Openai依托機器學習技術在世界范圍內掀起AIGC的革命浪潮，在當下，幾乎找不到不談論AIGC的科技公司。僅在今年上半年，國內涉及AIGC及其落地應用的企業的融資就有51筆，投融資金額超過人民幣1000億元，比2022年全年的96億元要多出約十倍。

浪潮之中，人工智能技術對各行業的賦能也陸續開始。在數字經濟的催動下，大量新模式、新業態的用工，通用人工智能技術正在快速下沉至企業服務場景。

在面對未知的問題時，通過強大的學習能力，人工智能可以給出預測并回答。這樣的技術已服務于決策制定、用戶喜好、任務自動化等多個層面，某種程度上在代替管理者的思考。

AIGC競賽同樣發生在供應鏈企業之中。在此前的科技革命沿革中，供應鏈和物流行業的競爭已經從動脈走向了毛細血管，即從單純運力的競爭，升級為面對不同場景不同需求的定制化服務PK。AI的加入讓競爭的顆粒度更細。

誰在領跑？

潮起時，看的是誰更識水性

這場浪潮開始前的2020年，日日順供應鏈就開始運行國內首個大件物流智能無人倉（日日順供應鏈即墨倉），多項定制智能設備運用其中，并采用5G、視覺識別、智能控制算法等前沿信息技術；2022年5月，落地全國首個5G大件智慧物流園區。如果再往前追溯，關于用戶交互、生態搭建等方面的探索，日日順供應鏈一直走在行業前列，如此才能在浪來時自信弄潮。

有趣的是，談到對這場科技革命的看法，剝去高大上的名詞熱炒，他們的回答是，一切技術最終都是滿足“人”的需求。這幾乎是科技向善的唯一答案，也是“賦能”的意義所在。

2023年《政府工作報告》提出“加快傳統產業和中小企業數字化轉型，著力提升高端化、智能化、綠色化水平”。這意味著，供應鏈企業的轉型與創新，與各行業賦能同頻，必須要向著更豐富、更全面、更高端的長期價值面發展。

這是一道出給供應鏈行業的考題，而日日順供應鏈給出了解題思路——定位于ToB的供應鏈管理，但卻又能經常觸及到C端消費者的痛點需求，對于全產業鏈每一個端點的把握，日日順或許比很多頭部企業還要敏感。一個細節的變動，一點點成本的管理，在全鏈條大批量的生產過程中被放大無數倍，最終回饋和影響的，是商業上的消費者和生產者。如查理芒格所言："我們的成功來自于將細節看得比別人更重要，也更愿意花時間思考它們。"

供應鏈管理面臨著大量的復雜數據和不斷變化的市場需求，好的供應鏈管理公司可以幫助客戶更加準確地預測市場趨勢、優化庫存管理，并及時調整生產計劃，提高供應鏈的靈活性和響應速度。激烈的市場競爭中，誰可以做出更精準的決策支持，誰又能為客戶制定科學的供應鏈策略，誰就能跑出一個身位的領先。

以日日順供應鏈首個精裝房木門安裝項目為例，該項目今年8月在內蒙古呼和浩特市華潤紫云府成功驗收交付，展現了日日順供應鏈在細分行業和場景下，對用戶需求的極致理解。

在傳統的模式下,一樘木門從下單到工程交付,不僅工期長,還存在諸多痛點。例如:在精裝房的交付中,品牌商需要提前預留工作人員專門量尺,與開發商、精裝總包對接戶型、工期、工作面等信息再將生產信息反饋給工廠。動輒數月的施工周期中,一個測量或溝通誤差就可能導致生產問題或交付延期；工廠到項目端的物流對接、安裝、交付、驗收等各個環節都需要專人專盯,過多的環節對接、過高的人工投入、嚴格的施工管理,讓家居類產品安裝交付“難上加難”。

基于此,日日順供應鏈在前期做了詳細的市場分析方案之后,為客戶制定了物流安裝售后一體化的產品交付服務模式。這一模式聚焦降低人工成本、提升服務效率,形成了全工期、全鏈路的一體化交付方案。值得一提的是，日日順供應鏈早在去年底就跟進了該項目的“毛坯房”階段，主動了解木門安裝所需的具體工作面，對項目涵蓋戶型的所有木門安裝尺寸形成了細化方案。這不僅確保了品牌商得以對定制化產品進行高效生產，還讓品牌商的對接人數大幅降低為一人，極大節省了人員管理成本。

潮退時，看的是誰在裸泳；潮起時，看的是誰更識水性。

可替代的和不可替代的

全流程的供應鏈管理解決方案并不止于產品的交付。未來,依托全國范圍內近5000個合作服務網點和超20萬場景服務師資源，日日順供應鏈更將在產品交付后為客戶持續賦能,在家居類產品售后服務環節發揮重要價值。

前述家居行業的案例只是日日順供應鏈眾多產業賦能之一，已經一定程度解釋了行業護城河如何一步步筑成。無數行業、無數場景和解決方案的“投喂”，讓日日順供應鏈積累了極厚的底蘊，在面對復雜問題時得以快速響應，在邏輯上不正和生成式人工智能異曲同工？

而日日順對紅旗轎車的賦能案例，則解釋了另一個問題：為什么大牌青睞于日日順供應鏈，日日順供應鏈又為什么不可替代。

2022年，中國汽車自主品牌一汽紅旗實現了4年銷量增長63倍。指數級增長的背后，對本就龐大而復雜的汽車供應鏈提出了更高的協作要求，如何讓“散落各處”的零部件統一調度，成為了汽車產業必須解決的問題。

基于此，日日順供應鏈針對汽車產業各環節協同難的問題，為一汽紅旗打造了集MR循環取貨、攬貨倉集貨發運、干線運輸、中轉站區域分發、短駁運輸等在內的一體化供應鏈管理服務體系。針對汽車領域零部件入廠物流效率不足的痛點，日日順供應鏈圍繞前端循環取貨、干線集貨發運、終端入廠配送等環節打造了一體化的供應鏈管理解決方案，以數字化解決運力資源的整合。

面對各類突發問題，日日順供應鏈的保供保鏈方案，會充分發揮大數據的資源調控能力，確保汽車零部件按需到達主機廠，幫助企業增強抗風險能力。

在“生態理念”的指引下，日日順供應鏈通過協同各節點資源，搭建起了“創造價值-傳遞價值-分享價值”的生態圈。隨著跨行業、跨領域的優質生態合作的加入，雙方將共享供應鏈管理的成果。

目前，日日順供應鏈的客戶覆蓋家電、汽車、冷鏈、家居、快消、新能源等多個行業，包括海爾、天貓、宜家、科勒、奔馳、比亞迪以及吉利汽車在內的眾多國內外知名品牌廠商。

行業的尺，服務于人

供應鏈企業要做的，本質上是和時間空間對話。每一次科技的進步都是企業對未來的回應。在不斷的迭代過程里完成蛻變，成為不可替代的唯一之選。在此過程里，人類的決策過程或許被簡化，但最終服務的對象依然是人。人的情感和需求在技術支持下被解析，技術帶來的進步也讓人類對服務提出迭代的更高要求。從這個意義上說人依然不可替代。

與此同時，技術的發展需要一把尺子去規范，一流的企業往往會制定標準，將行業技術引領在對人類有益的道路上。

2022年，日日順供應鏈就聯合天津大學、全國物流標準化技術委員會等機構，牽頭立項《智能工廠輔助倉庫通用技術要求標準》、IEEE 2934-2022《智能工廠物流作業流程規范》、《智慧物流服務指南》(GB/T 41834-2022)、《物流園區數字化通用技術要求》，助力供應鏈規范化發展。其中《智能工廠物流作業流程規范》，直接填補了智能工廠物流領域的標準空白，堪稱供應鏈領域的開創性成就。

當機器學習浪潮來時，日日順供應鏈的做事邏輯天生就有自適應的能力。從更深層來說，以解決人的需求為初心，追求細節才有意義。

有趣的是，和很多固有看法不同的是，日日順供應鏈認為供應鏈管理服務業并非一門依賴重資產的生意。

“供應鏈管理服務業的核心競爭力在于具備對不同行業的運行模式的深入洞見、對資源及服務能力的高效整合及協同，為客戶提供定制化的解決方案，該行業具有明顯的跨領域、跨行業的特征，對專業能力及信息技術的要求較高，對資產的依賴度較低，為公司建立起以數字化為基礎的業務運營模式提供了可能。”

這段話簡單翻譯，即“比客戶更懂客戶”，這才能凸顯一家好供應鏈企業的價值。粗放式的跑馬圈地，無法在用戶體驗的“內卷”中存活下來，也無法為企業轉型升級提供更多幫助。

具體而言，日日順供應鏈憑借以數字化為基礎的業務運營模式高效吸引知名品牌商以及包括倉儲、運力資源、線路、服務網點在內的優質資源合作方，從而有利于加速公司進一步拓展業務及服務邊界，最終實現向物聯網場景物流生態平臺的升級轉型。