维度网讯，德勤于2026年4月初发布《设计韧性：自主供应链》报告。报告指出，随着全球供应链日益复杂且不确定性加剧，自主AI正在为制造商创造优化运营与降低风险的新途径。德勤专注于制造业人力资本咨询业务的董事总经理Victor Reyes就该项研究接受《设计新闻》访谈时明确表示，自主AI已成为制造商的竞争必需品，组织必须厘清如何利用这项技术，因为竞争对手无疑已在行动。

Reyes在访谈中阐述了自主AI与以往制造业自动化进展的根本差异。首先，当前技术已能够自主或半自主运作并做出判断，不仅自动化预定步骤，更可模仿工人独立完成的工作内容。其次，系统能够以动态方式响应变化，无需为每个可能场景进行预先编程。第三，这些能力能够大规模实现。Reyes以供应链中断检测与响应为例加以说明：自主AI可综合审视外部市场条件、天气状况、个别供应商财务状况以及地缘政治事件，预测特定组件的采购问题，随后启动响应行动，包括向替代供应商发出招标、收集报价、进行比较，并向供应链专业人士提出建议。在预设约束条件下，系统甚至可直接执行解决方案。

报告指出，自主AI正在实质性地打破工程、采购等职能部门之间的人为壁垒。Reyes在访谈中表示，AI对组织结构图毫无认知，其运作不受工程变更是否会引发采购部门不满等组织内部因素的限制。当前真正的制约并非技术演进的速度，而是人员适应变革的速度。在人才维度，Reyes建议企业基于风险状况、客户暴露度、不确定性与波动性水平以及决策常规化程度等因素，确定人类应在何处介入AI工作流程。若AI处理了某人20%至40%的工作活动，组织需以高价值工作替代这些能力，例如供应链专业人士可将更多时间用于供应商关系培养，而非准备报价文件。

报告同时分析了自主供应链中的可持续性要素。在数据架构与质量层面，数据作为AI的核心燃料，其重要性持续提升。AI现已能够摄取并理解多种类型数据，所需清理与准备工作较此前显著减少，但数据治理仍为关键环节。在技术栈现代化层面，AI的应用路径已发生根本性改变。企业不再仅依赖以市场新技术替换旧有技术的方式推进现代化，而可通过在传统系统之上叠加AI能力来推迟系统替换周期。Reyes以AI代理类比过去组织投入更多人力弥补旧系统局限的做法，强调当前能够以显著更低的成本实现类似效果。

德勤报告进一步指出，制造商正在运用AI驱动的贸易分析与自主AI代理，持续评估风险，在波动不定的贸易与物流条件下，兼顾端到端可见性的提升以及成本与服务的优化。报告援引德勤相关预测数据显示，到2026年，40%的企业应用将集成特定任务代理，较2025年的不足5%显著提升。自主AI部署的扩展趋势同时带动了边缘计算环境的建设需求，以支持工厂车间层面的实时决策。

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