李海平

　　● 深圳市物流与供应链管理协会专家

　　● 供应链管理服务企业分类评估国家标准起草人之一 　　● 武汉理工大学交通运输管理人

　　● 深圳海平创新知识服务有限公司创始人兼CEO

　　追求极致的“零库存”曾是企业精益管理的荣耀勋章，但在2026年，它却成了悬挂在无数制造企业头顶的达摩克利斯之剑。当能源动脉被切断，当关键物料的二三级供应商在数据黑箱中悄无声息地崩塌，过去那种依靠人脉扫货、依赖单一巨头的供应链护城河，正在以惊人的速度干涸。地缘博弈的常态化正迫使企业重新思考一套全新的生存法则：不再只是计算“省下多少钱”，而是必须量化“断链会造成多严重的后果”。

　　在这场关乎存亡的棋局中，谁能率先用AI打通四流数据，谁就拿到了穿越周期的船票。

　　2026年，全球地缘冲突加剧，霍尔木兹海峡的紧张局势使能源与物资流通受阻，传统供应链的成本优势与准时制管理模式正遭遇前所未有的挑战。与此同时，人工智能技术的爆发式发展，正推动供应链风控从“人工经验驱动”向“算法模型驱动”加速跃迁。在这一关键节点，本刊采访了供应链专家李海平，围绕企业如何借助AI技术重构体系以应对断链风险、提升供应链韧性与决策效率展开深度探讨。

　　2026年的“断链”：

　　从“黑天鹅”到“新常态”

　　进入2026年，全球供应链所面临的风险特征已发生根本性转变。李海平指出，早年间的风险多为单点、短期的突发事件，如港口罢工或工厂火灾，属于偶发的“黑天鹅”事件，企业通过临时调货或短期囤货即可化解。

　　然而，当下的风险已演变为系统性、持续性的地缘博弈带来的常态化梗阻。霍尔木兹海峡扼守全球能源运输大动脉，欧盟及多国陆续出台排他性贸易壁垒，风险呈现跨区域、多层级同步爆发的态势，上下游全链条共同承压，不确定性长期存在。李海平认为，与过去相比，当前影响风险变化的因素显著增多，风险波动的频次持续加快，供应链风险管理的难度呈指数级上升。

　　谈及JIT(准时生产)和零库存管理模式，李海平强调，这一极致效率逻辑并非完全失效，但其适用场景已大幅收缩。供应链的本质在于适应市场与客户需求，与用户场景相匹配。面对订单碎片化、交付提速、柔性化要求提升的现状，许多所谓的“零库存”实则是一种财务手段，将库存压力转嫁至上游供应商。当前，制造企业和外贸企业若固守零库存策略，无异于将生存命脉交由外部环境掌控。以近年来存储芯片价格波动为例，成本大幅上升对低库存企业造成显著业绩冲击。但李海平也指出，全盘否定效率、盲目堆高库存同样会吞噬现金流。目前行业主流解法为分层库存策略：对核心关键物料保持适度安全冗余，对通用标准化物料维持低库存，依靠动态数据平衡安全与成本之间的关系。

　　在当前的断链危机下，李海平通过近期咨询案例分析，指出了企业最容易被忽视的风险隐患。绝大多数企业将风险防控集中于一级供应商，完全忽略了二、三级底层配套厂商的脆弱性，这构成了最致命的隐患。许多核心企业虽能掌握头部供应商的产能与交货周期，但对上游零部件、原材料的次级供应商信息的掌握近乎空白，形成巨大信息断层。

　　他举例称，深圳电子加工厂往往只对接主板供应商，却对主板芯片、电容的上游厂商集中于冲突地区一无所知，待上游停产或涨价时，企业已无缓冲时间。此外，跨维度的“四流”数据割裂同样被严重忽视。商流订单、物流记录、资金凭证、业务信息分属不同部门，线下表格与独立系统互不打通，管理层难以看到完整链条全貌，面对能源涨价或原材料波动时，无法快速联动测算成本变动，风险预警永远滞后。李海平特别强调，中小配套商抗风险能力薄弱，地缘冲突叠加原材料涨价极易导致其资金链断裂，而核心企业若未实时监控供应商经营及现金流状况，一旦对方停工或跑路，损失将集中暴露。

　　AI重构风控：

　　从“事后诸葛”到“事前防御”

　　面对突发断链，传统模式主要依赖采购人脉进行人工“扫货”，周期长且被动。李海平指出，过去供应链应对断链完全依靠人力驱动，突发物料短缺时，采购团队需逐一联系全球合作商，少则三五天，多则半个月，待找到货源时，订单与成本优势早已丧失。

　　如今，AI海外寻源工具能够一键覆盖全球220个国家的货源，其核心价值在于打破行业长期存在的信息孤岛。传统模式下，企业货源渠道与供应商资源是封闭的私域数据，信息壁垒极高;而AI可整合海关、货运、海外厂商及行业平台公开数据，打通国别、行业、企业间的数据壁垒，实现全球资源的实时匹配。李海平分享了深圳一家新能源配件企业的实际案例：该企业去年遭遇锂原料断供，人工寻源一周未果，接入AI寻源系统后，仅两小时便匹配到南美和东南亚三家合规替代厂商，成功保住了海外大客户订单。

　　他认为，长远来看，企业供应链竞争力高度依赖AI数据层的接入速度，但这绝非简单采购一套工具。许多企业盲目上线AI系统，却未打通内部业务数据，导致工具空转。真正的差距体现在两点：一是企业是否愿意开放内部全链路数据接入AI底层;二是能否持续迭代数据模型以适应自身业务。李海平观察到，北京诸多大型央企已提前布局供应链数据中台，率先完成AI数据层搭建，面对全球波动时响应速度远超中小民营企业。未来行业分层将愈发明显，早一步打通AI数据层的企业将持续获得稳定低价货源，而落后企业只能被动争抢剩余资源。

　　关于供应链金融风控，李海平认为，传统模式过度依赖抵押物或核心企业确权，导致中小企业融资难。如今，AI技术通过“智能审单”自动交叉验证合同、发票、物流单的匹配度，甚至识别隐形关联交易，资金流的风控基点正在被重构。传统风控逻辑核心围绕厂房、设备、存货等物理抵押物，或依赖核心企业确权背书，中小企业即便订单稳定、流水健康，也难以获得低成本融资。AI智能审单通过交叉比对合同、发票、物流运单、报关单四类凭证，自动校验货物流、资金流、商流匹配度，快速识别贸易真实性，不再单纯依赖实体抵押。

　　李海平指出，目前银行和供应链平台依靠AI系统已将单证核验周期从7个工作日压缩至几十分钟，大幅降低了风控成本，并放开了中小企业的融资门槛。由此带来一个关键变化：企业经营沉淀的全链条交易数据正成为核心信用资产。物理资产存在折旧、贬值和处置难题，而持续、真实、完整的供应链数据能持续证明企业经营稳定性与回款能力，可反复用于授信和增信。不少产业园区供应链金融平台已推行数据授信模式，部分轻资产科技制造企业仅凭三年完整供应链交易数据，无须抵押即可获得千万级授信。

　　李海平客观分析后认为，现阶段物理资产不会完全退出信用体系，大额长期融资仍需实物兜底，但短期经营性周转和小额贸易融资中，数据资产的信用权重已远超固定资产。长期来看，数字化程度越高的行业，数据资产的信用价值将持续超越传统物理资产。

　　针对虚假贸易和重复融资等行业顽疾，李海平结合合合信息等案例指出，AI不仅能核查表面数据，还能通过复杂网络关系图谱挖掘隐蔽关联风险，穿透式监管在维护核心企业生态健康方面具有极高的实战价值。传统线下人工核查只能看到表层单据，难以挖掘企业背后的股权、资金往来和关联关系，待风险暴露时往往已形成大额坏账。AI构建的企业关系网络图谱能抓取工商股权、开票流水、物流往来、资金转账等多维度数据，自动绘制关联网络，识别多层代持、隐蔽关联公司和空壳贸易主体。例如，多家看似无关联的企业实际由同一实控人操控，分头向平台重复质押同一批货物套取资金，人工审核极难发现，而AI图谱可快速锁定关联链路，提前拦截风险。

　　与此同时，李海平强调，这套工具对核心企业生态管理解决了两大痛点：一是守住供应链金融资产安全，大幅降低坏账率，北京多家国资供应链平台上线关联图谱系统后，虚假融资案件下降超七成;二是净化上下游合作生态，快速剔除存在失信、套贷、虚假交易记录的供应商和经销商，避免风险沿链条传导。但他也提醒，穿透式AI监管并非万能，底层数据的完整性决定效果，中小商户财税、物流数据不规范可能影响图谱识别精度，企业需配套完善数据录入规范并搭配人工复核，人机结合才能最大化发挥穿透监管的价值。

　　重构防线：战略、组织与未来

　　“十五五”规划对供应链韧性提出更高要求，但增加冗余与盈利目标之间常被视为矛盾。李海平提出，在AI赋能下，“供应链+供应链金融”的组合模式能够实现韧性安全与效率利润的兼顾。传统冗余模式固定僵化，无论市场行情好坏均统一储备库存，行情下行时易造成资金积压;而AI可实时抓取全球原材料价格、地缘政策、物流时效和需求预测数据，动态测算最优安全库存阈值，在市场紧缺周期适度增加备货，在宽松周期降低冗余，避免长期承担高额仓储成本。配套供应链金融依托企业数据授信盘活库存，大幅降低备货占用的现金流压力，既保障供给安全，又不长期侵蚀利润。

　　关于安全价值的量化，李海平建议管理者将其纳入财务报表：首先测算停工产能损失、订单违约赔付和客户流失等断链损失基准值;其次测算AI风控与适度冗余的投入成本;最后计算风险对冲净收益。目前，许多制造央企已将此测算模型纳入月度经营分析，将供应链安全净收益列为考核指标，而AI的核心作用正是将过去模糊的“安全成本”转化为可测算、可动态调整的数字化指标。

　　对于预算有限的深圳制造和外贸企业，李海平建议优先将AI应用于供应商信用风险的实时监控，而非物流路径优化。他解释，中小企业最大的致命风险在于上游供应商突然断供、跑路或哄抬价格，一旦核心物料断供，整条产线停工，订单违约损失远超物流优化所能节省的运费。AI供应商监控系统成本门槛较低，轻量化SaaS工具按月付费，无须大额服务器投入，仅需对接企业现有订单和供应商数据，即可实现实时抓取工商失信、司法纠纷、产能波动、舆情及海外地缘风险预警，提前1至3个月推送风险提示。他以深圳一家小型家电出口厂为例，该企业每月仅支付数千元上线供应商风控AI，系统提前预警两家二级配件厂商资金链紧张，企业及时切换备选供应商，避免了百万级停产损失，投入产出比极高。反观物流动态优化，需要对接全球货运、港口和航线海量数据，中小企业订单体量小，节省的运费收益有限，短期回报不明显。李海平强调，企业应通过供应商风控AI先稳住供给安全，积累数字化经营数据后，再逐步迭代上线AI寻源、智能物流优化和智能审单模块，切忌一步到位全链路数字化。

　　展望2030年，李海平认为，随着AI智能体的普及，传统供应链部门将彻底重构，但不会消亡，而是转型为算法调度与产业协同中心。当下，采购、仓储、物流、风控、计划等小组分割独立，依赖人工对接和线下会议，流程割裂且响应滞后;未来，重复性标准化工作将全部交由AI Agent自主完成，包括市场需求预测、全球寻源比价、物流路径规划、供应商风险监控以及单证核验与融资申请。传统采购、跟单、调度等基础岗位将大幅缩减，团队核心人才结构转变为三类：AI算法运营人才负责调校模型、校准数据;产业商务专家处理全球上下游对接与地缘贸易合作;风险战略专家统筹韧性布局与顶层设计。从组织形态看，独立封闭的供应链部门将打通市场、财务、生产和海外业务，形成跨部门数字化调度中台，统一接入AI智能体统筹全链条资源。李海平观察到，北京头部数字化制造企业已开始试点这种轻量化中台模式。

　　他总结道，供应链不会消失，而是从“事务执行部门”升级为企业的核心算法调度中枢，所有标准化流程交由AI自主运转，人类仅负责战略决策、复杂商务博弈与模型优化。(责任编辑：马岩)C