中小企业集群的理论发展 - 1990年波特在《国家竞争优势》中论述了集群的重要性及政策作用[2] - 新产业区理论被公认为产业集群理论的一支，背景是柔性制造技术的兴起[3] - 2009年巴卡提尼等意大利学者共同编辑出版《产业区手册》，内容包括理论和世界各国案例[3] 国际中小企业集群案例 - 日本东京大田区是机械产业技术创新源地，80%以上是占地面积不到50平方米、员工不足10人的微型企业[2] - 大田区中小企业通过Techno-Plaza共享创新基础设施，触及国际前沿技术信息[2] - 2001年OECD在巴黎召开的企业地方集群世界大会认为，扎根于特定地区的中小企业集群能在全球市场竞争中与大企业抗衡[2] 中国中小企业集群的发展历程 - 二十多年前广东的专业镇和浙江的"块状经济"已得到学者关注[6] - 跨国公司的全球离岸外包是中国中小企业集群大量形成的主要背景[6] - 中国大批量出口的服装、鞋、家具等商品大都在专业镇生产，大部分专业镇从事外贸加工[6] 中国中小企业集群的现状与规模 - 中国中小企业集聚现象极其普遍，存在于众多细分行业和大量村镇，估计集群数以万计[8] - 专精特新企业以及不少出海企业也大都来自专业镇[8] - 阿里巴巴APP上的"产业带"和"超级工厂"显示有1000多个集群，但实际数量远高于此[10] 代表性产业集群案例 - 河北清河羊绒产业集群已发展出"共享智造"模式[11] - 浙江绍兴大唐袜业集群、温州乐清柳市电气产业集群等均由乡镇企业起家并成就斐然[11] - 福建南平市拥有千余家笋竹加工企业，下辖建瓯县、邵武市、政和县分别形成竹茶具、竹餐具、竹家具等细分集群[10] 产业集群的新趋势与政策 - 2022年开始，国家级和省级中小企业主管部门对上千个中小企业特色产业集群建立梯度培育体系并实行动态管理[8] - 上海市长宁区工业互联网平台产业集群、东莞市石排镇潮流玩具产业集群等是在制造业数字化转型时代兴起的新兴集群[8] - 人工智能、机器学习、大数据分析等先进技术将彻底改变生产过程，为供应链提供敏捷性、透明度和弹性[7]

金融体系支持科创的实践与探索 - 在商业银行为主导的金融体系下，拓展支持科创的空间离不开银行业，商业银行实践包括为高新技术企业和专精特新中小企业提供专门金融服务、成立专精特新部、开展信用贷款及知识产权与股权质押业务、放宽考核期并提高宽容度，同时加强与风投机构等合作，对投资机构意向投资的科创企业提供贷款[3] 投贷联动与知识产权融资模式 - 长期探索投贷联动模式，鼓励银行业金融机构在风险可控前提下与外部投资机构深化合作，探索贷款加外部直投的业务新模式，以分摊风险并更好掌握贷款企业经营情况，实现风险与收益的跨期平衡[3] - 发展知识产权质押融资，过去因难以估值遇困难，随着人工智能和数字银行发展，能更好评估知识产权的市场价值，为推动知识产权质押贷款创造条件[3] 债券与股权市场创新 - 在债券市场设立科技板，央行正推动对科技企业股权投资机构和金融机构发行的科创债券给予支持，提升债券市场对科技创新的适配性，央行通过风险补偿、结构性工具风险分担及征信支持为第三方机构对科创企业股权投资开辟新渠道[4] - 股权市场支持科创需进一步提升科创板创业板服务创新企业的水平，包括地方产权交易中心[4] 创业投资发展 - 发展创业投资，中央层面正推进设立国家创业投资引导基金以解决募投管退中的募资问题，并特别强调退出问题，在IPO节奏放慢背景下需大力发展并购市场，鼓励设立市场化并购基金来解决退出问题[4] 科技赋能金融服务 - 加强科技对金融服务赋能，利用人工智能和机器学习构建智能风控模型以动态评估企业信用风险，降低金融机构决策成本和风险，通过智能投顾为企业提供定制化投融资方案并优化资金使用效率，人工智能革命为科技金融提供更好赋能环境[4] - 借助智能技术构建动态信用画像以提升金融机构风险识别能力，同时建立有效风险分担和补偿机制，如通过保险和再保险为科技型企业融资实行风险分担，并探索地方政府对科创企业征信和风险补偿机制[5]

新一轮科技革命与人工智能 - 新一轮科技革命正在加速突破，人工智能是其核心驱动力，正带来各领域的深刻变革和创新 [1] - 为把握主动权，需加强原始创新和关键核心技术攻关，并推动科创与产业创新的深度融合 [1] 科技创新战略的转变 - 未来需推动三个转变：从跟跑转向更多领域的领跑、从终端产品创新转向关键核心技术突破、从鼓励集成创新转向鼓励原始创新 [1] 金融对科技创新的支持作用 - 科技创新和产业创新离不开金融特别是资本市场的支持，金融可在创新投入、降低风险和提高效率方面发挥重要作用 [1] - 科技创新过程的每个阶段都需要与之匹配的金融服务 [1] - 与商业银行贷款相比，以股票为主的直接融资更有利于科技与资本的结合 [1] 金融体系与机构合作 - 在现有以商业银行为主导的金融体系下，可加强与风投机构合作，对经过尽调拟投资的科创企业及专精特新企业相应提供贷款 [1] 并购市场与退出机制 - 需大力发展并购市场，鼓励设立市场化的并购基金，以解决创投机构的退出问题 [2] 科技赋能金融服务 - 需加强科技对金融服务的赋能，利用人工智能和机器学习构建智能风控模型，动态评估企业信用风险 [2] - 利用智能技术可降低金融机构决策成本与风险，并通过智能投顾提供定制化投融资方案，优化资金使用效率 [2] 风险管理与补偿机制 - 需借助智能技术构建动态信用画像以提升金融机构风险识别能力 [2] - 需建立有效的风险分担和补偿机制，例如通过保险和再保险为科技型企业融资分担风险 [2] - 需探索地方政府对科创企业征信和风险的补偿机制 [2]

行业定义与范畴 - 应收账款自动化是通过自动化电子系统实现应收账款流程现代化，以减少重复性和耗时任务 [2] - 应付账款自动化是用于简化和自动化应付账款流程的技术，能够消除手动任务并提高财务数据的可视性和控制力 [2] 全球市场规模与增长 - 预计2030年全球应收/应付帐款自动化市场规模将达到56.7亿美元，未来几年年复合增长率为7.2% [6] - 2024年全球前五大厂商占有大约22.0%的市场份额 [9] 市场产品类型细分 - 就产品类型而言，Cloud-based是最主要的细分产品，占据大约84.1%的份额 [12] 行业主要参与者 - 全球范围内应收/应付帐款自动化生产商主要包括AvidXchange、Sage、Bill.com、Coupa Software、Zycus、Tipalti、Freshbooks、Xero、SAP Ariba、Bottomline Technologies等 [9] 市场主要趋势 - 人工智能和机器学习占据主导地位，作为自动化核心引擎，在应付账款领域能以极高准确度从发票中提取信息，在收款领域用于预测发送提醒最佳时间并自动匹配付款与发票 [20] - 企业正从自动化单一任务的点解决方案转向集成式端到端平台，在单一环境中管理整个采购到付款和订单到收款周期，以消除数据孤岛并提高现金流透明度 [21] - 自动化软件和支付执行界限模糊，现代应付账款平台配备嵌入式支付选项，应收账款方面则集成各种数字支付方式以加快收款速度 [22] - 自动化平台成为丰富财务数据来源，企业利用数据迈向预测分析，以更准确预测现金流并优化供应商和客户条款 [23] - 现代自动化系统通过人工智能驱动异常检测、多因素身份验证等功能增强欺诈检测和安全保障 [24] 行业发展驱动因素 - 应收账款自动化软件可帮助企业优化客户发票和付款流程，简化海量客户发票处理并提高流程准确性 [25] - 应付账款自动化提高了应付账款部门效率和准确性，并有助于其他会计活动如财务结算 [25] 行业面临挑战 - 与会计和ERP系统集成至关重要，但与本地软件集成仍是挑战，尤其对使用过时遗留系统的公司而言 [25] - 技术发展迅速，给行业参与者带来了持续技术进步压力 [26]

后端即服务定义与核心特点 - 后端即服务是一种云计算服务模型，旨在通过提供托管的后端基础架构来简化和加速应用程序开发过程，使开发人员能专注于前端开发而无需关注后端基础设施细节 [1] - 核心特点包括：提供数据存储和管理功能，开发人员可通过API进行数据操作而无需编写复杂后端代码 [2]；提供用户管理和身份验证功能，可轻松创建用户账户、管理权限并实现身份验证与授权 [2]；允许开发人员编写和部署云端执行的云函数以处理业务逻辑，减轻客户端负担 [2]；提供文件存储和管理功能以支持应用程序的文件操作需求 [2]；提供实时通信和推送通知功能，可实现实时聊天、数据同步和推送通知 [2] - 使用后端即服务可快速构建和部署应用程序，减少开发周期和成本，提高开发效率，同时提供可根据应用程序需求动态调整的可扩展性和弹性 [2] 后端即服务产业链与主要参与者 - 产业链核心参与者包括：云服务提供商，如亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等，提供基础设施和平台以支持后端即服务运行 [3]；后端即服务提供商，如Firebase、Parse、Kinvey等，在云服务基础上构建并提供更高层次的服务 [3]；开发者和应用程序作为最终用户，使用后端即服务来简化和加速开发过程 [3]；第三方服务提供商，提供如实时通信、推送通知、支付服务等附加功能和服务 [3] - 开发工具和集成平台在产业链中扮演重要角色，提供开发环境、调试工具和集成接口，帮助开发者更高效地使用后端即服务 [4] 后端即服务市场PEST分析 - 政治因素：政府对云计算和数据隐私的监管政策可能对产业产生影响，数据保护法规和隐私政策可能影响后端即服务提供商的数据存储和处理方式 [7]；政府对数据主权的要求可能影响后端即服务的地理位置选择和数据存储方式，一些国家可能要求数据在本地存储 [7] - 经济因素：后端即服务可帮助企业降低开发和运维成本，在经济不景气时企业可能更倾向于采用以降低开支 [8]；市场竞争激烈，各大云服务提供商和后端即服务提供商争夺市场份额，可能导致价格竞争和服务创新 [8] - 社会因素：移动应用的普及推动了对后端即服务的需求，人们对移动应用便捷性和实时性的需求促进了后端即服务发展 [9]；随着数据泄露和隐私问题增加，人们对数据隐私和安全的关注提高，后端即服务提供商需加强数据保护措施 [9] - 技术因素：云计算技术的发展为后端即服务提供了基础，随着技术不断成熟和普及，后端即服务得到更好支持和发展 [11]；不断涌现的开发工具和平台使得后端即服务的开发更加便捷和高效 [11] 全球后端即服务市场发展概览 - 市场规模正在快速增长，预计到2026年，全球后端即服务市场的价值将达到数十亿美元 [12] - 市场增长受到多个因素驱动，包括移动应用的普及、云计算技术的成熟、开发效率的提高以及对数据隐私和安全的关注 [14] - 市场竞争激烈，主要由大型云服务提供商和专门的后端即服务提供商主导，亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等大型云服务提供商在市场份额上占据主导地位，而Firebase、Parse、Kinvey等后端即服务提供商则专注于提供更高级的后端功能和服务 [14] - 后端即服务广泛应用于各个行业和领域，移动应用开发是最主要的应用领域，此外还在游戏开发、物联网、企业应用等领域得到广泛应用 [14] - 市场正朝着更加智能化和个性化的方向发展，随着人工智能和机器学习的发展，后端即服务提供商开始提供智能化的功能和服务，如自动化推荐、智能分析等，同时个性化的后端即服务也受到越来越多的关注 [14]

文章核心观点 - 气候变化是全球性严峻挑战，加强气候风险管理是保险再保险行业的必答题，需融入金融治理全局 [1][2] - 中国再保通过科技赋能与体系创新，正从传统风险承担者向事前预警、事中减损、事后速赔的赋能者转型 [4] - 公司发布《应对气候变化行动纲要（2025—2035）》，提出两步走发展目标及十大行动举措，旨在成为气候风险管理领域的领军企业 [7][8] 气候风险对保险业的影响与挑战 - 2024年全球自然灾害造成总体损失约3200亿美元，保险损失约1400亿美元，远高于过去30年平均水平 [2] - 天气灾害相关的损失占比极高，占总体损失的93%和保险损失的97% [2] - 加强气候风险管理是保障行业稳健经营、履行社会责任、服务国家战略的内在要求 [2] 金融机构气候风险管理的战略建议 - 坚持系统观念，将气候风险管理融入宏观审慎管理、微观审慎监管等金融治理整体框架 [3] - 坚持国际视野，积极对标国际先进标准，推动气候信息披露、压力测试等领域的标准对接 [3] - 坚持底线思维，加强气候风险识别、评估与监测能力建设，完善压力测试体系，守住不发生系统性金融风险的底线 [3] 中国再保的实践探索与体系构建 - 初步搭建应对气候变化和巨灾风险的完整体系，包括成立行业唯一巨灾模型公司，研发地震、台风、洪水模型及风险地图 [4] - 率先在百慕大和香港发行巨灾债券，成立气候风险研究中心并发布国内首个气候变化风险洞察平台 [4] - 在央行指导下研究推进台风、洪水等气候物理风险的压力测试模型研发 [4] 科技驱动下的再保险功能重塑 - 利用人工智能、机器学习、强大算力及数据共享等科技手段重新认知和定义气候风险 [4] - 战略转型路径围绕三方面：通过精准数据量化风险为定价提供依据、构建组合管理免疫系统、协同赋能各类机构提升韧性 [4] - 再保险功能包括发挥乘数效应增强承保能力、助力未雨绸缪强化风险预警、推动绿色转型改善生态环境、联结资本市场提升体系韧性 [5][6] 未来发展规划与目标 - 发布十年行动纲要，提出两步走目标：到2030年成为国内应对气候变化风险管理领域的领军型保险企业 [7] - 到2035年建设成为应对气候变化一流金融企业，成为保险业核心引领者和国家气候风险综合治理的中坚力量 [7] - 纲要提出十大行动举措，涵盖完善国家巨灾保险顶层设计、提升行业保障水平、服务金融领域风险管理、深化科技创新等多个维度 [8]

量化T0算法核心机制 - 基于机器学习研究海量数据以发现规律[3] - 可同时操作几千只股票并严格执行交易纪律[3][5] - 通过TICK级订单解析和复盘行情提取基础信号[3][5] - AI智能选择交易方向并判断先买还是先卖[7] 智能T0算法交易服务 - 投资者将持有的股票底仓授权给算法 由算法在日内自动进行低吸高抛[5] - 目标为保证收盘时底仓数量不变 达成底仓T0增厚效果[5] - 策略授权前需投资者确认标的、数量、时间等交易要素并预留充足资金[5] - 策略运行过程中投资者可随时停止策略[5] 算法交易潜在风险场景 - 存在"做反"风险即低卖高买 无法保证每次交易都盈利[8] - 振幅较小、流动性较差、换手率低的标的胜率较低 更容易出现做反或价差无法覆盖成本的情况[8] - 可能产生"敞口"即多买或多卖 使底仓数量发生变化[9] - 敞口形成原因包括标的涨跌停、账户资金或可用数量不足、无买入权限及市场流动性不足[9] 风险应对与适用场景 - 应对"做反"风险可通过长期授权兼具波动性、流动性、相对分散的股票组合来尝试降低[9] - 敞口形成后策略无法自动处理 需投资者按需择时手工处理[9] - 与手工交易存在潜在冲突 若持仓被算法外交易卖出 策略可能将已卖出股票买回[9] - 适用场景包括底仓长期稳定的投资者、当前持仓处于亏损希望降低成本的投资者、以及长期持有者如市值股和ETF成分股持有者[11]

合作主体与协议 - 阿布扎比能源局与亚德诺半导体技术有限公司签署谅解备忘录 [1] - 合作旨在推动人工智能、机器学习及物理智能在能源与水务领域的应用 [1] 合作平台与目标 - 合作将围绕“AD WE”数字平台展开 [1] - 合作目标包括优化运营管理、决策制定及服务质量 [1]

ICML 2026会议基本信息 - ICML 2026将于2026年7月7日至12日在韩国首尔举办，采用双盲审稿机制，录用论文将在大会展示 [4] - 提交网站开放日期为2026年1月8日，建议作者在此日期前完成OpenReview账户注册 [15] - 摘要提交截止日期为2026年1月23日，全文提交截止日期为2026年1月28日，均为严格截止，无任何延期 [15][16][17] 投稿格式与页数要求 - 投稿须以单个文件提交，正文部分最多8页，参考文献、影响声明和附录页数不限 [5][14] - 论文被录用后，作者可在最终版本中为正文部分额外增加1页 [6] - 补充材料不再设单独提交截止日期 [14] 政策变更：参会与论文公开 - 论文被接收后，作者可选择是否亲自到会现场报告，或仅将论文收录至会议论文集 [7] - 无论作者选择哪种方式，所有录用论文在论文集中的待遇相同，均有资格参与奖项评选 [8] - 对于所有被录用的论文，除最终定稿版本外，大会还将公开原始投稿版本、评审意见、元评审、rebuttal及评审讨论记录 [10] - 被拒稿的论文作者也可选择公开其原始投稿版本及相关评审材料 [10] 互审要求与作者责任 - 所有提交必须至少有一位作者同意担任ICML审稿人，且具备审稿资格 [23] - 新规要求一位作者最多只能在其本人的2篇提交中被指定为互审审稿人 [23] - 若某作者有4篇或以上投稿，则必须担任ICML评审员；若评审员短缺，此门槛可降至3篇 [23] - 未满足互评要求，或未按时/草率完成评审的评审员，其投稿可能被直接拒稿 [19][23] 评审伦理与AI使用规定 - 禁止双重/并行投稿，违规将导致稿件被拒或移出会议论文集 [20] - 允许使用生成式AI辅助写作或研究，但作者须对论文内容负全部责任，LLM不能署名为作者 [23] - 禁止任何形式的“提示注入”，违者直接拒稿 [23] - 评审过程中可能会使用AI工具辅助，但不会允许完全由AI执行评审 [23] 征稿主题与内容要求 - 征稿主题涵盖通用机器学习、深度学习、强化学习、机器学习理论、优化、可信机器学习及应用驱动型机器学习等多个领域 [15] - 论文应报告原创、严谨且对机器学习领域有重要意义的研究成果，所有论点必须以可复现实验或坚实的理论分析支持 [23] - 每篇论文须附带潜在社会影响说明，置于论文末尾独立部分，不计入页数限制 [25] - 被接收论文作者需提交简明易懂的通俗摘要，以便向公众传达研究意义 [26]

人工智能术语框架 - 人工智能是一个广泛领域，专注于创造能执行需要类似人类智能任务的机器，如学习、推理或决策[4] - 机器学习是人工智能的一个分支，使计算机无需显式编程即可从数据中学习，能够识别模式并基于历史信息做出预测[4] - 深度学习是更高级的机器学习形式，使用多层人工神经网络，擅长处理复杂的高维数据，如图像、视频和自然语言[4] - 生成式人工智能旨在根据从大型数据集中学习到的模式创建新内容，包括文本、图像、音频甚至代码[4] 人工智能的商业重要性 - 人工智能正以前所未有的速度被广泛应用，因其直接关联企业的效率、盈利能力和竞争力，公司正积极将其融入日常运营以实现大规模快速决策[6] - 人工智能的真正影响力在于能够将预测转化为自动行动，如触发警报、推荐补货数量、优先选择配送路线或在供应风险演变成中断之前发出预警[6] - 人工智能在数据量庞大、决策可重复、信号嘈杂或快速变化的环境中尤其强大，非常适合市场营销和供应链运营[6] - 最有效的人工智能系统是在人工监督下运行的决策系统，旨在增强而非取代判断，需使用MAPE、MAE等传统统计精度指标进行持续评估[6] 人工智能在市场营销中的应用 - 个性化功能利用机器学习技术根据用户过去的行为定制内容，分析点击、购买记录、滚动模式和会话行为等信号以确定最可能促成转化的信息或产品[12] - 视觉推荐无需用户明确要求即可优化显示内容，利用余弦相似度等方法将用户与相似内容进行匹配，应用于亚马逊的产品轮播和Netflix的推荐板块[12] - 由生成式人工智能驱动的聊天机器人已成为标准客户触点，可回答问题、推荐后续步骤并全天候完成交易，必要时转接人工客服[12] - 预测分析利用机器学习模型在客户流失或营销活动效果等结果发生之前进行预测，通过比较线性回归和XGBoost等模型确定预测销售结果的最佳模型[12] 市场营销与供应链的协同 - 营销活动会引发需求冲击，成功的广告宣传、促销或产品发布可立即刺激需求，人工智能应帮助预测需求并自动标记其对供应链的影响[15] - 将市场营销和供应链联系起来的是共享数据，双方必须在SKU标识符、地理区域、销售渠道、日历和促销元数据方面保持一致[15] - 市场营销关注点击率和订单量，供应链关注订单满足率和准时足量交付率，当两者对绩效的看法不一致时会导致客户不满和运营效率低下[15] - 供应链漏斗是销售漏斗的运作镜像，始于市场营销活动产生的需求信号，经供应计划、生产或采购、物流配送，最终到达客户服务和交付绩效[16] 现代供应链挑战及人工智能应用场景 - 现代供应链面临复杂性、不确定性、速度和可持续发展四项普遍挑战，复杂性源于管理多层级网络、漫长交付周期及日益增多的限制因素[19] - 不确定性由促销需求激增、天气干扰、季节性变化及牛鞭效应等因素造成，需求的微小变化会在上游被放大[19] - 企业越来越依赖人工智能来更准确地预测需求并在问题发生之前采取积极主动措施，人工智能在预测和需求规划中发挥关键作用[19] 人工智能在预测和需求规划中的应用 - 现代人工智能预测模型通常将ARIMA或ETS等时间序列方法与XGBoost或神经网络等机器学习技术相结合，时间序列模型分析历史需求数据检测季节性和周期性模式[22] - 为评估模型可靠性，需使用平均绝对百分比误差以百分比形式衡量预测值与实际值的偏差，平均绝对误差以数据本身相同单位表示平均预测误差[22] - 偏差衡量预测是否持续高估或低估需求，长期高估导致库存过剩，低估导致缺货，F1分数在预测客户流失等事件时平衡精确率和召回率[22] - 企业通常先进行更高层次预测如全国总需求，再细化到特定地区、渠道或SKU，人工智能能够随新数据流入实时更新预测结果[23] 人工智能在库存优化中的应用 - 人工智能可根据产品重要性、周转率或利润贡献对其进行分类，自动确定合适的服务水平目标，并根据预测误差和交货周期波动计算安全库存[26] - 通过多级优化降低系统总库存，人工智能评估整个网络找出存放库存最佳位置，这种系统级视角可降低整体库存成本同时提高服务一致性[26] - 人工智能可根据最新需求数据、供应状况和绩效结果每周甚至每天自动更新补货点和订货量，消除人工库存盘点的滞后性和猜测性[26] - 人工智能模型可模拟不同场景，确定库存持有成本与缺货风险之间的理想平衡点，使领导者能够充分了解财务影响后再做决策[26] 人工智能在物流和运输领域的应用 - 具有时间窗口和实时重新规划功能的路径规划意味着人工智能可根据交付时间承诺不断解决车辆路径问题，并在途中出现交通、天气或新订单时立即重新优化路线[29] - 预计到达时间预测利用人工智能结合实时交通状况和历史驾驶员表现，比依赖通用估计更准确地预测到达时间[29] - 预测性维护可监控车队和物料搬运设备，在故障发生之前检测到故障，减少停机时间并防止意外故障[29] - 码头动态调度功能使人工智能能够根据当前拥堵情况、货运量和紧急程度，自动将卡车分配到最有效的装卸位置以保持作业顺利进行[29] 人工智能在供应商和风险管理中的应用 - 供应商评分卡使人工智能能够追踪多个供应商的准时交付率、百万分之质量缺陷率和交货周期差异，持续评估数据并自动标记问题[33] - 预警系统利用人工智能技术监测新闻、天气预报、港口活动和地缘政治数据，在潜在干扰影响运营之前发现并应对，使企业能够提前制定备选方案[33] - 自然语言处理可以读取供应商合同，提取重要条款如交货周期、违约金条款或排他性限制，并提醒决策者当前绩效是否偏离约定范围[33] 人工智能在仓储和自动化领域的应用 - 计算机视觉利用摄像头和人工智能技术实时检测错拣商品、损坏商品或库存数量错误，在商品到达顾客手中之前减少错误，比人工盘点有显著进步[37] - 任务编排通过根据当前需求和可用产能自动协调人类工人和自主机器人，来确定谁应该做什么以及何时做[37] - 任务优化通过分配优先级、管理队列以及优化任务在设施内的执行地点来改善工作流程，仿真软件可利用机器学习模拟不同优化方案[37] - 货位优化根据ABC周转率对库存进行排序，人工智能将周转率最高的商品放置在靠近包装或装货区的位置，以减少运输时间并提高吞吐量[37] 人工智能在可持续发展和ESG中的应用 - 按发货或SKU进行碳核算可以让人工智能计算每次产品运输对环境的影响，并在做出决策之前评估减少燃料排放的替代路线[40] - 减少浪费利用人工智能对退货进行分类，优先考虑哪些产品可以重新入库、回收或翻新，还可根据保质期预测重新订购易腐烂商品[40] - 循环流程使人工智能能够推荐维修、翻新或再利用方案，而不是默认丢弃，有助于向循环供应链转型使产品重新循环利用[40] 机器学习技术分类 - 监督学习在预期结果已知时使用，人工智能通过对已标记示例进行训练并学习预测未来值，常用于需求预测、预计到达时间预测和质量评分[44] - 无监督学习不需要预先标记结果，人工智能自行寻找数据中的结构，如将相似门店或SKU聚类在一起或检测设备传感器数据中的异常情况[44] - 强化学习通过反复试错做出决策，并随时间从行动结果中学习，在不确定性较高环境中如动态定价或调整库存策略时尤其有用[44] 机器学习模型演进 - 线性回归是应用最广泛、最基础的机器学习模型之一，根据过去行为预测未来结果，速度快、易于解释，广泛应用于高管仪表盘和财务建模[47] - 决策树根据简单决策规则将数据划分为多个分支，具有很强的可解释性，适用于预测和表格形式的业务数据[50] - XGBoost是一种先进集成方法，构建多个小型决策树并将它们组合提高准确率，擅长处理结构化供应链和营销数据中多种输入因素的交互作用[50] - 神经网络在识别复杂模式方面非常强大，适用于非结构化数据或基于传感器的数据，如图像、音频或实时物联网数据流[50] 大型语言模型与迁移学习 - 大型语言模型利用海量公共文本数据进行训练，学习人类语言结构和含义，能够理解并回应从未见过的句子，具有泛化能力[56] - 迁移学习利用规模较小、特定于业务的数据集对预训练的语言学习模型进行微调，使人工智能在保留广泛语言理解能力的同时针对特定领域进行专门化训练[56] - 检索增强生成技术使人工智能不仅依赖于训练期间学到的知识，还会主动从可信来源实时检索外部知识后再生成响应[59] 人工智能统一视角与新兴趋势 - 分层模型中，营销需求信号如点击率、营销活动效果、网站流量和预购意向被实时捕捉为意向信号，输入到人工智能需求预测层[63] - 数字孪生是真实供应链的虚拟副本，可模拟港口关闭、供应商延迟或需求激增等中断情况，在实际发生任何事件之前测试应对措施[66] - 生成式人工智能智能体能够更主动地进行规划工作，如总结风险、制定采购建议，并根据运营数据创建标准操作流程，自主运行监控实时数据[66] - 大型语言模型副驾驶允许规划人员以对话方式与供应链系统进行交互，获得清晰易懂且基于公司内部数据的答案[67]