中国经济网北京12月22日讯优刻得(688158.SH)今日收报25.32元，跌幅2.31%。目前该股处于破发状 态。 优刻得于2020年1月20日在上交所科创板上市，发行价格为33.23元/股。优刻得上市发行股份数量为 5850万股，保荐人(主承销商)为中国国际金融股份有限公司，保荐代表人为曹宇、樊友彪。 优刻得首次公开发行募集资金总额为19.44亿元，扣除发行费用后，募集资金净额为18.40亿元，分别多 媒体云平台项目、网络环境下应用数据安全流通平台项目、新一代人工智能服务平台项目和内蒙古乌兰 察布市集宁区优刻得数据中心项目(一期和二期)。 优刻得的发行费用总计1.04亿元，其中承销费及保荐费8831.31万元。 在跟投方面，中金公司（601995）的全资子公司中国中金财富证券有限公司获配股票数量180.56万股， 获配金额6000.00万元，占首次公开发行股票数量的比例3.09%，本次获得配售股票的限售期限为自本次 公开发行的股票在上交所上市之日起24个月。 2022年2月16日，优刻得发布2020年度向特定对象发行股票发行结果暨股本变动公告显示，本次发行价 格23.11元/股，发行股数30289917 ...

市场观点与投资时机 - 近期A股震荡调整，投资者在“跨年”阶段显现预期分歧 [1] - 短期来看，内外部因素对A股的阶段性影响可能已接近尾声 [1] - 当前至明年一季度流动性环境仍偏宽松，低利率资产荒背景下居民“存款搬家”趋势有望继续延续 [1] - 指数前期回调为投资者提供了较好的逢低布局“跨年”行情时机 [1] 配置主线一：景气成长 - 建议逢低布局成长风格 [1] - AI技术领域经历3年高速发展，明年有望逐步进入产业应用兑现阶段 [1] - 算力、光模块、云计算基础设施层面仍有机会，但可能更偏国产方向 [1] - 应用端关注机器人、消费电子、智能驾驶和软件应用等 [1] - 创新药、储能、固态电池等方向也在步入景气周期 [1] 配置主线二：外需突围 - 出海仍然是当前较为确定性的增长机会 [1] - 结合出海趋势和对美敞口，建议关注家电、工程机械、商用客车、电网设备和游戏 [1] - 建议关注有色金属等全球定价资源品 [1] 配置主线三：周期反转 - 结合产能周期位置，建议关注供需问题临近改善拐点或政策支持领域 [1] - 建议关注化工、养殖业、新能源等行业 [1] 红利风格配置 - 红利风格注重阶段性、结构性机会 [1] - 红利板块具有一定的防御属性，但可能仍偏阶段性和结构性机会 [1] - 建议从优质的自由现金流角度做自下而上选股 [1]

核心观点 - 国务院国资委指导推动中央企业在“十五五”期间聚焦主责主业、发展实体经济，推动产业体系向高附加值、高技术含量方向跃迁，并在建设现代化产业体系中发挥龙头牵引作用 [1][4] - 国资央企将积极承担国家科技重大任务，在“卡脖子”领域和薄弱环节取得突破，特别是在投入大、周期长、其他企业缺乏意愿或能力的领域，担负起“根技术”和关键共性技术供给责任 [1][4] - 国有企业改革深化提升行动主体任务已基本完成，下一步将着力推进新一轮国资国企改革，以增强核心功能和提升核心竞争力 [3][6] 传统产业转型升级 - 深入开展新一轮中央企业数字化转型行动，深化拓展“AI+”专项行动 [2][5] - 推动人工智能、大数据、云计算、5G、物联网等信息技术与传统产业全过程、全要素深度融合 [2][5] - 持续推进技术改造和大规模设备更新，带头落实重点行业领域碳达峰实施方案 [2][5] - 促进资源高效循环利用，加快产品迭代升级，强化高端产品供给，推动实现智能化、绿色化、融合化发展 [2][5] 新兴产业与未来产业培育 - 深入实施焕新、启航行动，突出工程和场景牵引 [2][6] - 找准未来五年体量足够大、增速足够快、前景足够好的新赛道，坚持“梯次培育、分类施策” [2][6] - 接续发力新能源、新能源汽车、新材料、航空航天、低空经济等重点领域，积极发展平台经济 [2][6] - 超前谋划量子科技、具身智能、生物制造、绿色船舶、6G等前沿赛道，推动企业发展动能持续转换 [2][6] 产业投融资体系建设 - 发挥国有资本投资、运营公司作用，用足用好中央企业战略性新兴产业发展专项基金、各类创业投资基金等金融工具 [3][6] - 研究构建覆盖种子期、天使期、成长期、母基金等全链条的产业投融资体系 [3][6] - 健全科学、专业、高效的产业投资决策机制，打造高水平国有资本运作平台 [3][6] - 壮大发展实体经济的长期资本、耐心资本和战略资本，助力现代化产业体系建设 [3][6]

文章核心观点 - AI产业是资本、人才、数据高度密集的产业，其成功关键在于能否形成应用、数据与模型之间的飞轮效应 [1] - 尽管存在市场质疑，但AI产业中长期发展前景明确，将催生人机交互范式创新，带动产品端与应用侧全面革新 [1] - 投资重点在于挖掘现有业务实力强劲、能够支撑当前估值并具备成长空间的泛AI企业 [1] AI产业趋势与投资逻辑 - AI显著提升了决策与执行能力，这是驱动产品与应用革新的核心逻辑 [1] - AI仍是一个资本、人才、数据高度密集的产业 [1] - 能否形成应用、数据与模型之间的飞轮效应，是AI企业能否成功的关键 [1] 重点关注方向一：国内科技大厂 - 具备“极致协同设计能力”的国内科技大厂是首要关注方向，它们能对底层芯片、系统、软件及上层模型与应用进行同步优化，打通产业链，实现性能飞跃与成本大幅降低 [1] - 国内部分头部科技大厂具备覆盖全产业链上下游的强大AI全栈能力，类似海外领先企业 [2] - 海外科技大厂发展领先国内1-2年，其资本开支从2022年12月开始加大，并在2023年一季度、二季度财报中体现大幅提升 [2] - 国内互联网大厂的资本开支在2024年三季度、四季度明显上台阶 [2] - 海外企业收入端变化体现在云计算（公共云）业务上，反映了模型调用需求增加和云基础设施利用率提高 [2] - 国内相关企业的云业务收入在2025年三季度、四季度呈现加速提升态势 [2] - 国内科技大厂能很好兼顾AI投入与股东回报，其单季度营收同比增速及毛利率从2024年开始企稳并持续提升 [2] - 2024年三季度、四季度至2025年，云业务增速及AI对现有业务的驱动作用已逐步体现在收入端，呈现加速成长态势 [2] 重点关注方向二：产业数智化（X+AI） - 借助AI在各细分领域、各业务环节优化流程、提升效率，实现“X+AI”即产业数智化，是实体企业提升行业竞争力的重要路径 [3] - 在IP内容创作领域，多模态AI算法（如文字生成图片、视频）解决了IP改编周期长、成本高的产能瓶颈，提升了IP爆款概率，近期AI漫剧、AI短剧等新产品大量涌现得益于低成本制作优势 [3] - 在智能互联行业，相关企业能为实体企业提供车间级场景改造与智能化升级服务，并在此过程中积累企业专属数据以支撑产品迭代 [3] - 对于拥有深厚行业技术诀窍、专有数据及复杂流程的垂类软件公司，AI会进一步提升其竞争力，大模型发展可能替代的是部分简单、轻度的C端应用 [3] 重点关注方向三：实体AI（人形机器人） - 人形机器人等实体AI是重要关注方向，尽管当前面临算法能力不足和缺乏跨场景泛化能力的问题 [3] - 对2026年人形机器人产业发展充满期待，国内外或将迎来该产业与资本市场共振的良好态势，带来发展机遇 [3] - 机器人产业玩家可分为三大类：初创企业、造车新势力等车企、科技大厂 [4] - 初创企业优势在于垂直领域技术积累深厚、产品迭代速度快（研发周期显著短于车企及科技大厂），挑战在于前期融资规模有限导致产能瓶颈，场景渗透依赖合作，若2026年能拓宽融资渠道则发展空间将打开 [4] - 造车新势力等车企优势在于自动驾驶积累的多模态技术可复用，具备成熟的制造能力与供应链协同能力，且自有工厂场景能为机器人布局提供应用支撑 [4] - 科技大厂优势在于大模型（机器人大脑）布局较强，生态整合能力突出，但目前缺乏硬件研发经验，未来与初创企业合作或是明确趋势 [4] - 机器人产业链投资看好三大细分领域：机器人本体厂与供应链企业、机器人普及后基于新型硬件载体可能孵化的新商业模式、供应链中具备高弹性、高壁垒且国产化率较低的环节 [4][5] - 选股思路上，从中长期维度对机器人本体厂的核心能力（如硬件定型能力、供应链成熟度、运动能力、生态搭建能力）进行打分，前瞻布局综合能力较强的企业 [5] - 供应链环节重点关注弹性高、竞争壁垒高且当前国产化率有增长空间的环节，包括灵巧手、传感器以及部分核心零部件等 [5]

报告行业投资评级 - 看好（维持）[1] 报告核心观点 - 互联网行业短期面临高基数与竞争压力，但多条业务线整合协同与AI赋能有望成为业绩及估值驱动因素，需关注AI商业化及应用场景拓展[5][14] - AI行业需求可预见性提升，Google TPU商业化潜力获大额订单确认，Agent产业在百融云与Anthropic推动下有望加速进入工程化交付阶段[6][7][21][22][27] - 智能驾驶行业迎来关键政策突破，国内L3级自动驾驶获准入试点许可，高阶智驾商业化拐点将至，Robotaxi在技术、成本、政策驱动下蓄势待发[6][30][35] 根据相关目录分别总结 1. 互联网：豆包日均Tokens使用量突破50万亿，平台规范完善 - **大模型渗透加速**：字节跳动豆包大模型家族能力位于全球第一梯队，截至2025年12月，其日均Tokens使用量已突破**50万亿**，居中国第一、全球第三，已有超过**100家**企业在火山引擎上累计Tokens使用量超过**一万亿**[17] - **平台政策导向转变**：国家发布《互联网平台价格行为规则》，旨在规范价格竞争、保护经营者自主定价权及消费者权益，政策导向从“低价惠民”转向“保障商家利润、促进消费升级”，平台战略重点或从单纯GMV转向商户健康度与AI驱动效率提升[20] - **市场表现与资金流向**：报告期内（2025年12月15日-19日），恒生互联网科技业指数下跌**2.9%**，跑输主要指数，但港股通资金净流入互联网大厂，其中小米集团-W、美团-W、阿里巴巴-W、腾讯控股分别净流入**41.0亿港元**、**18.9亿港元**、**11.1亿港元**、**11.1亿港元**[14][52][53] 2. AI：Google TPU商业化潜力进一步确认，关注Agent产业机会 - **TPU大订单确认商业化潜力**：博通披露其**210亿美元**的ASIC订单买家为Anthropic（Q3 **100亿美元**，Q4追加**110亿美元**），涉及谷歌TPU v7机架系统，预计2026年底前交付，博通AI产品订单积压金额高达**730亿美元**，谷歌TPU阵营商业化潜力强化[21] - **Agent产业化进程加速**： - **百融云**提出硅基员工及RaaS（按结果付费）战略，其专属模型在成本与效果上具备优势，例如500通对话成本仅**0.1元**，优于字节的**1.2元**和DeepSeek的**6元**，对应人工坐席成本为**1900元**，公司定位企业级Agent开发平台，与2B基因形成差异化[22][24] - **Anthropic**发布基于Skill的模块化Agent范式并开源，采用三层架构（元数据约**100 tokens**、主体文档低于**5000 tokens**、资源无上限）提升上下文窗口效率，旨在降低复杂Agent开发门槛，推动AI应用从“实验性对话”进入“工程化交付”[26][27][29] - **市场空间广阔**：报告引用数据，2023年中国Agentic AI可触达市场规模为**739亿元**，替代率不足**1%**，若2030年替代率提升至**10%**，市场规模可达**1.8万亿元**，年复合增长率（CAGR）为**58%**[22] 3. 智能驾驶：国内L3级获准入试点许可，Robotaxi蓄势待发 - **L3级自动驾驶实现关键突破**：2025年12月15日，工信部批准长安深蓝SL03与极狐阿尔法S6两款车型的L3级准入试点许可，标志着L3自动驾驶从测试进入商业化应用关键一步，当前车型暂不面向个人消费者，仅限运营单位在限定区域使用[30] - **Robotaxi商业化加速**：在技术成熟、成本下降与政策驱动下，Robotaxi有望加速落地，报告分析了“主机厂+自动驾驶公司+出行服务商”等商业模式，认为该模式能综合各方能力，有利于加速商业化[35][37] - **国内外企业进展**： - **海外**：Waymo较为领先，已在多个城市实现无安全员全天候运营，并以**1100亿美元**估值寻求新一轮融资，特斯拉、Zoox等企业也在积极推进[41][42] - **国内**：百度Apollo（萝卜快跑）、小马智行、文远知行均已开启小规模全无人商业化运营，截至2025年10月，萝卜快跑全球覆盖**22个**城市，国内运营城市实现**100%**全无人驾驶，每周全无人订单超过**25万单**，小马智行2025年第三季度Robotaxi收入达**4770万元**[43][44] 4. 周度数据更新 - **指数表现**：报告期内（2025年12月15日-19日），恒生指数下跌**1.10%**，恒生科技指数下跌**2.82%**，在全球主要市场中涨幅靠后[46] - **AH股溢价**：恒生沪港通AH溢价指数为**121.58**，环比有所提升，报告认为AH股溢价或已触底[57] 5. 投资建议 - **互联网**：关注AI商业化及应用场景拓展，推荐阿里巴巴-W、拼多多、百度集团-SW，受益标的腾讯控股[5][58][60] - **计算机**：AI需求可预见性提升，软件侧孕育机会，重点推荐受益于央国企IT支出的浪潮数字企业，受益标的有金蝶国际、百融云、北森控股、第四范式等[60] - **汽车&自动驾驶**：国内L3级获准入试点许可，高阶智驾商业化迎来拐点，Robotaxi有望加速落地，受益标的包括整车（小鹏汽车-W、小米集团-W、特斯拉）、自动驾驶解决方案（百度集团-SW、小马智行-W、文远知行-W）及零部件（地平线机器人-W、速腾聚创、禾赛-W）[60]

行业投资评级 - 投资评级：看好（维持）[1] 核心观点 - 报告认为AI产业出现新变化，包括光纤光缆或涨价、谷歌液冷和光模块需求或提升、国内AI招标或提速[3][10] - 展望2026年，AI“虹吸效应”显著，全球AI或继续共振，看好“光、液冷、国产算力、卫星”四条核心主线[7][19] 周投资观点：AI新变化 - **火山引擎大会与豆包大模型**：2025年12月18日至19日，火山引擎冬季FORCE原动力大会召开，发布企业级AI Agent平台AgentKit和智能体工作站HiAgent，推动Agent大规模落地[4][13][14] - **豆包大模型日均Tokens使用量已突破50万亿**，居中国第一、全球第三，2025年上半年在中国大模型公有云服务中占据49.2%的份额，已有超过100家企业在火山引擎上累计Tokens使用量超过一万亿[4][15] - **谷歌AI生态完善**：2025年4月9日，谷歌发布TPUv7 Ironwood，单芯片算力达4614 TeraFlops，内存192GB，带宽7.2 Tbps，单集群可扩展至9216芯片并采用液冷方案[5][16] - **海外TPU需求旺盛**：Anthropic计划部署多达100万个谷歌TPU芯片训练Claude模型，该扩展计划价值数百亿美元，预计算力容量将于2026年达1GW级别；Meta正商讨最早于2026年从谷歌云租用芯片，投资或价值数十亿美元[5][17] - **AI拉动光纤光缆需求**：AI大模型训练与推理加速，对集群内部网络及外部数据中心互联（DCI）要求提升，带动光纤光缆用量增长，价格有望复苏[6][18] 通信数据追踪 - **5G基建**：截至2025年10月底，我国5G基站总数达475.8万站，较2024年末净增50.7万站[28][30] - **5G用户**：2025年10月，三大运营商及广电5G移动电话用户数达11.84亿户，同比增长18.99%[28][31] - **5G手机出货**：2025年9月，5G手机出货2410.6万部，占总出货量的86.3%，出货量同比增长8.02%[28][38] - **运营商云业务**：2025年上半年，移动云营收561亿元，同比增长11.3%；天翼云营收573亿元，同比增长3.8%；2025年前三季度，联通云营收529亿元[47] - **运营商ARPU值**：2025年前三季度，中国移动移动业务ARPU值为48.0元，同比略减3.0%；2025年上半年，中国电信移动业务ARPU值为46.0元，同比略减0.6%；2023年，中国联通移动业务ARPU值为44.0元，同比略减0.7%[47] 投资建议与推荐主线 - **光网络设备**：推荐光模块、光器件、CPO、光纤光缆、交换机路由器及芯片等领域标的，如中际旭创、新易盛、天孚通信、源杰科技、中天科技、亨通光电、紫光股份、中兴通讯、盛科通信等[7][19] - **计算设备**：推荐国产AI芯片、AI服务器及电源等领域标的，如中兴通讯、紫光股份、欧陆通等[20] - **AIDC机房建设**：推荐液冷温控、AIDC机房等领域标的，如英维克、光环新网、奥飞数据等[22] - **算力租赁**：列出受益标的，如有方科技、云赛智联等[23] - **云计算平台**：列出受益标的，如中国移动、中国电信、中国联通、阿里巴巴、腾讯控股等[24] - **AI应用**：推荐AI模组等领域标的，如广和通[25] - **卫星互联网&6G**：列出卫星互联网和6G领域受益标的，如海格通信、信科移动、通宇通讯等[25]

核心观点 - 庆阳市通过全方位优化营商环境 显著推动了经济高质量发展 具体表现为经济总量突破1200亿元 招商引资持续强劲 数字经济产业快速聚集 [1] 政务服务优化 - 全面升级政务服务 深化“综窗改革”推动“一窗受理” 实现企业和群众进一扇门办所有事 [2] - 通过“一把手走流程”等活动优化再造流程事项2143个 全面实行“一件事一次办” 企业群众平均提交材料从16.78份减至4.56份 平均跑动次数从6.94次减至0.5次 [2] - 甘肃政务服务网庆阳分站和“甘快办”APP涵盖8.19万个事项全部实现网上受理 并与16个城市结成“跨省通办”合作伙伴 目前跨省通办事项达173个 办理跨域业务32.25万件 [2] 法治环境与权益保护 - 建立纠纷化解“七步”闭环流程 对企业诉求一站式受理调处 全市民商事案件审限内结案率达98.86% [3] - 结合产业特色实体化运行“苹果法庭”处理果农果商纠纷 创新设立“大数据基地法庭”专业调处数据权属交易侵权等新型案件 [3] 要素资源保障与产业发展 - 创新资金土地人才等要素保障 围绕“东数西算”工程开通“人才专列”建设“人才公寓” 与多所高校合作每年培养各类数字经济人才4500人 [3] - 抢抓“东数西算”战略机遇 招引落地金山云、首都在线、燧弘、阿里、百度、龙芯中科等500多家数字经济企业 数字经济产值连续三年实现倍数级增长 [3] 经济发展成效 - 全市营商环境评价前进至全省第6 城市信用监测在全国261个地级市中排名第14 [1] - 招商引资到位资金连续三年实现百亿级增长 达到926.3亿元 [1] - 经济总量连续四年跨越4个百亿台阶 突破1200亿元 [1]

行业竞争格局演变 - AI云市场竞争焦点正从C端应用转向更具决定性的B端市场，其中阿里云和百度智能云已处于行业前列[3][22] - 2025年上半年中国一站式AI云市场规模达到259亿元，阿里云与百度智能云两家合计市场份额超过50%，市场呈现头部集中趋势[4][24] - 行业共识认为真正的AI云需要提供从底层算力基础设施、中层AI开发平台到上层模型服务与行业解决方案的全栈闭环服务[3][24] 主要厂商战略与定位 - 百度智能云在Forrester报告中获评产品能力得分第一，阿里云获评战略布局得分第一，两者均处于领导者象限[3][22] - 百度智能云定义AI云为“AI Infra + Agent Infra”，并凭借“云智一体”策略和自研闭环构建全栈能力[5][6][25] - 阿里云通过自研通义大模型，并采取“开源+平台”模式完善生态服务能力，提供系统化云服务[5][24] 竞争维度升级：从模型到Agent - 市场竞争已从单一的模型能力竞赛，升级为全栈产品体系效率的比拼[14][30] - 百度千帆大模型平台作为全球首个面向企业级生产场景的平台，已累计服务超过46万企业客户，平台Agent开发数量超过130万[12][28] - 百度智能云凭借“AI搜索”这一独特组件构建差异化优势，其标准版时延在2025年进一步降低25%，并支持多模态检索与企业级RAG[13][29] 国际趋势与行业影响 - 2025年被称作Agent落地元年，Agent正在重塑云服务市场格局，竞争焦点从算力规模与价格转向提供Agent开发与运营的全栈能力[15][31][32] - 国际云巨头（微软、谷歌、亚马逊）均战略转向提供涵盖模型、工具链、开发环境与行业组件的全栈Agent能力[16][32] - OpenAI等传统模型厂商也开始调整策略，投入100亿美元研发定制AI芯片并推出开发工具，向打造软硬一体全栈能力的方向发展[17][33] 具体应用案例与成效 - 在金融领域，百度智能云与银河证券合作的“场外交易Agent”上线后，客户从询价到下单的转化率提升了3倍，业务规模实现翻倍增长[13][29] - 在机器人行业，百度百舸平台提升了具身模型开发效率，北京人形机器人创新中心利用百度千帆平台实现了自然语言指令的精准解析与复杂任务分解[12][29]

文章核心观点 - 医药流通行业乃至更广泛的制造业和零售业，其供应链复杂度已超越人类经验处理极限，正经历从经验系统向可计算系统的历史性迁移，而人工智能（AI）是驱动这一转型的关键引擎 [11][20] - 广西柳药集团作为典型案例，通过与华为云合作，构建了由数据湖、盘古预测大模型和天筹AI求解器组成的三层智能供应链系统，实现了需求预测、运筹优化和自动决策，显著提升了运营效率并降低了成本 [4][12][19] - 供应链智能化正从企业自发升级转变为国家产业能力建设的一部分，成为未来几年最确定的结构性投资方向，而华为云凭借其数据治理、行业大模型和求解器工程能力，正在成为该领域重要的基础设施建设者 [10][11][22] 行业趋势与挑战 - **行业复杂度极高**：医药流通行业具有上万SKU、多仓协同、强时效（如两小时送达ICU）与强合规监管等特点，形成了时效性、合规性、经济性的“不可能三角”约束 [3][5][6] - **成本压力与效率瓶颈**：中国社会物流总成本占GDP比重约18%，显著高于美国的8%，产业链中段存在大量“无效流动”推高成本，行业利润空间被挤压，降本增效成为必答题 [9][6] - **政策与市场双重驱动**：未来三年，超过60%的中国大型企业将在供应链关键环节部署AI与智能调度系统；工信部相关规划已将智能调度、运筹优化列为制造业必备的数字底座能力 [10] - **全球共识形成**：到2027年，全球超过50%的大型跨国企业将采用AI等技术构建供应链控制塔，以增强实时可视化与智能决策能力 [8] 柳药集团的智能化转型实践 - **转型背景**：作为广西区域龙头医药流通企业，业务覆盖医院、药店与B2B客户，日常运营需处理来自多区域仓的数百条配送请求，面临跨仓调拨、需求波动等动态调度难题，人工排车需一小时以上 [3][4] - **核心解决方案**：与华为云合作，构建三层智能供应链系统 - **数字底座（数据湖）**：整合分散数据，实现供应链全局状态分钟级可视化，为预测与优化奠基 [13][14] - **智能预测（盘古大模型）**：基于数万SKU历史数据及多维特征进行SKU级需求预测，公开实践显示预测准确率可达89%以上 [14] - **最优求解（天筹AI求解器）**：在拣货路径、配送排车、采购补货等多约束场景下进行全局优化，自动生成最优解 [15][16][18] - **实施成效**：调拨决策时间显著压缩，仓间调拨成本与物料成本下降约20%，拣选与配送效率提升15%–18% [18] 华为云的角色与能力 - **战略定位**：从云服务商向“数据+AI”底座演进，致力于解决行业中最复杂、最难抽象的问题，成为智能供应链的基础设施建设者 [22][23] - **核心能力**： - 数据治理与安全能力达行业领先水平 - 大模型可进行行业适配 - 求解器工程能力可在千万级变量上稳定运行 [22] - **落地策略**：具备长期ToB基因，将AI能力拆解为聚焦具体行业的“小分队”，与企业共同将业务逻辑转化为可计算、可验证的系统能力 [24] - **业务规模**：已帮助超过500家企业走向全球，云基础设施服务170多个国家，覆盖全球34个Region、101个可用区 [22] 智能供应链的系统性价值 - **从成本中心到增长引擎**：供应链从后台支持走向前台驱动，成为影响经营质量的关键变量，并可复用于零售、制造、快消等多个领域 [6][19][26] - **获得自我进化能力**：当数据湖、预测模型、求解器形成闭环后，供应链能提前预判、自动优化、持续学习，形成系统级的结构竞争优势 [20] - **技术周期成熟**：2020–2030年被视为供应链AI落地的黄金十年，运筹优化与AI结合成为共识，大模型、云计算算力等技术条件、产业需求与组织能力已同时成熟 [26]

文章核心观点 - 广西柳药集团作为区域医药流通龙头，其日常运营面临医药供应链的极端复杂性，包括上万SKU、多仓协同、强时效与强合规约束，这构成了一个需要同时平衡时效性、合规性、经济性的“不可能三角”难题 [1][2][4] - 为解决这一难题，柳药集团与华为云合作，通过数据湖整合、盘古预测大模型和天筹AI求解器等技术，构建了一套可自动求解复杂问题的智能供应链系统，实现了从经验驱动到数据智能驱动的转型 [2][13][22] - 智能供应链正成为行业确定性的发展方向，其核心是让供应链成为一个可被建模、推演和求解的计算系统，以应对业务复杂度超越人力极限的挑战，并为企业带来系统级的竞争优势 [11][25][26] - 华为云凭借其在数据治理、行业大模型和AI求解器工程化方面的综合能力，正成为推动智能供应链落地的重要基础设施提供者，其策略是从解决行业最复杂的真实问题入手，构建开放可复用的AI底座 [28][32][33] 行业背景与趋势 - 医药流通行业天生极端复杂，SKU数量以万计，对时效、温控与合规要求极高，且区域需求季节性波动强，同时行业利润空间被挤压，降本增效成为必答题 [7] - 供应链的角色正在转变，从后台成本中心走向前台，成为影响企业经营质量的关键变量，而AI是驱动整个供应链系统持续运转与自我优化的关键引擎 [7] - 全球趋势显示，到2027年，超过50%的大型跨国企业将采用AI、先进分析和事件驱动架构来构建具备实时可视化与智能决策能力的供应链控制塔 [8] - 中国市场供应链升级更为紧迫，中国社会物流总成本占GDP比重约为18%，远高于美国的8%，存在大量“无效流动”导致的隐性成本 [9] - 未来三年内，超过60%的中国大型企业将在供应链关键环节部署AI、预测模型与智能调度系统，供应链调度优化是数字化投资增速最快的领域之一，且已成为国家产业能力建设的一部分 [10][11] 柳药集团的挑战与智能化实践 - 公司日常运营面临典型挑战：需同时处理来自医院、药店、B2B渠道的数百条配送请求，每条请求时效、合规要求不同；订单品规多（一个订单可能超80种），包含高价值药和易报废冷链药品；调度员过去排车需一小时以上，难以应对动态变化 [1] - 公司选择与华为云合作，核心路径是将传统供应链“翻译”为数学语言，再用AI求解，具体分为三步：1）通过数据湖整合分散数据，实现全局状态可视；2）用盘古大模型进行SKU级需求预测；3）用天筹AI求解器进行多约束全局优化 [13][15][16][17] - 盘古预测大模型基于数万SKU历史数据及多维特征进行预测，在零售与供应链行业的公开实践中，预测准确率可达89%以上 [16] - 天筹AI求解器在跨仓调拨、拣货路径优化、配送排车等场景中，能在几分钟内求解多目标、多约束的全局最优方案，例如在排车时统筹时效、成本、车载率等目标 [18][20] - 项目落地数据显示，优化使仓间调拨成本与物料成本下降约20%，拣选与配送效率提升15%–18%，并显著压缩了调拨决策时间 [21] - 公司构建的智能供应链体系形成了一个可复用的三层结构：数字底座（业务抽象、数据实时化）、智能预测（需求推演、动态库存）、最优求解（运筹优化、自动执行） [22][23] 智能供应链的技术架构与价值 - 智能供应链系统的核心能力由数据湖、预测模型、AI求解器闭环实现，使供应链具备自我进化能力，能提前预判、自动优化、持续学习 [26] - 该技术架构的本质是把复杂系统“翻译”为机器可以理解和推演的对象，让需求可预测、约束可表达、最优解可求出并自动执行 [34][36] - 其价值在于将供应链从成本中心转变为可量化、可复用、可扩展的系统能力，成为企业新的增长引擎 [36] 华为云的策略与能力 - 华为云正从云服务商向“数据+AI”底座演进，其核心能力包括：行业领先的数据治理与安全能力、可做行业适配的大模型、能在千万级变量上稳定运行的求解器工程能力 [28] - 市场定位独特，能同时满足数据治理、行业大模型、高性能求解器三项能力的企业不多 [29] - 华为云已服务超过500家企业走向全球，云基础设施覆盖全球170多个国家、34个Region、101个可用区 [29] - 其AI落地策略具有ToB基因，不抢占单一入口，而是构建开放、可复用的AI底座（“算力黑土地”），并组建聚焦具体行业的“行业小分队”，深入解决高复杂度行业的真实问题 [32][33] - 公司着眼于未来3-5年，研究大模型、大数据、大算力在工农业、科技产业等传统但关键场景的应用 [33]