AI助力供应链动态ETA预测与管理创新研究报告

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新时代下的供应链的范式转移


　　自新冠疫情发生以来,全球性的不确定因素显著增强,人类社会也进入了 VUCA 时代(Volatility多变，Uncertain 不确定，Complexity 复杂，Ambiguity 模糊)。VUCA 时代的供应链的最显著特征，就是在供给以及需求两端出现了前所未有的不确定性。原有的经济周期叠加疫情影响，全球各经济体增长都面临不同程度压力，货物贸易增长动力显著下降，各个经济体长期积累的结构性问题也因为增长的停滞而逐步暴露。

　　对于上世纪 40 年代的二战余波、70 年代的石油危机、90 年代的苏联解体，我们可以发现每次时代的巨变之后，人类社会都迎来了新的时代范式，每一波剧震也都重塑了全球的格局。而当前人类社会已经经历了将近 30 年的平稳时光，我们所有的工作(包括供应链管理工作)都是在一个相对稳定且清晰的国际格局中展开，而其工作所采取的方法，也都隐含着这样一个基于这个时代的假设。那么随着新时代的到来，我们将面对一幅怎样的图景? 在这个时代下诸多假设，是否会有新的变化?

　　面对国际供应链管理正发生的巨大范式转移（Paradigm Shift），过去的方式和方法，已经无法很好解决未来可能出现的问题；而对于企业亟待思考的是，如何构建面向未来的供应链竞争力。

　　面向未来，数字技术高速发展是一股强大且有确定性的力量。人工智能(AI)、区块链、云计算、 VR/AR等技术登上历史舞台，让人们看到了解决眼下问题的一种新的思考方式。特别是近些年来 AI 技术的兴起，更向人们展现了一种接近、甚至可能超越人类理性的工具。如何运用类似这样强大的技术，帮企业解决供应链管理中的问题，是重塑企业未来供应链的核心竞争力的关键。

数字技术何以成为生产力

　　自从计算机技术诞生开始，数字技术历经从萌芽、发展、成熟的阶段，应用场景逐步丰富。其中， AI 技术,在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面不断取得突破；物联网技术,将物品连接起来并交换数据，在智能家庭、智能工厂等数字化的生态系统中应用广泛；云计算，通过大规模的数据中心，让计算能力和存储资源更加普惠和灵活； AR 和 VR, 将物理和数字世界融合，创造更加丰富的用户体验； 5G 技术，通过提升移动通信的速度和网络容量，推动更多数字应用和服务。随着这些技术的成熟，应用场景也逐渐丰富，对于供应链管理、供应链管理的核心挑战，数字技术、特别是 AI 技术能够如何构建生产力呢？

人工智能 Artificial Intelligence（AI）

人工智能介绍

　　人工智能翻译来自于英文的 Artificial Intelligence. Artificial 原意指人造的、非自然界当中存在的； Intelligence 指代生物一般性的精神能力，是人认识、理解客观事物并运用知识、经验等解决问题的能力，包括记忆、观察、想象、思考、判断等。人类早在远古时期，就有用机器代替部分脑力活动的畅想。公元前 900 年周穆王时期，《偃师》当中提及的歌舞艺人，古希腊时期的太罗斯，包括西汉时期的《地动仪》，后汉时期《木牛流马》都是 AI 的一种早期形式。总的来说， AI的发展截至目前，大体经过了孕育和演化的两个大阶段。

AI 的孕育阶段

早在直立行走的智人（Homo Sapiens）之前，当代人类所定义的智力（Intelligence）形态并不存在。原始人类的生存和繁衍，更主要还是依靠本能以及直觉。经过万古长夜，人类不断通
过对于客观世界经验的归纳、总结、反思逐步形成一套体系化的思维，并通过语言进行记录和传播（公元前 250 万年-150 万年）。直到公元前 500 年，人类先哲出现，人类的思维开始了进化演变。在古希腊时期，希腊三贤之一的亚里士多德创造了演绎法，建立三段论范式的形式逻辑（即，第一性原理），构建了人类思维从已知推导未知的基础。公元 15 世纪，英国哲学家培根创造了归纳法，构建了人类思维从特殊推导一般的基础。归纳法和演绎法也构成了人类认识世界的基础思维体系。

　　在之后的几个世纪，德国数学家莱布尼茨（16 世纪)把形式逻辑符号化 ，创造了万能符号、推理计算、微积分与二进制，奠定了数理逻辑的基础。随后，法国物理学家、数学家帕斯卡（B.Pascal）成功创造世界第一台加法器；英国数学家和发明家巴贝奇（C.Babbage）发明了差分机和分析机 ，两者共同推动了以机器执行运算的可能。英国数学家布尔（18 世纪）创立了布尔代数，首次用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则，试图找出思维模拟的机械化规律，提出符号逻辑代数（B，∨， ∧， ¬ ）。经历了上述阶段，人类的思维的要素以及运行的规则被符号化，给机器执行人类思维奠定了一定基础。

　　进入 19 世纪，英国数学家图灵创造了自动机理论，构建了计算机的理论模型，也跨时代地提出了“一切数学上的问题可以通过机器解决” 的设想。随后，匈牙利数学家冯.诺伊曼创造了存储程序的概念；美国数学家莫克力研制成功了世界第一台电子计算机 ENIC；美国数学家维纳创立了控制论，并基于动物心里和行为学进行计算机模拟；应用数学家香农创造了信息论，用数学模型描绘心理活动；神经生理学家麦克洛奇和.皮茨建立了神经网络模型，用微观人工智能的方法，从结构上模仿人脑。随着哲学、科学推动人类在思维层级的不断演化，最终在 1956 年的达特茅斯会议上来自美国数学、神经学、心理学、信息科学计算机方面的 10 位专家共同商讨，并由麻省理工学院（MIT）的教授麦卡锡正式提出 AI (Artificial Intelligence)的术语，也标志着 AI 的学术性讨论正式开始。

AI 的演化阶段

　　在上世纪五十年代的正式提出后， AI 进入了快速演化阶段。从最开始的基础决策支持能力， AI逐步演化出了认知、学习、感知、执行、社会协作等一系列复杂的应用能力。随着 GPT3.5 (ChatGPT)在今年大爆发后，人类也开始畅想——AI 是否会涌现出情感、意识等一系列人类精神所独有的能力？

《AI助力供应链动态ETA预测与管理创新研究报告》图目录

图01 世界可能正在迈入新的时代
图02 AI能力进化演变
图03 AI范式的演变
图04 AI的六大学科七种能力
图05 AIGC的二大校心的力
图06 ChatGPT的演变路径
图07 我国通用型 Saas 产品结构与我国通用型 SaaS 产品结构
图08 研究方法流程图
图09 人工神经网络模型
图10 中美航线提前 5000 海里的 ETA 测误差值
图11 C公司智能供应链
图12 C公司在实施 C3 人工智能生产计划优化

来源：准时达&宁创