数智链主：重构全球价值链的核心力量

要多强大，一家企业才能成为一条产业链的“链主”?要多智能，一位“链主”才能称得上是“数智链主”?

在“果链”里，苹果公司要管理上千家供应商；在“波音链”里，波音要协调全球数万零部件精准交付；在“华为链”里，华为吸引全球700万开发者加入鸿蒙生态，并培育了京东方等国产替代链；在“特链”里，特斯拉上海工厂直接拉动长三角新能源汽车产业链规模超万亿元……

随着AI的飞速发展，各行各业的“链主”又要面临新的时代要求，他们不仅要继承传统“链主”在资源整合、供应链管理等方面的优势，更要通过“AI+数据驱动”的智能决策、开放协同的生态赋能，实现全产业链的降本增效与价值跃升。

这些“数智链主”的蜕变成长，直接影响着“数字时代工业霸权格局”，而在产业链上的无数小、中、大企业，也将经受“AI+数据驱动”的迁跃，与“数智链主”互相影响，形成一张数据流动不息的智能供应网络。

在过去很长一段时间里，苹果公司一手构建的“果链”令中国企业羡慕不已。不过短短十几年，全球商业变局激烈，中国也浮现出“华为链”“宁王链”“大疆链”等一系列的产业链条。

和苹果公司的“果链”一样，这些企业“链主”通过严格的供应商管理体系，带动上下游企业进行高度垂直化分工，编织了一个个庞大的供应链网络，进而形成了一条条宛如长龙的产业链价值链，展现出极强的集群竞争力。

例如：以全球科技巨头华为为核心，“华为链”带动海思半导体（芯片）、舜宇（光学）、卓胜微（射频）、立讯精密（连接器）、京东方（屏幕）、比亚迪电子（代工）、润和软件（开发板）、中科创达（系统优化）等上下游企业；以全球动力电池龙头宁德时代为核心，“宁王链”带动天齐锂业（锂资源）、恩捷股份（隔膜）、璞泰来（负极）等上下游企业；以全球无人机巨头大疆为核心，“大疆链”带动欣旺达（电池）、朗宇电机（电机）、T-Motor（电调）、光威复材（碳纤维结构件）、舜宇（摄像头）等上下游企业。

可以看到，这些“链主”企业不仅构建了强大的技术壁垒，还链接了庞大的合作伙伴群，深度融入全球市场，展现出强劲的生态韧性。不仅如此，这些能“号召群雄”的“链主”企业，正顺应时代数智化的浪潮，以“数智链主”的身份，引领产业链上的企业共同迈入数字化、智能化、协同化的共生商业大环境。

中欧国际工商学院运营及供应链管理学教席教授赵先德指出，所谓“数智链主”，是指时代发展给“链主”企业提出了新的数字化能力要求。比如，基于数字化技术连接和协同更大范围的生态圈合作资源，通过大数据的整合与分析赋能上下游和生态圈中的参与方，优化各自的决策与多方的合作机制等。

值得一提的是，赵先德还强调，作为产业链供应链的核心，“链主”企业的底层逻辑是基于自身的稀缺性、规模效应和端到端整合能力，来制定标准和设计商业模式。这样做可以促进上下游和生态图的合作，使产业链供应链更加优化。近年来，数字化连接和大数据赋能的重要性日益凸显，而传统的资源垄断/控制的重要性则逐渐降低。

成为“链主”绝不是一件容易的事情，成为“数智链主”更加需要极高的战略目光、极大的数智创新力量和极强的管理控制能力。

毕竟，将AI技术应用于供应链并不新鲜。赵先德指出，学术界数十年前就开始研究如何将判别式AI与运筹学模型相结合，对供应链关键环节的决策。比如对供应链的网络设计、多源采购、生产计划与排程、库存与补货、物流调度与路径规划等进行更好的优化。

“数智链主”要做的，是通过“AI+数据驱动”的智能决策、开放协同的生态赋能，实现全产业链的降本增效与价值跃升。

赵先德认为，在AI技术融入供应链的初级阶段，主要的运作逻辑是利用判别式AI的识别、分类和预测能力，对海量的历史数据进行分类，识别关键特征，预测未来事件的概率，并将这些信息作为驱动运筹优化的重要参数。

以京东物流为例，在2020年初，新冠疫情武汉大仓关闭的情况下，京东物流通过AI算法与运筹学模型的结合，从成都、上海、广州、南昌、西安、郑州等大仓调运物资，来确保武汉民生物资的供应。但此时的困难在于如何快速、动态计算各级履约线路。随着疫情的动态发展，京东物流在短时间内做了17次大规模的网络调整，在此过程中，AI在基于历史数据快速学习、帮助优化模型快速计算出可行的解决方案发挥了很大作用。

在AI技术赋能供应链的普及阶段，随着大模型等生成式AI的流行，越来越多的企业以更低门槛实现了数据驱动决策，仅仅通过简单的提问，就可以由大模型调取已有的数学模型来输出答案。“链主”企业可以结合交互层的“生成式AI”和底层的“判别式AI+运筹学模型”，来开发适用于上下游和生态圈伙伴的AI赋能工具，使供应链端到端的决策优化变得更为普及。

可以想象，各行各业的“数智链主”正基于 AI技术，带动上下游企业共同进化，实现全链降本、增效和创新。

具体来看，“数智链主”可以用 AI积累量化各种讯息，整合全链数据，实现数据资产化;通过 AI预测需求，则能够实现研发协同，驱动产品迭代；用AI模拟缩短研发周期，加速创新优化排产;提供AI、云计算、IoT等基础设施，降低中小企业数字化门槛;开放API吸引开发者与合作伙伴共建生态还能通过数据增信，帮助中小供应商进行动态授信、碳足迹融资等。

AI时代的“数智链主”，通过技术赋能、数据联通和生态开放，将单点竞争升级为全链共生。

赵先德认为，供应链管理者的核心技能在AI时代也需要升级：一是将AI技术/工具与业务相结合的能力，供应链管理者不用掌握具体技术原理，但要总体了解不同的供应链业务场景和AI技术和工具的匹配，以及有能力与数据科学家、算法工程师等技术人才沟通，将业务需求转化为技术需求。

二是推动部门变革的能力，AI与供应链的结合意味着一些工作流程、岗位和绩效指标的变化，供应链管理者要能够推动这些改变。

三是数据安全和伦理等方面的意识，上下游和生态圈中的数据通常是多源、非封闭的，在AI调用数据时要做好合规和安全方面的保障，以及在应用AI时要符合伦理规范（比如隐私保护）。

作为新一代产业生态的核心枢纽，“数智链主”除了正在赋能整个端到端的产业链，同时也正在重构全球价值链。

例如，AI通过实时数据分析（如供应链数字孪生）优化全球生产布局；AI通过预测性维护与敏捷响应，工业“AI+IoT”设备能提前预测零部件损耗，减少全球供应链中断风险；通过“区块链+AI”的信任机制，跨境贸易中，智能合约自动执行信用证结算，重构金融价值链环节。

以海尔研发环节为例，海尔在全球有10个研发中心，包括主品牌海尔的研发中心和所并购海外品牌的研发中心。海尔基于数字化技术，将不同研发中心的研发资源和产品知识库进行模块化的整理和平台化的架构，形成全球协同研发平台，不同的品牌和研发中心之间共享通用模块和复用技术，以及在合规范围内共享专利。

海尔旗下GEA品牌推出的一款杀菌消毒洗衣机（曾获得过大奖），其功能设计来自日本，控制系统设计来自美国，驱动系统来自新西兰，液压、结构及组装设计来自中国，部分算法来自德国，这种跨区位、跨组织按需的灵活资源配置，无疑是海尔全球供应链优化整合的一个重要方面。

赵先德表示，全球供应链正处于再平衡的历史进程中，未来的全球供应链格局总体上将具备区域化和多元化的特征：一方面，各大区域（如北美一墨西哥，欧洲、东亚一东南亚等）会形成相对闭环的区域内供应链，包括中心地位的链主国、近岸外包国和消费市场国等。

另一方面，跨国公司会以更加多元化的方式布局以上区域，一是在主要区域建立当地化的研产销体系，而非“区域A研发一区域B生产一区域C销售”的传统布局；二是不会过度集中于某家供应商或合作伙伴，而是通过分散业务来降低风险。

“当然，区域之间的‘组链’会仍然存在，但全球供应链将不再依赖于此，类似于‘内循环+外循环’共存的概念。当前，美国加征关税的做法会在短期内带给全球供应链比较大的冲击，打乱了合理的转型节奏，但这种做法既不可持续，也不会改变再平衡的总体格局。”赵先德补充道。

赵先德认为，如果地缘冲突进一步加剧，中国链主企业的“底线思维”策略中，更重要的不是关键物资的备份，而是数字化端到端整合能力的建设和供应链网络关系的维护，也就是有能力第一时间识别风险事件，第一时间调整供应链决策，且供应链网络中的参与方有能力和意愿配合你的变动。

对于希望在全球供应链转型趋势下扮演更重要角色的中国链主企业，赵先德建议：

第一，必须深度走出去，在主要区位市场建立当地研产销生态。在此过程中，需要利用好母国/母公司的技术优势，"跟随出海的中国供应商/合作伙伴”和“当地供应商/合作伙伴”两股力量，秉持共赢共荣的理念，为当地创造价值，成为受当地喜欢的企业。

第二，避免在海外沿用同质化低价竞争策略。一些链主企业曾经靠同质化低价内卷在国内取得成功，但将这种策略应用于海外市场，是很难被当地认可的，特别是在一些发达市场，主流的认知是低价等于低质。中国的链主企业需要打造海外品牌，加大品牌营销的投入，通过产品和服务的质量、创新性、个性化、情感价值等维度来创造品牌溢价。

第三，建立PDA供应链的底层能力。“P”（Pull）是指拉式供应链，即基于对当地需求的精准洞察来进行本土化设计，拉动整条供应链的运作；"D"（Data）是指数字化供应链，即基于数字化工具实现不同参与方之间的信息共享、计划同步和日常工作流的协调，提高供应链的效率和响应速度，并在此基础上通过大数据的集成和分析来优化各方的决策；“A”（Agile）是指敏捷供应链，即能够根据需求或供应端的变化来灵活调整上下游合作伙伴的资源配置，快速应对变化。面对海外区位中的各种“乌卡”，PDA是一个基本的供应链运作策略。

来源 | 《商学院》杂志