数字化转型浪潮，2025年将成为供应链技术发展的关键转折点。根据Gartner最新研究报告显示，技术进步将为供应链技术领导者和首席供应链官(CSCO)提供重要机遇，帮助他们实现数字化价值、提升员工生产力并创新运营模式。本文将深入分析2025年供应链技术领域的八大核心趋势，这些趋势被划分为"连接"和"智能"两大主题，它们不仅将重塑供应链运营方式，还将为企业创造显著的竞争优势。随着全球供应链复杂性的增加和不确定性的加剧，理解并应用这些技术趋势对于企业保持竞争力至关重要。从环境隐形智能到代理人工智能，从增强互联劳动力到智能仿真，这些创新技术正在重新定义供应链的未来图景。

一、连接性技术：构建无缝集成的供应链网络

​​环境隐形智能​​代表了供应链连接技术的重大突破，它通过超低成本的小型智能标签和传感器实现大规模、经济实惠的跟踪和传感。Gartner预测，到2028年，环境隐形智能的早期应用将主要聚焦于通过实现低成本的物品跟踪和传感来解决供应链中的紧迫问题。这项技术由三项关键技术驱动：低功耗无线能量收集（尤其是来自环境射频能量）、低成本、低能耗的电子产品。在供应链领域，环境隐形智能将带来革命性的变化，使传感和智能更深入地集成到供应链运营中。智能标签和传感器将提供对端到端供应链的更实时了解，从而加快对潜在偏差的响应速度，并能够避免中断，实现更高质量和更及时的决策。部署这项技术将为产品认证、库存和资产可见性或货物跟踪提供值得信赖的嵌入式来源和身份，而且成本低廉。此外，环境隐形智能还将为分析和AI提供关键的新数据源，以改进产品和供应链流程。

短期来看，环境隐形智能的应用机会包括零售店或仓库的自动库存检查、易腐货物的状态监测、实时货物跟踪或利用实时基础设施(RTI)的可重复使用的包装和运输物品。从长远来看，超低成本电子产品将在物品整个生命周期内保留，接收Ambient消息的网关将成为互联供应链中的标准功能。新功能（如相关对象和设备之间的协作）将不断发展。然而，这项技术也面临隐私挑战，法规可能会影响某些用例或智能传感标签的应用。它们的基础设施可能带来新的网络安全和弹性挑战，特别是在受监管行业中，外部人员不应知晓物品位置的情况。

​​增强互联劳动力(ACWF)​​是连接性主题下的另一关键趋势。Gartner预测，到2027年，一半的财富500强制造商将通过ACWF战略支持的新参与模式创造15%的新职位。互联工厂工人利用数字工具和数据管理技术改进和集成他们与物理和虚拟环境的交互，从而提高决策准确性、增加知识并减少可变性。当今劳动力市场存在巨大的技能差距，以制造为中心的组织的需求正在迅速变化，这推动了ACWF的发展。ACWF由六个相辅相成的主题驱动：技术服务、应用程序和设备被单独处理造成的IT孤岛；数字技能加速需求与准备工作滞后之间的矛盾；智能应用程序和数字工具减少新员工能力学习时间的机会；工作场所自动化和AI进步带来的复杂性挑战；新员工与终身员工在技术应用上的差异；以及供应链组织普遍面临的劳动力短缺问题。

ACWF计划可以显著缩短员工获得能力的时间，并提高运营和生产力方面的多技能水平。它们还能为组织中的入门级人员提供职业发展路径，使他们无需离开去接受额外教育或培训即可成长。在自动化或数字化方面加大投资的组织已经看到了对一线员工从事更熟练工作的巨大积极影响。例如，一家消费品制造商将21家工厂的关键标准操作程序(SOP)以及维护和质量工作说明数字化，实现了从手动和纸质流程到一线工作人员手持和移动设备的全面转变，提高了运营效率。通过整合工作流程自动化和改进对数据和分析的访问，该制造商找到了有针对性的改进机会。这一转型强调变革管理，同时提高了9,000多名工厂员工的技能。由于效率和数据访问的提高，一些工厂缩短了新员工的入职时间，而其他工厂则报告每月节省超过100个工时。

​​多模式用户界面(Multimodal UI)​​是提升供应链连接体验的关键技术，它使用户能够通过多种通信模式（语音、触摸、手势、文本、视觉等）同时或互换地与系统进行交互。Gartner预测，到2028年，四分之三的公司将在选择新技术时将用户体验(UX)视为首要标准，仅次于功能，这将迫使供应商专注于增强技术和功能能力的UX。多模式UI的目标是通过利用不同输入方法的优势并适应用户偏好和上下文，创建更自然、直观和高效的交互体验。2025年Gartner供应链技术调查显示，除了功能和满足财务目标之外，可用性是影响供应链组织选择新兴技术的两个首要标准之一。多模式UI往往是供应链软件和硬件高级细分市场的默认界面。眼动追踪、手势、语音识别和生物传感技术的创新，以及它们在供应链解决方案中的采用，正在加速多模态UI的普及。

多模式UI的使用已经显示出显著效果，部署案例表明与现有方法相比，工作人员的效率和积极性有所提高。这项技术可以提供多模式用户界面培训，以便在更具活力和吸引力的环境（如制造、维护、仓库运营或服务）中入职新员工。还可以通过令人愉悦的UX向员工提供引人入胜的分步说明。在物流领域，已经出现了针对生产力、安全和人体工程学的解决方案，例如卡车和货车司机的虚拟AI助手或使用扫描、文本、交易和对话语音的多模式语音界面。多模式UI市场正在快速增长，2023年全球市场规模达195亿美元，预计2024年至2032年的复合年增长率将达到16.5%。推动这一市场发展的最重要趋势之一是AI与NLP技术的融合，使设备能够实时理解和解读来自多种输入源的复杂数据。

​​多功能机器人(Polyfunctional Robots)​​代表了连接性主题下的第四大趋势，Gartner预测到2030年，80%的人类每天将与智能机器人互动，远高于目前不到10%的比例。多功能机器人是能够承担多项任务并遵循人类指令或示例的机器，无需明确的编程或硬件修改。尽管对多用途机器人的吸引力和愿望并不新鲜，但几个关键障碍正在减少，包括：传统机器人成本高且缺乏灵活性，无法适应新任务，而视觉AI、AI/机器学习和新物理设计的进步现在使机器人技术更具适应性；传统机器人面临的集成挑战限制了他们在工作流程中的任务灵活性，而生成式AI和机器学习现在支持新的交互模型和双向通信，使机器人能够适应和响应人类的口头命令；由于成本显著降低，多功能机器人现在的价格与人工相比具有竞争力，它们日益增长的灵活性和适应性，加上较低的价格，使它们成为传统劳动力的可行替代品。

目前，工业企业拥有近四百万台单功能机器人，它们已经帮助解决劳动力短缺问题，降低了成本，并提高了效率。随着能够执行多种功能的机器人的不断发展，企业可以进一步提升这些机器的价值。与单一功能机器人相比，多用途机器人可以更快地带来投资回报。它们通过三种方式实现这一目标：创建更灵活的劳动力队伍，多功能机器人可以完成各种不同任务，从而打造能够适应当前需求的灵活劳动力；提高机器人效用，当企业可以使用同一机器人完成多项任务时，不仅可以提高机器人的使用率，还能利用它们来完成最重要、价值最高的活动；实现更强大的人机协作，这些机器人专为在人类环境中运行而设计，并使用专为人类接触而设计和定位的设备。亚马逊的全自主移动机器人Proteus就是典型案例，它可以在亚马逊配送中心安全地与人类员工一起工作，自主地拾取、运输和放下集装箱。据DataIntelo预测，全球多功能机器人市场规模将从2023年的约80亿美元增长至2032年的210亿美元，复合年增长率(CAGR)为11.5%。

二、智能技术：赋能供应链的认知革命

​​代理人工智能(Agentic AI)​​是智能主题下的首要趋势，Gartner预测到2030年，50%的跨职能供应链管理(SCM)解决方案将使用智能代理在生态系统中自主执行决策。代理AI系统有望建立AI代理的虚拟劳动力，这些代理可以协助、卸载和增强人类工作或传统应用程序。与传统自动化甚至基础人工智能模型不同，代理型人工智能不仅支持决策，更驱动决策。代理AI系统承诺提供适应性更强的软件，能够完成未在域中明确编程的各种任务，而不仅仅是那些设计到软件中的任务。这些系统可以根据其环境进行规划、行动和调整，以满足复杂环境中的目标，从而显著提高AI对运营环境执行的潜力。Gartner将代理人工智能视为一种利用AI代理风格的软件实现的AI实践，其中AI代理是自主或半自主的软件实体，它们使用AI技术在数字或物理环境中感知、做出决策、采取行动并实现目标。

代理AI与机器人流程自动化(RPA)相比代表了不同级别的复杂程度和功能。AI代理是一种更先进的系统，不仅可以自动执行任务，而且还具有一定程度的"代理"。这意味着它可以自主运行，根据处理的数据做出决策，并最终从其经验中学习。凭借其多样化的功能和适应性，AI代理已准备好彻底改变供应链决策中的众多工作流程。他们学习、预测和自主决策的能力将推动跨领域的效率、创新和转型，从而影响我们的工作和运营方式。通过处理每个功能的不同采用率，负责任和有效地从AI代理中获益还需要护栏，包括法规、政策、可追溯性和治理，以保证可解释性和适当的风险管理。目前，多家领先企业已经在供应链中应用代理AI技术。例如，BlueYonder推出了五个人工智能代理作为其新认知解决方案的一部分，包括库存操作代理、货架运营代理、物流运营代理、仓库运营代理和网络运营代理。这些代理旨在帮助企业更快地做出决策、更精确地运营，并在持续的全球不确定性面前提高适应力。

​​自主数据收集​​技术利用室内飞行无人机和移动机器人等技术来自主捕获数据，Gartner预测到2027年，50%的仓库运营将用自主数据收集平台取代一些以人为中心的数据收集。这些解决方案使用支持AI的视觉或射频识别(RFID)等技术来支持库存管理、检查和监控等使用案例。自主数据收集平台通过使用摄像头、RFID阅读器和无人机等技术连续捕获数据，从而提高生产率并减少劳动力需求。高级AI/ML支持对数字图像进行智能解释，通过降低成本和提高流程效率来提供显著的业务优势。库存管理中的周期盘点非常耗时且存在安全风险，使其成为自动化的主要领域。带有摄像头的移动机器人正在成为有效的解决方案，可能会加速对飞行无人机的采用。使用无人机或其他技术进行检查或监视可以取代仓库和工厂中通常很危险的人工检查或监视流程。室内无人机对于危险区域或高空的检查特别有价值。

供应链自主化必然要求供应链数据的收集自主化，这是推动自主数据收集技术发展的重要动力之一。仓库自动化技术也促进了这一技术的发展。自主数据收集和检查使用各种技术，如室内飞行无人机和移动机器人来自主捕获数据。解决方案通常包括移动平台(如飞行无人机或移动机器人)、机载摄像头或其他传感器，以及用于导航的先进人工智能软件。诸如周期盘点之类的库存管理任务既耗时又低效，而且将人员举到高空盘点库存存在安全隐患。通过使用自主数据收集和检查平台实现此过程的自动化可以带来显著的业务效益。它允许以更快的速度更频繁、更安全地执行流程，同时降低成本并减少对业务的影响。一家全球航运组织报告称，通过使用机器人和摄像头自动进行循环盘点，每周节省了40个小时，并实现了100%的库存准确率。

​​决策智能(DI)​​是一门实用学科，它通过明确理解和设计决策的制定方式，以及如何通过反馈评估、管理和改进结果来推进决策。Gartner预测到2028年，25%的首席数据和分析官愿景声明将变得"以决策为中心"，超越"数据驱动"的口号，明确针对人类决策行为以提高数据和分

析(D&A)价值。DI结合了决策建模、AI、分析和相关功能，以支持、增强和自动化决策并推动业务成果。它用于设计以决策为中心的解决方案、显式建模决策、编排决策执行流、评估和管理决策以及审计其结果。根据Gartner调查，今年组织投资供应链技术的两个激励因素之一就是使决策过程变得更快、更智能和质量更高。同时，当前围绕自动化决策和增强智能的炒作，在包括GenAI在内的各种决策中的AI技术的推动下，进一步激发了人们对DI的兴趣。最近的危机揭示了业务流程的脆弱性，重新设计决策以使其更具弹性、适应性和灵活性，将需要各种方法和技术的纪律。

DI可以通过使决策模型对供应链用户明确和透明，从而实现更好、更及时和优化的决策。它通过对业务环境进行建模来减少决策结果的不可预测性。DI还减少了技术债务并提高了可见性，通过实质性增强决策模型的一致性，基于其相关性和透明度的质量，使决策透明且可审计，从而改善供应链流程的影响。然而，挑战仍然存在，尤其是从组织的角度来看。无法公正地重新考虑部门内部和部门之间的关键决策会降低初始DI采用工作的有效性。先进技术方面的组织结构不足，例如缺乏AI卓越中心(COE)，也可能损害DI的进展。许多组织仍然缺乏对决策建模和AI技术的了解，当涉及AI时，AI素养差可能会减慢DI项目的发展。根据Gartner 2024年CDAO议程调查，三分之一的组织已经实施了决策智能(DI)。Gartner预测，到2027年，50%的业务决策将由使用决策智能的人工智能代理进行增强或自动化。快速成长的DI平台市场包括中国的第四范式决策智能平台等代表性供应商。

​​智能仿真​​是指将AI、ML和高级分析等先进技术集成到传统仿真模型中，以提高其准确性、效率和预测能力。Gartner预测到2028年，15%的物流和制造组织将在其应用程序中嵌入智能仿真，以帮助管理其运营的复杂性。这种方法支持更复杂的动态和自适应仿真，可以更好地仿真真实场景，并为决策提供更深入的见解。供应链运营，尤其是物流、制造和运输，涉及大量变量，这些变量会显著影响其绩效、运营成本和资本支出。智能仿真可以优化更多的传统仿真和分析，用于规划路线；选择、测试和部署合适的物料搬运设备；以及规划和重新确定内部物流工作流程的优先级。智能仿真可以帮助从被动资源部署转变为主动资源部署，使运营能够处理更大的数量和波动性。

仿真和仿真解决方案已普遍用于仓库控制系统，以便在部署之前对自动化物料搬运设备进行规划和压力测试，并在部署后对设备进行监控和控制。增强对智能仿真的使用可能有助于优化此用例。一些运输提供商开始在以前被忽视的领域部署仿真功能，例如多承运人包裹管理。这些支持跨订单和配送操作的路线安排和合并说明。它们还支持基于概率(而不是传统的确定性特征集)的承运商/配送决策。机器人提供商，尤其是仓库拣选/操作机器人提供商，正在使用合成数据来训练他们的系统进行对象识别。这是在此环境中使用的早期示例。合成数据可以是仿真的输入，也可以是仿真的输出，这可以加快机器人系统的培训和采用。智能仿真有助于仓库数字孪生的演变，从2D/3D可视化发展到算法流程仿真和资源的虚拟操作。

中国的物流领先企业顺丰已经将数字孪生技术部署于全国上百个中转场，为实际运作过程缩短10%以上的分拣时长，平均提升8%以上的产能；并通过数字孪生技术优化车辆路线规划，平均每一城市每月可节省500条以上的线路。这一创新实质上是数字孪生基的智能仿真技术在配送中心的应用，其中结合人工智能的智能仿真和建模是其核心技术。AnyLogic的anyLogistix供应链仿真软件是另一典型案例，它作为目前唯一一款用于供应链优化、网络设计和分析的多方法软件，将传统的分析优化方法与AnyLogic开发的创新智能仿真技术相结合。该框架将网络优化分析工具与独特的动态仿真引擎相结合，通过结合这些技术，可以提供更准确、更透明的决策支持模型，从而实现更高效的分析。通过优化定义网络结构，然后通过模拟分析所有细节检查供应链的每一个方面。

三、网络安全与可持续性：供应链技术的关键支撑

​​网络安全供应链​​已成为企业不可忽视的重要趋势，网络攻击继续对各行各业的企业构成持续不断、不断发展的威胁。供应链在组织中具有多个职能交接，以及庞大的合作伙伴生态系统，对不良行为者来说是一个巨大而有吸引力的目标。供应链的数字化程度越高，网络威胁就越大。Gartner的2024年"影响供应链的地缘政治风险"调查显示，59%的受访者表示，在过去12个月中，网络攻击对其供应链绩效产生了中度、高度或非常高的影响。鉴于供应链IT和网络物理系统部署的广度需要在企业中得到保护，供应链的网络安全风险范围很大。合作伙伴生态系统的广度和多层性质大大增加了这种复杂性。在许多组织内部，在识别和管理供应链网络安全风险方面缺乏与所有权和预算相关的明确性。威胁扩张的速度使网络安全和供应链团队更难跟上系统、产品和第三方关系的保护。

在创建网络安全供应链时，组织可以采取多项措施：与首席信息安全官(CISO)合作，将供应链纳入整体企业网络安全治理，包括与CISO和企业风险团队建立关键联系点，并在供应链中建立联络人角色；将网络风险纳入其整体供应链风险管理框架，因为许多方法(如业务连续性管理(BCM)、热图、分段、可见性和记分卡)也可用于帮助管理网络风险；要求通过评估、审计和工具进行第三方网络风险验证，并将其应用于端到端供应链，包括上游供应商、合同制造合作伙伴和物流合作伙伴；成为保护信息物理资产的团队的一员，尤其是在运营技术(OT)、物联网(IoT)以及制造和物流中的其他自动化方面；在供应链中培养网络安全人才，许多情况下需要将目光投向金融服务和公共部门等领域的制造业之外。

​​AI和数据驱动的可持续供应链​​是另一关键趋势，供应链目前不具备应对日益复杂和苛刻的可持续发展法规所需的信息、技能和能力。数据保真度可用性和质量是可能导致过度依赖基于假设的计算的痛点。然而，它们并不总是满足监管要求——例如，欧盟碳边境调整机制(EU CBAM)需要2025年的实际数据。准确性要求不断提高，监管部门对保证和财务影响的期望与测量挂钩。领先的组织通过实施数据驱动的可持续发展战略来取得成功，这些战略使他们能够监控可持续发展并将其嵌入其决策和运营流程中。法规正在加速可持续性数据的成熟度，同时部署AI来改进数据管理和计算活动。

强制性披露变得越来越细化，范围也越来越大：欧盟企业可持续发展报告指令(EUCSRD)有1,000多个参数(定性和定量)。从2025年起，欧盟CBAM等法规将要求对产品层面的碳排放量进行实际值。许多公司还没有为这种粒度级别做好准备。数据可追溯性和审计是许多此类法规的要求，并且选定的方法适用于需要为特定法规计算和报告某些指标的方式。所有这些因素都促使公司愿意投资解决方案，以实现更准确的可持续性参数测量。为了满足对保真度和效率日益增长的需求，SaaS解决方案提供商开始应用AI和改进的数据管理功能，包括：使用AI自动识别排放因子并将其分配给运营活动，以计算产品的碳足迹；在应用程序内生成数据置信度评级，以轻松监控热点；作为尽职调查评估的一部分，访问各种公共和付费数据库，以计算供应链合作伙伴的固有风险水平；从基于支出的计算迁移到活动和主要数据，以显著提高碳排放计算的准确性，从而为战略目标提供信息。

以上就是关于2025年供应链技术趋势的全面分析。从连接性技术到智能系统，从网络安全到可持续性实践，这些趋势正在重塑全球供应链的面貌。环境隐形智能、增强互联劳动力、多模式用户界面和多功能机器人正在构建无缝连接的供应链网络；代理人工智能、自主数据收集、决策智能和智能仿真则为供应链注入了前所未有的认知能力。这些技术不仅能够提升运营效率和员工生产力，还将创造新的商业模式和价值主张。供应链领导者需要根据自身组织的成熟度、行业特点和战略目标，选择适合的技术组合，制定分阶段的实施路线图。特别值得注意的是，这些技术趋势之间存在密切的关联和协同效应，它们的组合应用往往能够产生更大的价值。随着技术的不断发展和应用场景的拓展，2025年的供应链将更加智能、灵活和可持续，能够更好地应对复杂多变的商业环境。企业应当把握这些技术趋势带来的机遇，通过负责任的创新塑造供应链的未来，在数字化浪潮中赢得竞争优势。

编辑：666知识控