前兩天，微軟的CTO 凱文?斯科特Kevin Scott在一次采訪中強(qiáng)調(diào)："模型不是產(chǎn)品。"這一洞見(jiàn)直指當(dāng)前軟件產(chǎn)業(yè)的核心問(wèn)題——許多企業(yè)過(guò)度關(guān)注AI模型和算法本身，被技術(shù)細(xì)節(jié)所吸引，而忽略了最重要的事情：打造好的產(chǎn)品。他指出："這是這些周期開(kāi)始時(shí)的特征，技術(shù)人員完全沉浸在技術(shù)細(xì)節(jié)中，他們有點(diǎn)忘記了真正重要的是做好產(chǎn)品。" C3.ai這家專(zhuān)注在供應(yīng)鏈AI產(chǎn)品的公司在Forrester Wave：AI/ ML 平臺(tái)報(bào)告中被評(píng)選為行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，我們可以從這家公司的產(chǎn)品路線圖來(lái)看看AI如何在供應(yīng)鏈軟件產(chǎn)品落地。

"未來(lái)是預(yù)測(cè)性的，未來(lái)是主動(dòng)性的，未來(lái)是變革性的。"這句話道出了供應(yīng)鏈管理范式轉(zhuǎn)變的本質(zhì)。在這個(gè)新范式中，企業(yè)不再被動(dòng)應(yīng)對(duì)已經(jīng)發(fā)生的問(wèn)題，而是主動(dòng)預(yù)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)并采取預(yù)防措施。從某種意義上說(shuō)，我們正站在一個(gè)分水嶺：能夠在業(yè)務(wù)全流程大規(guī)模部署人工智能的企業(yè)將在未來(lái)十年內(nèi)占據(jù)顯著的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

C3.ai憑借15年企業(yè)AI開(kāi)發(fā)與部署經(jīng)驗(yàn)，理解這一轉(zhuǎn)型的難度。作為一個(gè)客戶(hù)可無(wú)代碼定制的AI應(yīng)用平臺(tái)，C3.ai已投入超過(guò)30億美元打造C3 Agentic AI平臺(tái)，旨在解決企業(yè)級(jí)AI部署的核心技術(shù)挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)包括多模態(tài)數(shù)據(jù)集成、企業(yè)級(jí)安全、多云部署、AI機(jī)器學(xué)習(xí)管道與復(fù)雜業(yè)務(wù)工作流程的融合。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，這意味著他們可以專(zhuān)注于業(yè)務(wù)價(jià)值，而不必被技術(shù)復(fù)雜性所困擾。平臺(tái)既提供高度可定制的開(kāi)發(fā)環(huán)境，又內(nèi)置了大量成熟的預(yù)構(gòu)建應(yīng)用，使客戶(hù)能夠根據(jù)自身需求選擇最合適的方式創(chuàng)造價(jià)值。

以C3.ai預(yù)置的"Contested Logistics"應(yīng)用為例，該應(yīng)用整合企業(yè)的所有數(shù)據(jù)源—從銷(xiāo)售訂單、設(shè)施信息到庫(kù)存數(shù)據(jù)和供應(yīng)商數(shù)據(jù)，創(chuàng)建了統(tǒng)一的供應(yīng)鏈視圖。開(kāi)發(fā)人員通過(guò)直觀的Studio界面配置應(yīng)用，利用預(yù)構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)潛在問(wèn)題。

當(dāng)系統(tǒng)預(yù)測(cè)到某個(gè)地區(qū)即將發(fā)生缺貨風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，智能代理不僅識(shí)別出問(wèn)題，還提供了兩種解決方案：更新安全庫(kù)存水平以預(yù)防未來(lái)12-16周的問(wèn)題，并調(diào)整當(dāng)前周的配送計(jì)劃。通過(guò)視覺(jué)地圖界面，決策者可以看到最關(guān)鍵區(qū)域和關(guān)聯(lián)配送中心。AI視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)一步提供配送中心的虛擬交互界面，顯示卡車(chē)裝載進(jìn)度和預(yù)計(jì)出發(fā)時(shí)間。

這種新范式的核心是數(shù)據(jù)、AI智能與執(zhí)行的閉環(huán)。數(shù)據(jù)提供了對(duì)現(xiàn)狀的理解，AI生成預(yù)測(cè)和建議，執(zhí)行將這些建議轉(zhuǎn)化為行動(dòng)，而這些行動(dòng)又產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，形成一個(gè)持續(xù)改進(jìn)的循環(huán)。C3.ai的平臺(tái)方法相比點(diǎn)解決方案的優(yōu)勢(shì)在于它能夠支持這個(gè)完整的閉環(huán)，確保各個(gè)環(huán)節(jié)之間的無(wú)縫銜接。

AI與領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的融合是另一個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì)。純粹的技術(shù)解決方案往往缺乏對(duì)特定行業(yè)和業(yè)務(wù)流程的深入理解，而傳統(tǒng)的領(lǐng)域?qū)＜铱赡苋狈ο冗M(jìn)分析能力。C3.ai的方法彌合了這一鴻溝，將AI技術(shù)與內(nèi)置的行業(yè)對(duì)象模型和最佳實(shí)踐相結(jié)合，同時(shí)允許企業(yè)添加自己的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)作為擴(kuò)展。

四大技術(shù)支柱：產(chǎn)品路線圖詳解

在理解了企業(yè)供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型的宏觀背景后，我們需要深入探索C3.ai供應(yīng)鏈AI產(chǎn)品路線圖的四大技術(shù)支柱：全方位智能代理（Agentic AI Everywhere）、數(shù)據(jù)融合（Data Fusion）、開(kāi)發(fā)者中心（Developer Hub）和AI視覺(jué)系統(tǒng)（AI Vision）—共同構(gòu)成了未來(lái)企業(yè)軟件的基礎(chǔ)。這些支柱不僅代表了公司的技術(shù)實(shí)力，也展示了其對(duì)未來(lái)供應(yīng)鏈管理的戰(zhàn)略愿景。

全方位智能代理（Agentic AI Everywhere）作為第一個(gè)支柱，正徹底改變企業(yè)與技術(shù)系統(tǒng)的交互方式。在C3.ai的生態(tài)系統(tǒng)中，智能代理已嵌入每個(gè)應(yīng)用程序和開(kāi)發(fā)環(huán)境。以C3.ai Studio為例，開(kāi)發(fā)人員只需詢(xún)問(wèn)"我的應(yīng)用程序是否健康"，智能代理就能理解底層應(yīng)用程序性能數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別近期錯(cuò)誤并將其分組，然后提供解決方案的推薦理由和文檔。這種交互方式不僅提高了開(kāi)發(fā)效率，還實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)診斷和問(wèn)題解決的自動(dòng)化。

數(shù)據(jù)融合（Data Fusion）作為第二個(gè)支柱，正在重新定義企業(yè)數(shù)據(jù)管理的方式。在傳統(tǒng)環(huán)境中，數(shù)據(jù)集成往往是一個(gè)耗時(shí)且容易出錯(cuò)的過(guò)程，需要大量的手動(dòng)編碼和維護(hù)。C3.ai的數(shù)據(jù)融合技術(shù)通過(guò)可視化表示和圖形化設(shè)計(jì)工具，極大地簡(jiǎn)化了這一過(guò)程。數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員現(xiàn)在可以通過(guò)直觀的界面選擇、關(guān)聯(lián)和轉(zhuǎn)換企業(yè)內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)，同時(shí)在整個(gè)過(guò)程中保持完整的數(shù)據(jù)血緣關(guān)系和治理。

這種方法的強(qiáng)大之處在于它能夠處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，創(chuàng)建統(tǒng)一的聯(lián)合表示。在實(shí)踐中，這意味著企業(yè)可以將ERP系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)和外部市場(chǎng)信息整合到一個(gè)統(tǒng)一的視圖中。對(duì)于供應(yīng)鏈管理來(lái)說(shuō)，這種能力至關(guān)重要，因?yàn)楣?yīng)鏈決策通常需要考慮來(lái)自多個(gè)來(lái)源的信息。通過(guò)數(shù)據(jù)融合，企業(yè)可以獲得全面的供應(yīng)鏈可見(jiàn)性，為優(yōu)化決策提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

開(kāi)發(fā)者中心（Developer Hub）作為第三個(gè)支柱，正在解決企業(yè)AI人才短缺的問(wèn)題。隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)面臨著獲取和培養(yǎng)AI人才的挑戰(zhàn)。C3.ai的開(kāi)發(fā)者中心通過(guò)三個(gè)關(guān)鍵方面解決這一問(wèn)題：世界級(jí)的培訓(xùn)、情境化文檔和AI代碼輔助。

新的培訓(xùn)體驗(yàn)更加直觀，基于任務(wù)和模塊化，使開(kāi)發(fā)人員能夠快速掌握所需的技能。文檔已完全重新設(shè)計(jì)，可在應(yīng)用程序和工具的任何位置上下文中獲得，具有新的信息層次結(jié)構(gòu)和廣泛的示例，使開(kāi)發(fā)和故障排除更加高效。最引人注目的是C3.ai代碼助手，這是一個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的編碼助手，能夠編寫(xiě)C3.ai代碼、提供必要的文檔，并指導(dǎo)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)。據(jù)報(bào)道，自推出以來(lái)，C3.ai代碼助手已經(jīng)生成了近百萬(wàn)行即用代碼，解決了數(shù)千個(gè)社區(qū)問(wèn)題，極大地提高了開(kāi)發(fā)效率。

AI視覺(jué)系統(tǒng)（AI Vision）作為第四個(gè)支柱，提供了一個(gè)革命性的新界面，將資產(chǎn)和業(yè)務(wù)流程可視化為高保真和交互式3D模型。視覺(jué)化一直是人類(lèi)理解復(fù)雜信息的強(qiáng)大工具，而C3.ai的AI視覺(jué)系統(tǒng)將這一能力提升到了新的水平。用戶(hù)現(xiàn)在可以通過(guò)3D交互式用戶(hù)體驗(yàn)與整個(gè)設(shè)施互動(dòng)，這種體驗(yàn)不僅直觀，還能提供上下文信息，支持更好的決策制定。

以一個(gè)乙烯生產(chǎn)設(shè)施為例，操作人員可以在虛擬環(huán)境中導(dǎo)航并查看開(kāi)放警報(bào)。當(dāng)物理設(shè)施添加新設(shè)備時(shí)，也可以添加相應(yīng)的虛擬3D表示。更重要的是，這種視覺(jué)表示不僅是靜態(tài)的，還能與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)分析相結(jié)合，為用戶(hù)提供動(dòng)態(tài)的決策支持。例如，當(dāng)一個(gè)泵存在故障風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，用戶(hù)可以在3D模型中查看其位置，了解其在生產(chǎn)單元中的作用，評(píng)估潛在影響，并查看建議的維修步驟。這種視覺(jué)化的上下文極大地提高了決策的效率和準(zhǔn)確性。

新引擎：多步驟編排AI Agents

在C3 AI的平臺(tái)中，多步驟編排AI Agents（Multi-hop Orchestration Agents）架構(gòu)通過(guò)三個(gè)核心組件實(shí)現(xiàn)：對(duì)話式代碼編排代理、多模態(tài)數(shù)據(jù)檢索代理和優(yōu)化建模代理。

對(duì)話式代碼編排代理作為控制中心，將用戶(hù)請(qǐng)求轉(zhuǎn)化為指令，協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)檢索、優(yōu)化和分析工作，確保整個(gè)系統(tǒng)無(wú)縫協(xié)作。多模態(tài)數(shù)據(jù)檢索代理負(fù)責(zé)理解用戶(hù)請(qǐng)求并從企業(yè)數(shù)據(jù)源收集相關(guān)信息，即使用戶(hù)不了解確切的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)。優(yōu)化建模代理則構(gòu)建定制化的供應(yīng)鏈優(yōu)化模型，將專(zhuān)家定義的業(yè)務(wù)規(guī)則轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)約束，專(zhuān)注于庫(kù)存優(yōu)化或路線規(guī)劃等任務(wù)。

AI代理最顯著的特征是其迭代推理能力。傳統(tǒng)AI系統(tǒng)通常在單一步驟中完成任務(wù)處理：輸入數(shù)據(jù)，應(yīng)用算法，輸出結(jié)果。相比之下，多步驟編排AI Agents遵循一種更為復(fù)雜的流程：收集初始數(shù)據(jù)，分析并識(shí)別信息缺口，尋求額外數(shù)據(jù)，重新評(píng)估，然后繼續(xù)這個(gè)循環(huán)直到達(dá)成充分理解。這種方法允許代理處理不完整或模糊的輸入，并逐步構(gòu)建對(duì)復(fù)雜情況的理解。

一家領(lǐng)先的汽車(chē)零部件制造商在實(shí)施這種技術(shù)后分享了一個(gè)啟示性案例。他們的供應(yīng)鏈管理者經(jīng)常需要做出庫(kù)存補(bǔ)貨決策，但每個(gè)零部件的最佳策略依賴(lài)于眾多因素，包括供應(yīng)商可靠性、運(yùn)輸時(shí)間和需求波動(dòng)。傳統(tǒng)系統(tǒng)要求管理者手動(dòng)整合這些信息并應(yīng)用復(fù)雜規(guī)則。而采用多步驟AI代理后，管理者只需表達(dá)他們的目標(biāo)（如"優(yōu)化A類(lèi)零部件的庫(kù)存水平"），代理會(huì)自動(dòng)執(zhí)行必要的數(shù)據(jù)收集和分析步驟，包括檢查歷史需求模式、供應(yīng)商績(jī)效記錄和當(dāng)前庫(kù)存水平，然后提供經(jīng)過(guò)細(xì)致權(quán)衡的建議。

多步驟編排AI Agents的另一關(guān)鍵能力是工具集成。這些系統(tǒng)不僅僅依靠自身的處理能力，還能無(wú)縫調(diào)用專(zhuān)門(mén)的工具和服務(wù)，就像熟練的工匠會(huì)根據(jù)具體任務(wù)選擇合適的工具一樣。在供應(yīng)鏈環(huán)境中，這些工具可能包括預(yù)測(cè)算法、優(yōu)化求解器、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)系統(tǒng)甚至外部API（如天氣服務(wù)或港口擁堵監(jiān)測(cè)）。

代理分類(lèi)維度也是理解這些系統(tǒng)的重要方面。從交互方式看，AI代理可分為單代理系統(tǒng)和多代理系統(tǒng)。單代理系統(tǒng)適用于獨(dú)立執(zhí)行的簡(jiǎn)單任務(wù)，如基本庫(kù)存查詢(xún)；而多代理系統(tǒng)則由多個(gè)專(zhuān)業(yè)化代理組成，通常由一個(gè)編排代理協(xié)調(diào)，特別適合復(fù)雜任務(wù)如供應(yīng)鏈優(yōu)化，其中涉及需求預(yù)測(cè)、庫(kù)存管理和物流規(guī)劃等多個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域。

從行動(dòng)方法看，代理可分為工具調(diào)用代理和代碼代理。工具調(diào)用代理主要通過(guò)API與外部工具和服務(wù)交互，適合需要外部輸入的情況；代碼代理則專(zhuān)注于內(nèi)部數(shù)據(jù)處理和計(jì)算，更適合算法密集型任務(wù)；而混合多代理系統(tǒng)則結(jié)合兩者優(yōu)勢(shì)，為復(fù)雜供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)提供最全面的解決方案。

結(jié)語(yǔ)

Forrester在報(bào)告中這么評(píng)價(jià)：

C3 AI 正在為企業(yè)描繪一個(gè) AI 驅(qū)動(dòng)的未來(lái)。這家由深具遠(yuǎn)見(jiàn)的領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)掌舵的公司，懷抱著宏大的構(gòu)想，不僅勾勒出 AI 時(shí)代商業(yè)發(fā)展的藍(lán)圖，也為企業(yè)當(dāng)下如何邁向行業(yè) AI 標(biāo)桿提供了清晰可行的路徑。C3 AI 認(rèn)為，當(dāng)前許多傳統(tǒng)的非 AI 企業(yè)應(yīng)用程序由于技術(shù)債務(wù)沉重，難以適應(yīng) AI 的迅猛發(fā)展。基于此，公司采取的創(chuàng)新戰(zhàn)略，是在其平臺(tái)中提供一系列經(jīng)過(guò)驗(yàn)證、具備顯著經(jīng)濟(jì)效益的預(yù)構(gòu)建應(yīng)用。

在市場(chǎng)策略上，C3 AI 聚焦于全球大型組織中最具潛力的 AI 場(chǎng)景，以充分釋放平臺(tái)的商業(yè)價(jià)值。這一策略雖然意味著更長(zhǎng)的銷(xiāo)售周期和更復(fù)雜的變革管理過(guò)程，但也因此更能引起企業(yè)高管層的重視。

在數(shù)據(jù)和模型治理、應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具以及安全性方面，C3 AI 展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。盡管如此，在模型訓(xùn)練工具和生成式 AI 的提示工程管理方面，仍有進(jìn)一步完善的空間。許多參考客戶(hù)認(rèn)可 C3 AI 對(duì)落地實(shí)施的高度投入，以及其在多個(gè)行業(yè)和通用場(chǎng)景中提供的數(shù)十款成熟 AI 應(yīng)用。對(duì)于希望在定制 AI 方案的基礎(chǔ)上，也能快速應(yīng)用現(xiàn)成 AI 工具的企業(yè)而言，C3 AI 無(wú)疑是一個(gè)值得考慮的堅(jiān)實(shí)平臺(tái)。