AI赋能企业供应链采购：现状、特点与发展趋势

【摘要】在政策、技术和市场多方因素驱动下，AI已成为供应链采购数智化转型的核心力量。文章结合行业实践及中物联“人工智能应用大赛”成果，分析当前AI在企业供应链采购中的应用现状与特点，发现当前AI在企业供应链采购中的应用基础良好，但应用场景以辅助人工为主，技术集成与全流程贯通不足，行业应用发展不均衡。未来，AI将深度渗透采购全流程，推动系统重构、智能决策落地、生态协同升级，成为企业竞争力分化的关键，助力供应链向更智能高效的方向发展。

【关键词】AI；供应链采购；数智化转型；企业应用

当前，AI（Artificial Inte-lligence，人工智能）技术正以前所未有的深度与广度渗透至各行各业，逐渐成为重构供应链价值体系的核心力量。AI+供应链的融合发展已成为行业共识，它不仅是企业降本增效的现实选择，更是保障企业供应链稳定、提升企业核心竞争力的战略举措。

发展背景

在国家政策强力引导、AI技术快速迭代以及市场竞争持续加剧的多重驱动下，供应链采购领域正迎来以数字化、智能化为核心的深刻变革。

数智化转型上升为战略任务

产业链供应链安全已上升至国家战略高度。采购作为供应链的关键业务环节，推动其数字化、智能化发展，已成为国家政策方针部署的重点方向。近年来，国家密集出台指导性文件，为AI在供应链采购领域的应用指明方向、提供保障：《国务院办公厅关于创新完善体制机制推动招标投标市场规范健康发展的意见》（国办发〔2024〕21号）要求“推动招标投标与大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术融合发展”“加快推进智慧监管”；国务院国有资产监督管理委员会、国家发展和改革委员会联合印发的《关于规范中央企业采购管理工作的指导意见》（国资发改革规〔2024〕53号）明确提出，要“提升采购数智化水平”“支持中央企业电子采购与大数据、人工智能、区块链等新技术融合发展”；商务部等八部门印发的《加快数智供应链发展专项行动计划》（商流通函〔2025〕56号）要求“运用人工智能、物联网、区块链等新技术，‘一链一策’推进供应链数字化、智能化、可视化改造，增强需求预测、智能决策、风险感知、自我修复等能力，提升供应链运行效率和韧性”；《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）将“推进工业供应链智能协同”列为重点任务，强调通过AI实现自适应供需匹配与智能决策。

上述政策文件形成了清晰的导向：以数智技术融合为手段，以依法合规为基本准则，以智慧监管为保障机制，引领企业供应链采购从传统的人工模式向智能化、透明化、协同化转型，强化供应链的需求预测、智能决策与风险感知等能力。

AI技术发展推动人工智能场景落地

AI技术的持续快速迭代，为企业供应链采购的数字化、智能化转型提供了强有力的支撑。当前，人工智能正处于从认知智能向运动智能快速演进的阶段，与相关数字技术共同构建起多层次、全覆盖的技术体系。从基础的计算智能（数值运算、统计分析），到感知智能〔CV（Computer Vision，计算机视觉）、NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）〕，再到认知智能〔LLM（Large Lan-guage Model，大语言模型）、AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）、知识图谱〕，AI逐步实现了从“能算会记”“能听会认”到“能思会决”的能力跨越。

技术的成熟推动了AI为供应链采购场景精准赋能：机器学习与深度学习能够处理海量采购数据，可实现需求预测与风险预警；NLP与OCR技术相结合，解决了采购文件、合同文本等非结构化数据的识别与解析难题；RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）实现了采购审批、订单生成等重复性工作的自动化；LLM则推动智能谈判、采购文件生成等高阶场景顺利落地。技术与场景的深度融合，让AI从概念走向实践，成为供应链采购全流程的智能助手。

AI是企业降本增效与竞争力提升的必然选择

市场竞争的日益加剧与供应链复杂度的不断提升，驱动企业将数智化供应链采购作为核心竞争力建设的关键抓手。目前，国内外领先企业已率先布局，国外企业（如马士基、西门子、空中客车等）已通过数字采购平台实现了采购流程自动化与供应商协同；在国内，央企与互联网头部企业成为供应链数智化转型的标杆——中国移动通信集团有限公司（简称中国移动）搭建的招标采购平台（ES），实现了招投标文件智能编制、辅助评标等功能；京东工业股份有限公司推出了“太璞数智供应链方案”，显著缩短采购周期、优化供应商结构；联想集团有限公司打造了供应链智能控制塔（SCI）与iChain智能体，实现全链路智能协同运营。

上述企业的应用实践充分表明，AI在采购领域的应用能够为企业带来多重价值，实现效率提升、成本优化、合规增强以及决策升级。对于企业而言，AI+供应链采购已不再是“可选项”，而是适应市场变化、保障供应竞争力的“必选项”。

AI在供应链采购中的应用现状

通过分析国内行业内AI+供应链案例，可以发现，现阶段企业AI在供应链领域应用现状呈现出以下5个显著特征。

电子交易平台广泛使用，AI应用基础良好

我国供应链采购的AI应用已具备良好基础，主要体现在两大方面：一方面，电子交易平台实现全面覆盖，大型国企已经普遍建成招标采购电子交易平台并投入使用，实现招标公告发布、投标、开标、评标、合同签订等全流程在线化办理；另一方面，国企招标采购平台的数据信息结构化程度较高，经过多年积累，已沉淀海量可挖掘、可分析的数据资源，为AI技术应用提供了有力的数据支撑。

应用点状分布，端到端全流程贯通仍显不足

AI在供应链采购领域应用呈现明显的点状分散特征，尚未实现端到端的全流程贯通。从采购业务链条来看，AI功能主要集中在采购方案编制、招标、评标、定标等关键环节，对于前端的需求预测、采购计划编制，以及后端的履约执行、订单结算等环节，AI应用则相对薄弱。

关键环节已形成突破，合规管理应用突出

AI在企业采购合规管理环节已形成一批成熟的应用场景，主要有以下4类：一是采购文件编制与审查。依托LLM、NLP、知识图谱等技术，实现采购文件智能生成、合规条款自动校验、敏感表述智能识别等功能。二是围串标智能识别。借助机器学习算法分析投标文件相似度、供应商投标关系网络，结合对供应商提交采购文件设备地址码的识别，可以精准识别围串标行为。三是赋能供应商管理。基于多源数据构建供应商全息画像，可实现准入审核、能力评估、风险预警等功能。四是智慧合规与监管。通过全流程系统留痕、规则系统嵌入，智能捕捉违规行为和言论，能够实现采购活动全生命周期的合规管控。上述场景中对AI的应用，有效解决了传统采购中合规管理效率低、人为干预风险高、合规监管成本高的痛点，这些痛点的针对性破解，成为AI在采购领域落地的有力抓手。

辅助人工为主，自主决策能力有待提升

当前，AI在供应链采购中的应用仍以辅助人工为基本定位，尚未完全实现自主智能决策。无论是采购方案智能推荐、智能评标、供应商智能撮合还是需求预测，AI的核心作用依旧是辅助相关人员处理重复性、规则性的工作，减少人工操作量、降低人为错误率，而最终决策仍需依赖采购经理、评审专家等专业人员的判断。

技术交叉赋能不足，集成化水平有待提高

当前，AI正加速与大数据、云计算、物联网、区块链、数字孪生等技术深度融合，多技术协同赋能的格局已初步形成。但整体来看，技术融合的集成化水平仍有待提升。多数企业对AI的应用仅是在现有信息系统基础上的“补丁式”添加，缺乏统一的技术架构与功能模块设计，且缺少数据中台的支撑，导致不同功能模块之间、不同业务系统之间数据互通不畅、功能较为单一，AI应用的整体价值未能得到充分释放。

中物联“人工智能应用大赛”大赛项目成果综评

2025年9月，由中国物流与采购联合会（简称中物联）举办的首届“人工智能应用大赛”决赛圆满落幕；12月，中物联对决赛成果进行梳理和总结，并据此发布《2025年“人工智能＋供应链”创新发展报告》，集中展示了大赛成果案例，为研究AI在企业供应链采购领域的应用提供了丰富的参考资料。笔者综合分析大赛成果发现，参赛项目呈现以下5个特点。

基础扎实但发展不均衡，头部企业引领转型

AI+供应链采购应用呈现两极分化特征。国企及大型民营企业凭借资金、资源优势，已建成完善的电子采购平台，数据结构化程度高，AI应用场景丰富多样，落地效果显著。而中小企业受资金不足、技术能力薄弱、数据积累有限等因素制约，大多仍停留在传统采购模式，或仅在个别环节应用简单的自动化工具，尚未开展深度AI应用实践。

决赛项目中，国企参赛项目占比超过70％，涵盖中国移动、国家电网有限公司、中国南方电网有限责任公司、中国石油天然气集团有限公司（简称中国石油）等行业领军企业，其AI应用场景已覆盖全流程智能协同、绿色低碳采购、业财融合、智能决策等高阶领域。而中小企业对AI的应用则多集中在招标文件生成、简单报价对比等基础场景，在技术深度与应用广度方面与头部企业存在明显差距。这种头部企业引领、中小企业跟随的格局，不仅导致行业整体AI应用发展不均衡，更进一步拉大了不同企业之间的供应链竞争力差距。

功能聚焦关键环节，全链路覆盖缺口明显

AI应用呈现“核心环节强、前后端弱”的显著特征，功能覆盖与采购业务全链路的实际需求存在明显缺口。采购业务链条包含需求计划、采购寻源、招标采购、合同管理、履约执行、物流仓储、结算、供应商管理等多个环节，但当前AI应用主要集中于招标采购与供应商管理的关键环节，对需求计划精准预测、履约过程动态监控、物流仓储智能调度、业财数据自动协同等环节的支撑力度明显不足。在决赛的37个参赛项目中，聚焦采购寻源环节（采购文件编制、采购文件合规审查、评标智能辅助、围串标识别）的项目占比超60％，而涉及需求计划、履约执行、财务结算环节的项目不足30％。

政策驱动与市场需求双重驱动，合规导向愈加明显

AI在供应链采购领域的应用呈现“政策驱动＋市场需求驱动”的双重驱动特征，其中合规导向尤为突出。一方面，国家层面出台相关政策文件，明确要求推进采购数智化、加强智慧监管，倒逼国企加快推进AI应用实际落地，以充分满足合规要求；另一方面，由于市场竞争加剧与供应链风险增加，企业迫切需要通过AI技术提升运营效率、降低采购成本、增强供应链韧性。在内外部双重驱动下，AI应用的合规导向越来越显著。多数企业，尤其是国企，将AI的首要应用场景全部集中在合规风险防控相关领域，如围串标识别、招标文件合规审查、评审过程监督、供应商信用核查等。例如，中国华电集团有限公司的智能监督预警系统、中国石油的多模态采购合规智能导航，均以合规风险防控为核心目标。这种合规导向，既保障了采购过程的公开、公正、透明，也为AI应用的落地提供了明确的切入点，有效降低了技术推广与落地的阻力。

辅助赋能价值凸显，自主决策尚处于探索阶段

AI在供应链采购中的核心价值主要集中在“辅助赋能”层面，即通过自动化处理、数据分析、风险预警等功能，减轻相关工作人员工作负担、提升工作质量，AI自主决策仍处于探索阶段。从应用成效来看，AI已在多个场景实现了显著的辅助价值。例如，中国能源建设集团有限公司的电子采购平台AI重构项目，有效实现了采购周期缩短、合规风险降低、审查准确率提升；北京京能招标集采中心有限责任公司的AI评标助手，将扫描件结构化处理时间缩短80％，异常项识别准确率提升至90％以上，大幅提升了评标效率与质量。

在AI自主决策方面，整个行业仍处于初步探索阶段。目前仅有少数企业尝试在特定场景推进AI自主决策，如中国石油的“昆仑+MCP一键式招采自动驾驶”项目，实现了从需求到定标的全链路自动化执行。这些针对AI自主决策的探索仍面临技术可靠性、数据完整性等多重挑战，尚未成为行业主流，其自动化应用效果也有待进一步验证。

技术融合加速推进，生态协同雏形初现

AI与各类数字技术的融合从简单叠加向深度协同演进，跨企业的生态协同雏形已初步显现。在技术层面，AI与大数据、云计算、物联网等技术的融合已从概念走向实践，形成了“数据采集—处理—分析—决策—执行”的完整闭环体系。在生态层面，企业开始通过AI技术打破组织边界，构建供应链协同生态。厦门国贸集团股份有限公司的“智链未来”平台，通过多源数据融合实现动态客商画像与风险防控，并提供可扩展的生态协同接口；盘古云链（天津）数字科技有限公司的数据协同智能体，实现了跨企业数据连接与主数据标准化，有效降低了企业间的协同成本。这种生态协同不再是简单的信息共享，而是通过AI技术实现供需精准匹配、风险协同应对、资源高效配置，推动供应链从传统的线性对接向高效的网状协同转型。

AI+供应链采购应用发展趋势

AI技术正以前所未有的速度、深度和广度渗透至各行各业，供应链采购作为企业运营的重要组成部分，同样将面临AI带来的巨大影响，这种影响也将推动企业开展转型变革。这种变革对企业来讲，既是挑战，更是机遇。笔者结合行业内AI应用实践与AI技术演进方向，将企业层面的AI+供应链采购的发展趋势归纳为以下6个方面。

AI+供应链采购的深度应用正成为企业竞争力分化的关键

随着大模型技术的持续成熟、基础数据标准化水平的提升以及跨技术融合的不断推进，智能预测、主动预警和智能决策已从概念走向现实，从“书架”走向“货架”。这些智能化功能的投入应用，将显著提升供应链管理的科学性与敏捷性，从而提升企业的竞争力。大型企业凭借资金、资源和技术优势，在供应链AI应用方面的投入能快速转化为效率提升和效益增长，而小型企业由于资源有限，难以跟上技术迭代步伐，核心竞争力相对弱化，这种差距预计在未来将进一步拉大。

企业信息化系统面临重构，基于AI驱动的平台架构将成为主流

先前，AI在采购领域的应用多呈现点状分布，以被动响应为主，仅在部分环节发挥辅助作用。未来，随着应用场景的持续拓展，AI将全面渗透到供应链采购全流程，从需求预测、采购寻源、合同谈判到物流跟踪、仓储配送，实现全链条覆盖。企业现有供应链碎片化、补丁式的信息系统效率低下，平台面临全面重构，基于AI驱动的平台架构将成为主流，推动企业实现供应链全流程、全方位、全自动的高效赋能。

智能预测、主动预警与智能决策广泛应用，全自主谈判数智人逐步落地

传统供应链采购往往依赖人工经验，存在预测不准、反应滞后、决策效率不高等诸多痛点，而AI技术能够整合企业系统中的海量历史数据以及供应市场的实时信息，通过算法模型精准预测供应市场变化、原材料价格波动以及供应链风险，并提前发出预警信号；同时，可根据风险处置预案自主决策、自主响应，显著增强企业供应链的韧性和弹性。此外，随着智能决策技术日益成熟，全自主的商务谈判数智人有望在短期内落地应用，彻底改变传统采购的沟通模式，推动采购效率实现新的飞跃。

供应链智能控制塔广泛应用，破解多智能体协同难题

随着AI技术应用领域的持续拓展，企业供应链管理中将会涌现出众多专业智能体，每个智能体分别负责不同环节的工作。当智能体发展到一定阶段，如何实现协同与统一管理，将成为每个企业必须面对的重要问题。供应链智能控制塔可通过顶层设计，整合企业现有智能化能力，对各类智能体开展统筹协调和有效管理，实现各环节的高效联动，进一步强化企业供应链的整体智能化水平。

供应商生态智能化协同，构建供应链联动新范式

未来，随着AI技术与跨企业数据共享机制的逐步完善，企业与供应商、企业与客户之间的协同模式，也将从传统线性、信息共享式平台对接，向智能化联动方向升级演变。AI能够整合供需双方的需求计划、生产计划、库存水平、物流状态、质量反馈等多维度信息，推动企业采购需求与供应商、企业与客户需求之间在产能、资源配置上的精准高效匹配，实现生态链内各主体的共生共赢。

AI与各种数字技术加速深度融合

AI技术并非孤立存在，在供应链数智化转型过程中，其正与大数据、云计算、物联网、区块链、数字孪生等前沿技术深度融合，同时结合知识图谱、CV、RPA、NLP、OCR、RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）等数字技术，形成强大的技术合力，在供应链采购中发挥越来越重要的作用。这些技术与AI的融合应用，将持续拓展供应链智能化的边界，催生更多创新应用场景，为供应链采购的智能化升级注入动力。

结语

AI技术正在深度重构供应链采购的价值体系，AI+供应链采购的发展大势清晰勾勒出行业未来的发展蓝图。对于企业而言，唯有顺应技术变革趋势，加大AI技术研发与应用投入，重构信息化系统，深化技术融合，全面提升企业供应链综合能力，才能在日益激烈的市场竞争中抢占先机、赢得主动。未来，AI将持续为企业供应链注入新的活力，推动其向着更加智能、更加高效、更加敏捷、更具韧性的方向发展，为企业高质量发展贡献更大的价值创造力。

（作者单位：中国移动通信集团陕西有限公司）