智能供应链 洞察变革，驱动增长 IBM 商业价值研究院 | 研究简报 生成式 AI 给供应链带来重大变革。64% 的供应链高管认为生成式 AI 正 全方位革新工作流程。 供应链团队必须改变工作方式。60% 的运营和自动化高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示，生成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量增加 72%，年收入增长率 高出 17%。所有受访的供应链高管都认为，AI 驱动的运营将在未来三年内推动收入增长翻倍 或更多。 1 根据这些数据，72% 的高绩效 CEO 在 IBM 商 业价值研究院 (IBM IBV) 发布的 2024 年 CEO 研究报告中指出，企业的竞争优势取决于是否 拥有最先进的生成式 AI。然而，追求短期目标 使其难以集中精力进行长期发展。全球 CEO 普 深知，需要投资新一代技术，提升运营的灵 活性和韧性，提前识别并解决如动态货物调 度、生产计划调整、瓶颈和潜在风险等问题， 以应对未来多变的环境。 生成式 AI 如何解决这些长期困扰供应链的 问题？为此，IBM IBV 与牛津经济学院携手 合作，对全球 2,000 多位的首席供应链官 (CSCO)、运营高管和自动化专家开展了一项 调研，其所在的组织正在积极推进 AI 自动化 技术。 调研报告显示，高管们致力于打造“智能供

IBM 商业价值研究院 | 专家洞察 “世界工厂”到 “智造先锋”的突围路径 中国大陆电子代工行业在转型浪潮下的生存法则 摘要 中国大陆电子代工行业正从传统的“世界工厂”， 向技术创新引领的“智造先锋”迈进。 众多企业加大研发投入，加速向高附加值领域渗透，力 求在产品设计、技术创新等价值链上游环节实现突破。 而随着 AI、物联网、边缘计算等技术的发展，智能制 造也成为行业发展的新引擎。 对代工企业的研发管理能力提出了严苛 考验。以往简单的生产管理模式已无法满足需求，它们需要建立一套从市场调研、技术 预研、产品设计开发到量产导入的敏捷、协同、智能的全流程研发管理体系。 6 IBM 的研发创新管理体系是根据大量成功的产品开发管理实践总结出来的高效的研发管 理体系。这套体系的核心是要形成由市场行销、研发、生产、财务、供应链等部门人员 组成的贯穿整个产品业务流程的端到端的管理 才能赢得重构价值链的分配权。唯有如此，中国大陆的 ODM/OEM 企业才能成功实现从“跟 随者”到“定义者”的跃迁，在新的市场竞争格局中赢得主动权，书写制造业转型升级 的崭新篇章。 图 1 IBM 研发创新管理模型 创新技术研发 概念 发布支持 计划 开发 验证 创新产品研发 概念 生命周期 计划 开发 验证 发布 创新技术规划 业绩评估与改进 ✓ ✓ 创新产品规划 细分市场管理、业绩评估与改进

在架构上有了显著的改进：1）采用了统一处理架构，可以更加有效地利用过去 分布在顶点着色器和像素着色器的计算资源；2）引入了片内共享存储器。两项改进使 得 CUDA 架构更加适用于通用计算，加上 2008 年后苹果、AMD、和 IBM 推出的 OpenCL 开源标准，GPGPU 在通用计算领域迅速发展。 2) 张量和矩阵核心：GPGPU 的大量硬件运算单元和高吞吐高带宽的存储设计能够提供 强大的计算能力，同时针对矩阵运算和

能，微调即可，不用 重复输入。 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 �� �� 实践 拥抱数字化，用数据分析为业务赋能 在 20 世纪 90 年代，明珠家具就开始信息化改造，并引进 IBM 进行人力资源咨询，这也使其较早地接触人力资源管理系统。 在与 i 人事合作之前，他们就使用过不同的人力资源系统，但因为明珠家具业务多，需要根据业务对系统更新迭代，之前的 系统无法很好满足，因此在

纳入数字欧洲战略，建设欧洲区块链基础设施（EBSI），提供基 于 DID 的欧盟国家公民电子身份认证服务。韩国疾病管理厅（KDCA） 基于 DID 与区块链技术发行数字新冠疫苗接种证明。微软、IBM、埃 森哲等百余家企业机构基于 DID 开展数字钱包工作，在消费、医疗、 航空等领域进行跨系统身份认证和数字资产交易实践。我国基于工业 互联网标识并融合区块链和 DID 技术打造“星火·链网”新型基础设

管理等环节的智能优化。此外，大模型还推动了产品服务的智能化，例如基于 交互能力的智能客服和售后服务。 3. 科技巨头与新兴企业的竞争格局 全球工业大模型市场中，科技巨头如谷歌、微软、IBM 等凭借其在人工智 能和云计算领域的优势，占据了重要地位。这些企业通过云平台和工业物联网 技术，为制造业提供智能化解决方案。与此同时，新兴的创业公司也在不断涌 现，专注于特定行业或应用场景，以创新的技术和灵活的商业模式在市场中崭 成激烈竞争态势。目前，全球工业大模型市场呈现出“西方两超多强、国内三 足鼎立”的竞争格局。美国和欧洲凭借其在技术、资金和数据资源方面的优势， 占据了全球市场的主导地位。美国的科技巨头如谷歌、微软、IBM 等通过云计 算平台和工业物联网技术，为制造业提供智能化解决方案。欧洲则通过政策支 持和国际合作，推动本土创新，防止被美中垄断技术输出。 在中国，工业大模型市场呈现出快速发展的态势。以百度、阿里、腾讯为

等。这些工具可以应用于预测分析、需求预测和设备故障预警 等场景，通过模型训练和提升算法智能，增加系统的自适应能 力。 4. BI（商业智能）工具：如 SAP BusinessObjects 和 IBM Cognos Analytics 等。这些工具能够整合企业内外部的数 据，形成全面的决策支持系统，从而提高业务运营的敏捷性。 在具体实施过程中，数据分析工具还应包括数据清洗和准备环 节。