北京
在沃爾瑪啟動將AI推廣至200萬名員工的計劃之前，這家零售巨頭的供應鏈團隊早已將該技術用于優化商品流轉。
沃爾瑪供應鏈技術高級副總裁因迪拉·烏普魯里在接受采訪時表示，預測模型在供應鏈行業中由來已久。但如今團隊所能獲取的數據量和AI工具，讓他們在應對復雜多變的市場環境時擁有了更強的判斷依據——"這就是整個行業的發展方向。"
烏普魯里指出，通過將天氣模式、客戶購買歷史等數據與機器學習技術相結合，供應鏈技術團隊所能提供的洞察能力已大幅提升。
她還補充道，沃爾瑪可以訪問當前企業界主流的各類大語言模型和開源模型。數據科學與優化團隊也會根據業務需求和目標，自主構建定制化AI工具。
在合作層面，沃爾瑪與OpenAI和谷歌攜手，通過公司面向員工的內部平臺Squiggly提供針對不同崗位的AI認證課程，同時鼓勵員工自行構建定制工具。
沃爾瑪供應鏈技術團隊負責管理各類節點——包括商品的收貨、處理、存儲和發貨環節——以及調配庫存、制定配送標準的履約引擎。
該團隊還負責監管進出庫運輸及中間里程運輸的相關技術。隨著即時配送在大型零售商中日益普及，這一領域的挑戰也在持續增加。沃爾瑪旗下的山姆會員商店已于今年4月推出一小時達服務。
為優化商品管理背后涉及的各個環節，烏普魯里表示，團隊借助AI模型和智能體來提升運營效率。
員工無需逐一審查每個節點，而是可以通過智能體全面了解公司資源的整體使用情況，并據此找到最優配置方案或消除業務瓶頸。
"品類豐富度、配送速度和成本控制，是我們在整個供應鏈中力求平衡和優化的三大核心要素。"她補充道。
2026年以來，關稅波動與地緣政治不確定性持續擾動市場，令供應鏈管理者面臨嚴峻考驗。極端天氣和自然災害等因素也給供應鏈帶來額外壓力。
供應鏈管理的核心工作之一，是對各類可能阻礙商品正常流轉的突發事件進行預判和響應。烏普魯里表示，團隊有時可以提前預判天氣變化或地區沖突等情況，但更多時候無法做到這一點。
為此，用于提升商品流轉效率的內部平臺同樣幫助沃爾瑪應對快速而突發的變化。烏普魯里的團隊運用建模工具和數字孿生技術，模擬網絡在設施關閉、運輸延誤或客戶需求驟變等壓力情境下的響應表現。運輸團隊還利用公司物流網絡的虛擬副本，對商品在供應鏈各環節的流轉路徑進行壓力測試。
"如果某處突然發生火災，你該如何迅速應對？"她說，"后臺系統會基于數據生成可執行的應對方案，員工可以直接采納這些建議并付諸實施。"
烏普魯里表示，供應鏈行業與AI技術相互促進、共同演進，從早期的隨機模型，到大語言模型，再到如今的AI智能體與智能體工作流，技術組合也將隨時間持續迭代升級。
"供應鏈本身在進化，支撐它的模型同樣也在進化。"她說。
Q&A
Q1：沃爾瑪的數字孿生技術在供應鏈中具體怎么用？
A：沃爾瑪的運輸團隊使用公司物流網絡的虛擬副本，模擬商品在不同壓力場景下的流轉情況，例如設施關閉、運輸延誤或客戶需求突變。通過數字孿生技術，團隊可以提前測試網絡的應對能力，并制定相應的預案，從而在真實突發事件發生時快速響應，減少供應鏈中斷帶來的損失。
Q2：沃爾瑪供應鏈團隊使用的AI智能體有什么作用？
A：沃爾瑪的AI智能體幫助員工從全局視角了解公司資源的整體利用情況，而非只關注單個節點。員工可以通過智能體獲取優化建議，找出并消除業務瓶頸。整體目標是在品類豐富度、配送速度和成本控制三個核心維度上實現最優平衡，提升供應鏈的整體運營效率。
Q3：沃爾瑪和哪些AI公司有合作？合作內容是什么？
A：沃爾瑪與OpenAI和谷歌建立了合作關系，通過公司內部員工平臺Squiggly，為不同崗位的員工提供專屬的AI認證培訓課程。此外，該平臺還鼓勵員工根據自身工作需求自主構建定制化AI工具，推動AI能力在全員層面的普及與落地。
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