人工智能驱动下实体企业创新发展研究—基于柔性供应链视角

方文杰 杨旸 吴海松 穆瑞睿

天津道可道物流信息网络技术有限公司

引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）于21世纪成为引领中国实体企业发展的核心技术，经由智能生产与制造下的具备自感知能力的AI识别系统、智能机器人、无人驾驶汽车等人工智能关键性产品均在市场上展现出其广阔应用前景的能力。当前时期，人工智能与虚拟经济的渗透力正在大大转向国内的实体企业，逐渐成为驱动中国现代供应链等尖端领域的全新经济增长点，形成全新动能。

其中，实体企业作为国之根本，其创新发展与转型升级更是未来中国经济繁荣与稳定发展的主要方向，目前中国虽已经是全球实体业大国，可是其发展水平与英美等实体业强国尚有一定差距且存在明显短板，尤其是在中心企业培养、虚拟化经营水平、产业价值链节点布局、核心技术供给时效、各地企业发展水平良莠不齐等方面亟待加强，实体企业同时也是实施在新一轮工业革命4.0的不断兴起过程下，深化开展“互联网+实体企业”项目、全面部署人工智能驱动下实体企业的加速成长已然成为全球各个国家提升自身市场竞争力的共同选择，与此同时，也是加快中国实体业数字化、虚拟化、智能化转型的必要抓手。

一、人工智能产业化的发展概况

随着人工智能浪潮的兴起与繁荣，学术界对于人工智能的研究发现逐渐呈井喷式涌现，普华永道会计师事务所曾于2018年预测出人工智能及其相关技术将会对中国实体企业的就业产生正向影响、未来20年内工业领域的就业岗位将会出现略微净增长（3%）的态势，人工智能将在取代5900万个工业岗位（占工业就业总数的36%），但与此同时创以造将近6300万个工业岗位，同理也在取代7200万个建筑业岗位的同时创造出16900万个的新增建筑业岗位，大大体现出中国逐渐进入互联网+时代并紧抓转型机遇。指导意见明确指明中国制造2025将把人工智能化视为未来发展的前进方向与动力，人工智能在实体企业经济复苏中的不可忽视的作用，其先发优势尤为显著，不仅重塑了中国实体企业的核心竞争力，而且加快了实体企业内弱势劳动者的淘汰步伐、大大改善了国内劳动者的需求结构的同时并响应了供给侧结构改革的大力号召，宽范围、大程度上改善了劳动市场上的优质劳动力匮乏、劳动力成本高涨问题。

已有研究成果主要显示中国的人工智能产业和智能技术对于实体企业的创新性效应大幅显现。不过，现如今的学术界鲜有学者经由柔性供应链视角分析人工智能对于实体企业驱动经济增长与技术创新的影响，深深考验着实体企业供应链的运转与发展，未来中国的实体业将更加重视供应链的柔性战略能力，其中包括：柔性生产、柔性制造、与柔性服务，在面对特大突发事件与动态复杂环境下对于需求变化的适应力与敏捷度，在信息不对称、不确定情况下打造柔性供应链（flexible supply chain management system），有利于推进实体业高速向智能平台迈进。

综上所述，本文将基于全新的柔性供应链视角，分析出人工智能驱动下对于实体企业的影响、存在的问题，并给出针对性的对策建议。

二、人工智能对于实体企业影响的总体效应

（一）柔性生产、智能制造发展迅猛，尖端人才需求激增

自21世纪以来，AWS、阿里云、GE公司、航天云网（indics）等企业的崛起为我国人工智能产业化的发展奠定了坚实基础，然而，截至2018年，中国已有的中小工业企业占据中国工业企业的97.4%左右，此类小微型企业的智能化信息基础薄弱，与此同时，目前劳动力市场上的大部分劳动者素质并无法满足智能数字化的技术要求，不能完美匹配工作的技术需求，主要表现在以下两个方面，一是我国大部分实体企业技术部门结构、物联化程度不高，高级架构工程师和高级算法工程师极为稀缺，二是目前我国缺乏针对人工智能相关技术领域的尖端科技研发人才的培养机制，与此同时该领域的多学科人才培养体系未能有效的建立与实施，劳动分工体制灵活性差。举例来说，三一重工作为中国第一批的智能制造相关试点示范企业，虽已然具备良好的工业储备基础，但是在高精尖人才的培养机制方面尚有不足。

（二）人工智能在国内实体业的创造性效应优势不显著

结合国内外人工智能的相关研究表明，相对于国外，国内实体业对于人工智能的应用模式尚不系统，缺乏柔性供应链系统化的管理与自协调、自学习、自适应的智能应用能力，如何显著提高人工智能与相关技术手段驱动国内实体业的创收效应，如何提高企业内部的深度学习能力，这同时也是我国预想大力发展实体业、推动经济复苏亟待解决的难题。

（三）人工智能产业布局分散，融合发展难度大

首先，由于人工智能与机器学习技术的研发费用较高，部分小微型实体企业的资金支持尚且不足，导致人工智能产业与实体业的融合发展存在资金困难；其次，人工智能与实体业的深度融合需依托大量的云数据，而目前大部分实体企业的相关技术设施并不完善，智能化程度不足，深度融合困难重重，不能起到很大的平稳的作用，导致人工智能在进行数据的处理与分析时存在困难，从而致使其不能达到应有的标准；最后，人工智能类产业在中国各地分布呈碎片化，分散不均，导致优质资源聚集优势不明显，核心技术缺失。

三、对策建议

（一）深化产学研、多学科协同人才培育机制

管理层需坚定意识到高精尖人才对于企业高效运转的益处，多种类、多学科的协同人才培育机制亟待建立。因此，实体企业智能化具备着较高的技术支撑要求，此处尚且存在着较大的优质劳动力供给缺口，首先，通过企业云端已有的业务柔性处理数据，应用人工智能AI和柔性供应链管理信息化技术，对各项技术类业务进行深度的数据挖掘与分析，若发现存在改进的机会需即时高效的对其进行优化，提高响应能力，实现精益生产、精细管理的转变目的；其次，加大培养应对重大突发事件的人才队伍建设，优化预警机制与反馈条件，为管理层充分优化资源配置提供决策基础。

（二）深度融入全球化柔性供应链体系，加强开放合作

国外以往经验表明，充分利用工业物联网与大数据技术是跨入全球性智慧空间体系的必要步骤，以韩都衣舍品牌为例，其凭借云平台收集到的数据深入了解并分析消费者偏好与直接需求，针对需求展开精益集中化生产，实现供应链的柔性化。因此，通过从国外引进外资、加强融入程度，以进一步地实现智能生产、智能制造与智能服务，即使在国内资源与技术能力有限的困境下，也能够大大发挥人工智能与机器人技术驱动实体业发展的重要作用与战略优势，增加创收效益，以成为中国未来迎接各项外贸难题与挑战的必要选择。

（三）加强人工智能在实体业领域的融合应用

人工智能在渗入人们生活的同时也深深关系着实体企业的蓬勃发展，阿里研究院与百度开放云实属国内两大人工智能产业巨头，但其大部分资金与技术投入在了云平台之上。然而围绕着人工智能与实体业的融合产业较少，因此，大力推动智能化工厂与智能空间的普及与发展，是建设智能生态体系的必由之路。

四、结语

人工智能与柔性供应链在实体企业中的广泛应用给予了国内小微型企业很大的启示，这种战略思路对于国内小微型企业实现创造性收益起着很大的作用，但是现有研究中对于柔性供应链理论的研究还存在的很大的进步空间与发展前景，因此，本文的研究尚且存在大量局限性与需完善的部分，如没有使用定量或者定性分析的方法引入文章的研究之中，缺乏大量面板数据的支撑，导致文章缺少可信度与可行性。