導(dǎo)讀：在Muir創(chuàng)始人哈里斯?查拉特看來(lái),當(dāng)前供應(yīng)鏈碳管理面臨三大痛點(diǎn):其一,現(xiàn)代供應(yīng)鏈錯(cuò)綜復(fù)雜,企業(yè)對(duì)上游缺乏透明洞察;其二,ESG信息搜集成本高,供應(yīng)商積極性不高;其三,缺乏有效的衡量和優(yōu)化工具,難以權(quán)衡商業(yè)和環(huán)境目標(biāo)。如何破局?查拉特給出的答案是:人工智能。

在碳中和目標(biāo)的倒逼下,綠色供應(yīng)鏈管理已成為企業(yè)變革的新風(fēng)口。然而,面對(duì)錯(cuò)綜復(fù)雜的全球供應(yīng)網(wǎng)絡(luò),傳統(tǒng)的ESG管理模式已然捉襟見(jiàn)肘。新興的人工智能技術(shù),或許為這一難題帶來(lái)曙光。

筆者近日有幸采訪到Muir公司聯(lián)合創(chuàng)始人哈里斯?查拉特(Harris Chalat)和彼得?威廉姆斯(Peter Williams)。作為一家成立僅一年的創(chuàng)業(yè)公司,Muir正以"AI+供應(yīng)鏈"的獨(dú)特理念,為企業(yè)的可持續(xù)轉(zhuǎn)型探索新路徑。

"供應(yīng)鏈碳管理是一個(gè)高維動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題,單靠人力是很難駕馭的。"身為CEO的查拉特解釋道。他曾在麻省理工學(xué)院(MIT)攻讀航空工程,師從優(yōu)化領(lǐng)域大牛,后又在SpaceX從事火箭研制十余載,對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化可謂輕車熟路。"我一直在思考,如何將學(xué)術(shù)前沿和工程實(shí)踐相結(jié)合,真正為產(chǎn)業(yè)賦能。"

另一位聯(lián)合創(chuàng)始人威廉姆斯則是數(shù)據(jù)科學(xué)專家,曾在亞馬遜、微軟等巨頭企業(yè)主導(dǎo)智能供應(yīng)鏈項(xiàng)目。疫情爆發(fā)后,眼看全球供應(yīng)鏈遭遇重創(chuàng),他萌生了創(chuàng)業(yè)的想法。"我們就在問(wèn)自己,技術(shù)如何幫助企業(yè)在動(dòng)蕩中穩(wěn)步前行,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的雙贏?"

兩位創(chuàng)始人的背景看似"南轅北轍",卻殊途同歸,對(duì)環(huán)境問(wèn)題和技術(shù)創(chuàng)新有著共同的執(zhí)念。2021年,他們攜手創(chuàng)立了Muir,希望以人工智能重塑供應(yīng)鏈ESG管理范式。不到一年時(shí)間,這家初創(chuàng)公司已脫穎而出,獲得數(shù)家財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)青睞,融資金額近千萬(wàn)美元。

究竟是什么樣的技術(shù),讓Muir備受矚目?在談到核心理念時(shí),查拉特和威廉姆斯異口同聲地說(shuō)到:"是真正的'AI+供應(yīng)鏈'!"

當(dāng)下,"AI+供應(yīng)鏈"已是一個(gè)爛大街的概念,不少企業(yè)宣稱用機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化庫(kù)存、預(yù)測(cè)需求。在兩位創(chuàng)始人看來(lái),大多數(shù)方案只是"頭痛醫(yī)頭",并未真正釋放人工智能的潛力。"供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€(gè)高度關(guān)聯(lián)的復(fù)雜系統(tǒng),局部?jī)?yōu)化很難撼動(dòng)整體。我們需要全新的系統(tǒng)化思維。"威廉姆斯解釋道。

Muir的"AI+供應(yīng)鏈"方案,源于一個(gè)更高維的視角。"我們的目標(biāo),是幫助企業(yè)掌握整個(gè)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)'CT'圖像,既有廣度,又有深度。"查拉特打了一個(gè)生動(dòng)的比喻。Muir平臺(tái)猶如一臺(tái)智能"碳透視儀",以企業(yè)的采購(gòu)數(shù)據(jù)為切入點(diǎn),逐級(jí)追溯上游供應(yīng)商的碳排放表現(xiàn),并結(jié)合公開(kāi)和專有的ESG大數(shù)據(jù),對(duì)供應(yīng)鏈碳足跡進(jìn)行端到端估算、診斷、優(yōu)化。

為實(shí)現(xiàn)這一宏大構(gòu)想,Muir自主研發(fā)了一套極為復(fù)雜的AI系統(tǒng)。該系統(tǒng)以知識(shí)圖譜為基石,將產(chǎn)品、供應(yīng)商、工藝、物流等環(huán)節(jié)的碳排放要素編織成一張關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)上,系統(tǒng)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化、自然語(yǔ)言處理等多種算法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化挖掘、融合、分析,最終形成對(duì)供應(yīng)鏈碳排放的整體洞察。

AI重塑供應(yīng)鏈ESG數(shù)據(jù)管理新思路

ESG數(shù)據(jù)管理,是供應(yīng)鏈可持續(xù)轉(zhuǎn)型的基石。然而,對(duì)于許多企業(yè)而言,獲取上游供應(yīng)商的真實(shí)碳排放數(shù)據(jù)無(wú)異于"登天"難。傳統(tǒng)的人工調(diào)研、問(wèn)卷填報(bào)等方式,面對(duì)日益錯(cuò)綜復(fù)雜的全球供應(yīng)網(wǎng)絡(luò),正變得捉襟見(jiàn)肘、力不從心。

"供應(yīng)鏈ESG數(shù)據(jù)scattered、non-standard、low quality,可謂'三低'問(wèn)題突出。"Muir聯(lián)合創(chuàng)始人哈里斯?查拉特直言不諱。上游企業(yè)財(cái)務(wù)透明度不足、技術(shù)能力參差不齊,導(dǎo)致數(shù)據(jù)源頭質(zhì)量堪憂;供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)缺乏統(tǒng)一的披露標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)規(guī)范,加劇了異構(gòu)數(shù)據(jù)整合難度;加之缺乏數(shù)據(jù)全生命周期管理意識(shí),使得數(shù)據(jù)真實(shí)性、時(shí)效性難以保證。種種痛點(diǎn)交織,供應(yīng)鏈碳數(shù)據(jù)成了企業(yè)的"啞鈴"。

"人工智能恰恰為破解數(shù)據(jù)困局帶來(lái)了新思路。"查拉特眼中閃爍著興奮的光芒。Muir平臺(tái)巧妙結(jié)合多種AI技術(shù),為供應(yīng)鏈ESG數(shù)據(jù)管理開(kāi)出"智能藥方"。其秘訣在于:以知識(shí)圖譜為引擎,多管齊下打通數(shù)據(jù)流通的"任督二脈"。

構(gòu)建一套全鏈條、全要素的碳排放知識(shí)圖譜,是Muir供應(yīng)鏈碳智能方案的"定盤(pán)星"。這一圖譜猶如一部"ESG大百科",涵蓋產(chǎn)品、原料、工藝、物流、能源等各維度要素,刻畫(huà)其內(nèi)在聯(lián)系,形成端到端碳排放邏輯。"大家都在喊數(shù)字化轉(zhuǎn)型,但很多企業(yè)只是單點(diǎn)著力。我們要做的是從全局出發(fā),厘清碳排放的系統(tǒng)性規(guī)律。"Muir聯(lián)合創(chuàng)始人彼得?威廉姆斯解釋道。

在"制圖"過(guò)程中,Muir廣泛汲取公開(kāi)和行業(yè)數(shù)據(jù),并與頭部企業(yè)合作獲取一手資料,最大限度豐富圖譜的"屬性"和"邊"。威廉姆斯舉例說(shuō),一臺(tái)手機(jī)從采購(gòu)、生產(chǎn)到配送的碳足跡剖析,可能涉及數(shù)百家供應(yīng)商、上千種物料,以及錯(cuò)綜復(fù)雜的工藝路線。"為了追溯每個(gè)零部件對(duì)應(yīng)的實(shí)際排放水平,我們要融合天差地別的異構(gòu)數(shù)據(jù),這本身就是個(gè)大工程。"

為化解multi-source data的"風(fēng)格迥異",Muir自研了一套智能數(shù)據(jù)"配平"系統(tǒng)。通過(guò)本體匹配、語(yǔ)義分析等技術(shù),該系統(tǒng)可自動(dòng)將不同來(lái)源、不同格式的原始數(shù)據(jù)"翻譯"成統(tǒng)一語(yǔ)言,實(shí)現(xiàn)"無(wú)縫拼接"。即便是非結(jié)構(gòu)化的文本、圖像,系統(tǒng)也能通過(guò)知識(shí)抽取、OCR等技術(shù),將其轉(zhuǎn)化為可機(jī)讀、可計(jì)算的結(jié)構(gòu)化表征。"比如從供應(yīng)商的設(shè)備說(shuō)明書(shū)中,我們的算法可自動(dòng)刮取工藝參數(shù),再轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的能耗數(shù)據(jù)。"威廉姆斯解釋道。

異構(gòu)數(shù)據(jù)打通只是第一步,如何保證數(shù)據(jù)"原汁原味"也是大問(wèn)題。"很多企業(yè)不愿共享數(shù)據(jù),擔(dān)心隱私泄露、競(jìng)爭(zhēng)劣勢(shì)等問(wèn)題。這就需要在數(shù)據(jù)采集和加工過(guò)程中,嵌入隱私保護(hù)機(jī)制。"威廉姆斯表示,Muir平臺(tái)應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算等前沿技術(shù),在不觸及企業(yè)原始數(shù)據(jù)的前提下,實(shí)現(xiàn)加密數(shù)據(jù)流動(dòng)和建模分析。"數(shù)據(jù)所有權(quán)和使用權(quán)分離,有助于調(diào)動(dòng)各方參與熱情。"

數(shù)據(jù)有了,質(zhì)量如何保證?Muir另一項(xiàng)獨(dú)門(mén)利器是,將區(qū)塊鏈技術(shù)融入數(shù)據(jù)全生命周期管理。通過(guò)在上鏈數(shù)據(jù)中嵌入"數(shù)字水印",系統(tǒng)可自動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)全過(guò)程,確保其來(lái)源可溯、去向可查。同時(shí),利用智能合約機(jī)制對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)、使用、交易行為進(jìn)行規(guī)則化管控,從源頭遏制造假、濫用等失信行為。"我們還規(guī)劃了一套基于NFT的激勵(lì)方案,企業(yè)上傳數(shù)據(jù)可獲得相應(yīng)的算力等資源優(yōu)先權(quán),形成數(shù)據(jù)共享的良性循環(huán)。"威廉姆斯補(bǔ)充道。

碳排放核算,Muir的AI進(jìn)階之道

數(shù)據(jù)有了,接下來(lái)的重頭戲就是核算企業(yè)的實(shí)際碳足跡。但讓眾多從業(yè)者頭疼的是,傳統(tǒng)的碳核算方法難以適應(yīng)供應(yīng)鏈日益擴(kuò)張的場(chǎng)景需求。

"成本高、周期長(zhǎng)、粒度粗,是制約傳統(tǒng)碳核算的'三座大山'。"查拉特一針見(jiàn)血地指出。主流的碳盤(pán)查方法,或采用產(chǎn)品生命周期評(píng)估(LCA),逐一估算每個(gè)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)的排放;或借助投入產(chǎn)出分析,從宏觀視角測(cè)算產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)引致的碳排放。無(wú)論哪種路徑,都需投入大量人力,歷經(jīng)數(shù)月乃至數(shù)年,才能得出一個(gè)"靜態(tài)"的核算結(jié)果。而在當(dāng)今瞬息萬(wàn)變的商業(yè)環(huán)境下,這樣的信息粒度和時(shí)效性遠(yuǎn)不能滿足企業(yè)的管理需求。

"我們需要一套能夠?qū)崟r(shí)洞察、預(yù)測(cè)、優(yōu)化供應(yīng)鏈碳排放的智能方案,傳統(tǒng)方法顯然不夠看了。"查拉特話鋒一轉(zhuǎn),神秘地說(shuō),"這正是Muir的人工智能體系大顯身手的時(shí)候。"

Muir碳智能核算系統(tǒng)的第一個(gè)利器,是一套自適應(yīng)排放因子智能匹配模型。傳統(tǒng)碳核算需要手工搜集、錄入各類參數(shù),如能源折算因子、物料排放因子等,效率低下且易出錯(cuò)。Muir則另辟蹊徑,充分利用前期構(gòu)建的碳排放知識(shí)圖譜,將影響排放的諸多因素劃分為產(chǎn)品、工藝、能源等不同維度,對(duì)應(yīng)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)子模型,自動(dòng)刻畫(huà)各因素與碳排放強(qiáng)度之間的非線性關(guān)聯(lián)。"這就像孫悟空的'七十二變',針對(duì)不同場(chǎng)景,系統(tǒng)可自動(dòng)調(diào)用相應(yīng)的算法組合,智能適配最優(yōu)的核算參數(shù)。"威廉姆斯打了個(gè)形象的比方。

以產(chǎn)品維度為例,Muir利用自然語(yǔ)言處理技術(shù),對(duì)大量產(chǎn)品說(shuō)明書(shū)、參數(shù)表進(jìn)行語(yǔ)義挖掘,形成一套產(chǎn)品"畫(huà)像"知識(shí)庫(kù)。當(dāng)新產(chǎn)品出現(xiàn)時(shí),系統(tǒng)可自動(dòng)比對(duì)其屬性特征,用相似產(chǎn)品的歷史排放數(shù)據(jù)初步估算其碳足跡。再如能源維度,Muir通過(guò)分析各國(guó)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)與碳排放的時(shí)空關(guān)聯(lián),構(gòu)建了一套多粒度動(dòng)態(tài)排放因子庫(kù)。輸入工廠所在地和用電量,即可智能匹配最逼真的區(qū)域電力排放參數(shù)。

"通過(guò)這些因子智能匹配,我們的計(jì)算粒度可精確到每一件產(chǎn)品、每一個(gè)生產(chǎn)步驟。"查拉特自豪地說(shuō),"相比之下,傳統(tǒng)方法只能估算企業(yè)或車間層面的籠統(tǒng)數(shù)據(jù)。這就像醫(yī)學(xué)影像從X光片進(jìn)階到CT,信息維度成倍躍升。"

排放因子的動(dòng)態(tài)適配只是基礎(chǔ),更高階的智能體現(xiàn)在全流程自動(dòng)化。Muir另一項(xiàng)獨(dú)門(mén)絕技,是利用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)"一站式"處理。系統(tǒng)通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),可從復(fù)雜的文本、報(bào)表、圖形等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確抽取碳排放要素,并自動(dòng)梳理其內(nèi)在邏輯,代替了人工編碼、映射的繁瑣步驟。"比如供應(yīng)商的廢水處理報(bào)告,系統(tǒng)可自動(dòng)提取化學(xué)需氧量、PH值等關(guān)鍵參數(shù),判斷其達(dá)標(biāo)水平,轉(zhuǎn)化為碳排當(dāng)量。傳統(tǒng)人工錄入可能要一周,機(jī)器輕松幾秒鐘搞定。"威廉姆斯如數(shù)家珍。

在"千人千面"的需求驅(qū)動(dòng)下,Muir碳核算引擎還嵌入了自學(xué)習(xí)迭代機(jī)制。系統(tǒng)搭載了多個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型,可根據(jù)行業(yè)、場(chǎng)景、時(shí)間等多重特征,自主調(diào)試核算模型。一旦識(shí)別出"有teach value"的新數(shù)據(jù),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)吸納并調(diào)整相應(yīng)權(quán)重,整個(gè)過(guò)程無(wú)需人工干預(yù)。"這就像讓算法具備了持續(xù)學(xué)習(xí)的'生命力',隨著數(shù)據(jù)的豐富,模型會(huì)越來(lái)越聰明。"威廉姆斯解釋道。據(jù)測(cè)算,Muir智能核算相比傳統(tǒng)盤(pán)查,人力投入減少80%以上,交付周期也大幅縮短至數(shù)周。

不過(guò),威廉姆斯也坦承,Muir的AI核算體系還遠(yuǎn)非完美。由于缺乏統(tǒng)一的行業(yè)基準(zhǔn),不同企業(yè)的碳排放數(shù)據(jù)很難橫向比對(duì)。產(chǎn)業(yè)鏈上下游信息壁壘亟待打通,核算結(jié)果的可解釋性也有待加強(qiáng)。未來(lái),Muir計(jì)劃搭建一個(gè)開(kāi)放的碳數(shù)據(jù)聯(lián)盟,集各界之力構(gòu)建統(tǒng)一的排放核算知識(shí)庫(kù)和基準(zhǔn)方法論,讓碳信息在產(chǎn)業(yè)圖譜上快速流轉(zhuǎn)。"我們的終極目標(biāo)是打造一套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的'輕量級(jí)'碳核算操作系統(tǒng),用更智能、更精準(zhǔn)、更高效的技術(shù)工具,為企業(yè)的綠色決策提供科學(xué)依據(jù)。"查拉特展望道。

AI多目標(biāo)決策優(yōu)化賦能綠色供應(yīng)鏈管理

"供應(yīng)鏈的可持續(xù)轉(zhuǎn)型,不應(yīng)是企業(yè)的額外負(fù)擔(dān),而應(yīng)是塑造新競(jìng)爭(zhēng)力的戰(zhàn)略抉擇。"Muir聯(lián)合創(chuàng)始人哈里斯?查拉特一語(yǔ)道破癥結(jié)所在。在他看來(lái),之所以許多企業(yè)在降碳行動(dòng)上裹足不前,根源在于缺乏經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益"雙贏"的系統(tǒng)解決方案。"傳統(tǒng)的碳管理咨詢往往頭痛醫(yī)頭,只盯著單一目標(biāo)優(yōu)化,經(jīng)濟(jì)性、技術(shù)可行性考量不足,最終很難落地。"

如何實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值與環(huán)境責(zé)任的平衡,打通決策"任督二脈"?Muir給出了一劑AI"良方"。"我們的理念是將碳排放管理嵌入供應(yīng)鏈各個(gè)決策環(huán)節(jié),通過(guò)多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化,為企業(yè)的采購(gòu)、生產(chǎn)、物流等運(yùn)營(yíng)活動(dòng)提供全流程智能決策支持。"查拉特侃侃而談。

以采購(gòu)決策為例,Muir自研的智能采購(gòu)平臺(tái)集成了多種優(yōu)化算法,可同步考慮成本、交期、質(zhì)量、碳排放等多重目標(biāo),自動(dòng)生成"千人千面"的采購(gòu)計(jì)劃。系統(tǒng)首先匯聚企業(yè)ERP等業(yè)務(wù)主數(shù)據(jù),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的采購(gòu)需求。在此基礎(chǔ)上,系統(tǒng)訪問(wèn)Muir獨(dú)有的全球供應(yīng)商知識(shí)圖譜,匹配涵蓋ESG表現(xiàn)、生產(chǎn)能力、交付周期等多維畫(huà)像的潛在供應(yīng)商名錄。再運(yùn)用啟發(fā)式搜索、多目標(biāo)規(guī)劃等運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù),"窮舉"海量的供應(yīng)商組合,找出能夠最大限度滿足目標(biāo)約束的"最優(yōu)解"。

"這就像在食材超市里挑選符合口味、營(yíng)養(yǎng)、預(yù)算的最佳配方,只不過(guò)選擇的維度更豐富,品類也多達(dá)數(shù)萬(wàn)種。"Muir聯(lián)合創(chuàng)始人彼得?威廉姆斯打了一個(gè)通俗的比方,對(duì)于這樣體量的排列組合問(wèn)題,人力很難駕馭,機(jī)器卻可以輕松搞定。"通過(guò)算法自動(dòng)優(yōu)選供應(yīng)商,平均可幫企業(yè)減少10%-20%的采購(gòu)成本,同時(shí)將碳足跡降低15%以上。"

在材料選型環(huán)節(jié),Muir的AI"魔法"同樣大放異彩。系統(tǒng)嵌入了一套基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能替代推薦引擎,可從物理屬性、化學(xué)成分、力學(xué)性能等多角度,為產(chǎn)品"私人定制"最佳材料配方。"我們先用知識(shí)圖譜技術(shù),構(gòu)建一個(gè)涵蓋數(shù)千種材料的性能指標(biāo)庫(kù)。然后利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)材料分子結(jié)構(gòu)與宏觀性能間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。"威廉姆斯如數(shù)家珍,"一旦發(fā)現(xiàn)新材料,系統(tǒng)就像有了'透視眼',可快速預(yù)判其物化性質(zhì)。"基于此,該算法可在眾多候選材料中"審時(shí)度勢(shì)",智能權(quán)衡成本、性能、環(huán)保、供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)等多重因素,自動(dòng)推薦最優(yōu)替代方案。

一個(gè)生動(dòng)案例是,Muir曾協(xié)助某車企優(yōu)化座椅面料。該公司原本使用的皮革制品碳排放高,成本也不菲。系統(tǒng)搜羅分析了數(shù)百種紡織面料的環(huán)保性能數(shù)據(jù)后,鎖定出一款新型仿皮革材質(zhì),其生產(chǎn)過(guò)程碳足跡僅為真皮的1/5,而手感、耐磨性等關(guān)鍵指標(biāo)也毫不遜色。如此一來(lái),每臺(tái)車的碳排放可減少50千克,而成本僅增加1%左右,實(shí)現(xiàn)了環(huán)境效益和經(jīng)濟(jì)效益的"雙豐收"。"我們就像一位出色的'材料管家',以最經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的方式,滿足企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新中對(duì)性能、成本、環(huán)保的多重訴求。"威廉姆斯總結(jié)道。

在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)層面,Muir還打造了一套集排產(chǎn)、調(diào)度、物流于一體的智能優(yōu)化系統(tǒng)。"我們通過(guò)分析訂單和庫(kù)存數(shù)據(jù),結(jié)合市場(chǎng)預(yù)測(cè),產(chǎn)能約束等信息,自動(dòng)生成最優(yōu)生產(chǎn)排程,在滿足交期前提下最小化消耗和排放。"查拉特介紹道。值得一提的是,該系統(tǒng)不拘泥于單個(gè)工廠,而是放眼供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)全局,實(shí)現(xiàn)從供應(yīng)商到倉(cāng)儲(chǔ)配送的一體化調(diào)度優(yōu)化。"我們采用了多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),可根據(jù)供需波動(dòng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷協(xié)同,并優(yōu)化物流線路,最大程度降低碳足跡。"

然而,單個(gè)企業(yè)的"頭痛醫(yī)頭"式努力,很難撼動(dòng)供應(yīng)鏈碳管理的復(fù)雜局面。"供應(yīng)鏈?zhǔn)且粡垹恳话l(fā)而動(dòng)全身的'關(guān)系網(wǎng)',群策群力才能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)。"查拉特一語(yǔ)中的。Muir另一項(xiàng)開(kāi)創(chuàng)性工作,是運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)科學(xué)理念和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),構(gòu)建了一套"碳智能大腦",為產(chǎn)業(yè)鏈各方編織協(xié)同優(yōu)化的"神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"。

網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同,AI重塑供應(yīng)鏈全局格局

疫情大流行暴露了全球供應(yīng)鏈"散、亂、虛、低"的頑疾。斷鏈、壓貨、產(chǎn)能過(guò)剩等問(wèn)題頻發(fā),凸顯了產(chǎn)業(yè)鏈韌性的匱乏。"傳統(tǒng)的'點(diǎn)對(duì)點(diǎn)'式供應(yīng)鏈治理模式走到了盡頭,亟需從'線性'向'網(wǎng)絡(luò)化'思維升級(jí)。尤其在碳管理領(lǐng)域,產(chǎn)業(yè)鏈上下游唇齒相依,更需通過(guò)平臺(tái)嫁接各方力量,打通數(shù)據(jù)流、物流、資金流和碳流,實(shí)現(xiàn)多方協(xié)同共治。"威廉姆斯一針見(jiàn)血地指出。

網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同的基礎(chǔ),在于洞悉整個(gè)產(chǎn)業(yè)圖譜的全貌。為此,Muir自主研發(fā)了一套供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)治理平臺(tái),廣泛匯聚海關(guān)、工商、物流等公共數(shù)據(jù)以及企業(yè)ERP等內(nèi)部數(shù)據(jù),通過(guò)異構(gòu)數(shù)據(jù)自動(dòng)關(guān)聯(lián)、清洗、融合,逐步建立起一張覆蓋全行業(yè)的供應(yīng)鏈知識(shí)圖譜。

"大到宏觀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),小到企業(yè)間業(yè)務(wù)往來(lái),這張'關(guān)系網(wǎng)'連接了碎片化數(shù)據(jù),讓整個(gè)供應(yīng)鏈的物流、信息流、資金流和碳流盡收眼底。"威廉姆斯形象地比喻道,這就像給供應(yīng)鏈披上了一件"隱形衣",物料采購(gòu)、生產(chǎn)制造、倉(cāng)儲(chǔ)配送等環(huán)節(jié)的碳排放情況一目了然。

在此基礎(chǔ)上,Muir創(chuàng)新性地應(yīng)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),讓供應(yīng)鏈"動(dòng)"起來(lái)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法往往孤立地看待個(gè)體,很難揭示群體間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則不同,它能捕捉個(gè)體屬性和連接關(guān)系的演變,洞察行為在網(wǎng)絡(luò)中的傳導(dǎo)效應(yīng)。"這就像'蝴蝶效應(yīng)',產(chǎn)業(yè)鏈一端的小小扇動(dòng),經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳導(dǎo)可能引發(fā)另一端的巨大漣漪。"查拉特打了一個(gè)形象的比方。

拿供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警來(lái)說(shuō),系統(tǒng)可提前識(shí)別"木桶效應(yīng)"中的薄弱環(huán)節(jié),評(píng)估一旦該點(diǎn)"崩塌"對(duì)整體韌性的沖擊。比如在碳管理領(lǐng)域,若某關(guān)鍵供應(yīng)商突然停產(chǎn),可能對(duì)下游制造商的減排進(jìn)度造成連鎖影響。Muir通過(guò)圖嵌入等技術(shù),可動(dòng)態(tài)刻畫(huà)供應(yīng)鏈全局的"失效概率",并反推出最佳的應(yīng)對(duì)策略,實(shí)現(xiàn)"先知先覺(jué)、精準(zhǔn)施策"。

在動(dòng)態(tài)資源協(xié)調(diào)方面,圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可助一臂之力。傳統(tǒng)的"點(diǎn)對(duì)點(diǎn)"交易思維往往造成資源錯(cuò)配,比如A企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩,B企業(yè)卻不得不花高價(jià)"搶人"。通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),Muir可跨層級(jí)、跨企業(yè)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈全網(wǎng)"碳資源"的實(shí)時(shí)感知和動(dòng)態(tài)匹配,猶如一個(gè)"看不見(jiàn)的手",在幕后精準(zhǔn)調(diào)控資源流動(dòng)。

一個(gè)有趣的案例是,Muir曾服務(wù)某大型光伏組件制造商。受原材料漲價(jià)影響,該企業(yè)供貨壓力陡增,減排計(jì)劃面臨擱淺。系統(tǒng)探測(cè)到這一"預(yù)警信號(hào)"后,立即在供應(yīng)鏈全網(wǎng)廣播"產(chǎn)能求助令",很快鎖定了三家上游企業(yè)的"盈余產(chǎn)能",雙方一拍即合,危機(jī)迎刃而解。"我們就像一個(gè)智能'媒婆',可跨主體實(shí)現(xiàn)碳資源的精準(zhǔn)撮合。"查拉特打趣道,事后統(tǒng)計(jì),該系統(tǒng)幫助光伏企業(yè)節(jié)省了20%的采購(gòu)成本,碳排放也因產(chǎn)能利用率提高而降低了15%。

在Muir的碳智能"神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"中,區(qū)塊鏈技術(shù)也扮演了關(guān)鍵角色。由于涉及多方利益博弈,產(chǎn)業(yè)鏈不同企業(yè)在數(shù)據(jù)共享、減排分工等方面容易產(chǎn)生信任問(wèn)題,成為阻礙網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同的"攔路虎"。區(qū)塊鏈以其去中心化、不可篡改等特性,恰好可化解這一困局。

"我們利用智能合約機(jī)制,將碳配額的分配規(guī)則寫(xiě)入代碼,杜絕了主觀干預(yù)的余地。每一筆碳交易和減排行動(dòng)也會(huì)自動(dòng)記錄在賬本中,保證所有參與方權(quán)責(zé)對(duì)等、獎(jiǎng)懲分明。"威廉姆斯如數(shù)家珍。通過(guò)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)"聯(lián)姻",區(qū)塊鏈還可賦能"群體博弈"場(chǎng)景下的智能決策。系統(tǒng)可模擬不同企業(yè)在減排行動(dòng)中的策略組合,推演收益矩陣,基于納什均衡等理論找出"多贏"方案。

一個(gè)典型案例是,Muir曾服務(wù)某電池回收產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。各企業(yè)原本在廢舊電池的運(yùn)輸、拆解、再利用等環(huán)節(jié)各自為政,運(yùn)作低效。系統(tǒng)通過(guò)對(duì)物流、庫(kù)存、工藝等數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)化建模,結(jié)合企業(yè)減排意愿調(diào)查,設(shè)計(jì)出一套基于區(qū)塊鏈的"碳普惠"機(jī)制:按貢獻(xiàn)大小獎(jiǎng)勵(lì)碳積分,并與分紅掛鉤。在經(jīng)濟(jì)激勵(lì)和技術(shù)配套的雙重驅(qū)動(dòng)下,原本渙散的聯(lián)盟迅速向"利益共同體"轉(zhuǎn)變,減排合力倍增。據(jù)測(cè)算,整個(gè)產(chǎn)業(yè)的資源利用率提高了30%,單位產(chǎn)品碳排放下降20%。

縱觀當(dāng)下,供應(yīng)鏈的可持續(xù)發(fā)展之路依舊荊棘叢生。"產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)減排意愿參差不齊,上下游數(shù)據(jù)仍高度割裂。要真正實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同,技術(shù)只是發(fā)動(dòng)機(jī),更需要文化認(rèn)同、機(jī)制創(chuàng)新的'雙翼'。"查拉特坦言,這需要企業(yè)高層率先樹(shù)立"你中有我、我中有你"的命運(yùn)共同體意識(shí),并植入全員ESG理念,構(gòu)建適配協(xié)同優(yōu)化的彈性組織。

對(duì)于政策制定者而言,完善綠色供應(yīng)鏈的頂層設(shè)計(jì)和配套舉措也至關(guān)重要。"減碳不應(yīng)成為企業(yè)的'包袱',需建立覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈的碳普惠機(jī)制,并通過(guò)差異化信貸、綠色保險(xiǎn)等手段為協(xié)同者賦能,化解'搭便車'心理。"查拉特呼吁監(jiān)管部門(mén)加大跨區(qū)域、跨部門(mén)統(tǒng)籌,在政策引導(dǎo)、金融支持、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等方面多管齊下,為綠色供應(yīng)鏈發(fā)展?fàn)I造良性生態(tài)。

"對(duì)于普通消費(fèi)者而言,綠色供應(yīng)鏈意味著更環(huán)保、更有溫度的產(chǎn)品。對(duì)于企業(yè)而言,這是高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。而對(duì)整個(gè)社會(huì)來(lái)說(shuō),人工智能賦能的綠色供應(yīng)鏈大有可為,它意味著更可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)形態(tài),是實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)的關(guān)鍵一環(huán)。我真誠(chéng)地邀請(qǐng)所有利益相關(guān)方攜手同行,共同開(kāi)創(chuàng)綠色包容的美好未來(lái)。"查拉特語(yǔ)氣堅(jiān)定地總結(jié)道。

人工智能時(shí)代的新風(fēng)口已然來(lái)臨。借助數(shù)字科技的翅膀,綠色供應(yīng)鏈管理正從概念走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。展望未來(lái),智能算法將與產(chǎn)業(yè)智慧、政策支持、普惠金融交相輝映,不斷突破瓶頸,助推實(shí)體經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)全方位、高質(zhì)量、可持續(xù)的綠色發(fā)展。在這場(chǎng)變革中,Muir正努力扮演產(chǎn)業(yè)鏈的"黏合劑",以開(kāi)放協(xié)作的姿態(tài),與所有夢(mèng)想者一道,共創(chuàng)人工智能驅(qū)動(dòng)的綠色供應(yīng)鏈新范式。