陆岷峰 袁晓敏 | AI赋能、数据要素驱动下供应链韧性的数智化跃迁—基于党的二十届四中全会精神的范式重构

该图由AI生成

摘要：在全球数字经济快速发展和产业链深层重构的历史背景下，数据要素市场化正在推动我国的供应链由传统模式向数智化转型。基于“技术—制度—组织”三位一体的协同驱动理论架构，围绕数据要素的核心价值，从时空压缩、价值增值及智能预构三个路径出发，全面分析数据要素赋能供应链适应性及其发展的韧性，驱动其从被动适应转化为主动预构的发展模式。继而，进一步分析人工智能对供应链运行系统优化的意义，着力打造“决策脑—执行体”的闭环协作模式，揭示数智化弥补供应链管理短板的路径。基于制度创新的视角，选择通过数据确权和智能合约等措施，强化技术与制度间的良性互动并形成耦合效应，进而根据我国的“双循环”发展战略，对供应链的标准化建设、跨区域协调等领域提出具体的政策建议，为供应链的数智化跃迁提供理论指导和实践指引，为我国供应链建设提供重要理论支撑，也为增强国际供应链韧性提供可借鉴的样本。

关键词：党的二十届四中全会；供应链韧性；数据要素市场化；数字化转型；人工智能；制度创新

当前，国内外经济形势复杂多变，数字技术不断突破创新，传统的供应链结构与体系正经历着历史性变革。一方面，全球经济发展深受各种地缘政治博弈、经济制裁、区域冲突、自然灾害等不确定性因素的影响，全球供应链面临断链风险；另一方面，数字科技的不断创新发展，在赋能实体经济发展的同时，也在不断改变着传统供应链经济的发展模式。在这种背景下，传统的供应链运行所依赖的线性结构及静态模型，显然已经无法适应和满足当今的供应链管理需要，因此，构建供应链经济管理模式，以增强供应链韧性是大势所趋。

面对国内外经济发展的双重压力，党的二十届四中全会明确提出，“十五五”时期需要加快建设现代化产业体系，巩固壮大实体经济根基，坚持智能化、绿色化、融合化发展。在此战略指引下，数据要素作为新型的生产要素，其市场化进程对增强供应链韧性的价值提升尤为重要。以DeepSeek为代表的人工智能等智能化技术正在逐步融合到供应链管理中，重构了供应链经济应对复杂的外部环境的底层逻辑。当前，理论界关于供应链经济发展的研究成果较为丰富，但大多集中在供应链经济的“应急管理”或者“资源优化”两个方面，而对于数字化转型、数智化协同及数据要素对供应链价值贡献的研究较为少见。特别是数据要素增强供应链韧性，以及在人工智能的协同作用下实现供应链数智化跃迁的理论建构更是存在空白。基于此，本文以数据要素为切入点，深入探讨人工智能和制度协同作用下供应链数智化跃迁的内部运行机理。根据“技术—制度—组织”的协同逻辑，构建以三重作用机制为核心内容的理论架构：一是通过“时空压缩效应”提升供应链的响应速度；二是通过“价值倍增效应”优化资源配置；三是通过“智能预构能力”提升供应链前瞻性管理及动态适应能力。与此同时，本文还从制度层面研究了数据确权和依靠区块链的智能合约技术促进供应链韧性发展的路径，从理论与实践双维度推动供应链数智化的全面跃迁。

本文的研究贡献主要体现在三个方面：一是在理论上弥补现有研究不足，进一步解析了数据要素市场化驱动下供应链韧性跃迁的作用机制，明晰了数据要素通过市场化配置在技术、制度与组织层面发挥的关键作用；二是拓展研究边界，从技术与制度协同的动态视角重新定义了供应链韧性能力，揭示供应链从静态续链到主动预测和应对的发展逻辑；三是拓展发展新思路，明确提出规范数据交易标准、强化区域协作、推广区块链应用等系统性建议，为在中国式现代化背景下实现“双循环”发展目标的供应链优化，提供政策建议与实践思路。

（一）数据要素市场化相关研究

随着数字经济的快速发展和数字技术的不断创新，数据已从法律层面成为我国新型生产要素，学术界对其市场化配置机制建设尤为关注。陆岷峰和欧阳文杰认为，要实现数据要素市场化，数据的确权、流通与价值转化是必须解决的关键问题；同时，市场化进程同步受到技术创新和制度设计的双制约[1]。周荣军、郑芳媛指出，人工智能中的算法能力与算力水平等数字科技，深度影响数据要素市场化效率[2]。孟添等则强调，产权制度的建设既是保障数据权益的外部条件，也是优化数据资源分配与激励机制的标准依据[3]。陆岷峰进一步提出，数据确权是当前我国数据要素市场化的最前端门槛，技术创新是驱动数据要素市场化的核心动力[4]。现有文献更多是聚焦技术路径或者制度实践的单方面研究，综合技术与制度协同作用的整合性分析框架不多，而关于数据要素市场化配置如何提升供应链韧性的关联性研究,未形成系统的理论体系。

（二）供应链韧性相关研究

提升供应链、产业链、创新链韧性成为中国式现代化建设的重要战略目标，保持供应链的正常运转，对于提升经济社会抗风险能力、应对外部的冲击，具有特殊的意义。梁兴辉和张旭冉认为，传统供应链韧性理论研究主要基于静态优化视角，选择单一供应链产品线，试图通过节点优化、冗余设计及弹性策略等措施来增强系统的稳定性[5]。而陆岷峰认为，随着数字科技的不断创新迭代，其高渗透性、高驱动力和广应用性，促使供应链韧性必须实现动态化管理和数智化转型，即通过大数据的风险预测、实时响应与柔性调整来增强供应链的韧性[6]。数据要素成为新的生产要素后，不少学者已经认识到，数据驱动在增强供应链韧性中具有特定地位。冯彦明和张达提出，运用大数据分析技术，可以有效地提高供应链对突发事件的感知能力；而运用深度学习与图神经网络的决策系统，可以实现对供应链上高效率节点的断点预测与优化响应[7]。当前，现有研究更多地侧重于政策层面的宏观设计与企业个体的微观探索，对供应链中观层面韧性实现路径的关联性分析还不够充分；而关于如何在复杂网络化的供应链环境中整合数据要素，并实现高效数智化管理的研究更显零散。因此，在客观上，关于供应链韧性的研究需要从系统化视角解析数字技术与制度创新对供应链韧性跃迁的双重驱动作用，构建全新的供应链韧性路径的研究范式。

（三）数字化转型相关研究

数字技术在作用载体中的应用过程，通常被称为数字化转型。当前，数字化转型已经成为各类组织与产业应对环境变化、提升核心竞争力的重要策略。因而，理论工作者十分关注数字化转型的效能评估。现有的研究成果从不同层面探讨了数字化转型对经济社会的深远影响：王稳华等学者在实证分析中国企业数字化转型时指出，数据中枢系统的构建及信息流通效率的提升，可以有效地增强企业竞争优势[8]；苏英等学者认为，数字基础设施建设和数据标准化进程有利于提升产业整体协作效能[9]。然而，当前关于数字化转型效能的评估研究还存在不足，主要表现在研究多聚焦于企业数字化转型的单一主体层面，对产业供应链整体协同效应的探讨较为零散。李向红和陆岷峰认为，目前的研究未能充分揭示数字化转型在供应链韧性提升中的具体作用路径[10]；有关数字技术的部署与配套的研究，与供应链管理实践结合得也不够紧密。这些局限性表明，供应链数智化转型需要具有全局协同的方法论作指导，因此，“技术—制度”协同路径的构建为这一理论支撑与实践提供了方向。

（四）文献述评

尽管当前我国理论界围绕数据要素市场化、供应链韧性及数字化转型三方面的研究已经取得一定进展，对实践工作也发挥了指导作用，但是，从供应链韧性提升的角度看，现有研究仍存在明显的研究缺口，主要表现在：第一，缺乏对以“技术—制度”协同为核心视角的数据要素市场化驱动机制的解析；第二，人工智能在供应链韧性提升中的独特作用还未得到充分揭示；第三，关于数据确权、价值转化与市场化路径的研究有待深入；第四，构建数字化转型在供应链系统协作中的范式有待完善。

基于上述分析，本文的创新点是：首先，提出以“数据要素市场化驱动下供应链韧性数智化跃迁”为主线，基于“技术—制度—组织”协同的核心视角构建以“三重作用机制”（时空压缩、价值倍增、智能预构）为基础的理论框架，从数据要素市场化驱动路径与实践相互作用的维度，系统剖析人工智能对供应链韧性增强的关键支持作用；其次，研究数据要素市场化对供应链韧性提升的路径影响，并提出数据要素“三重作用”机制，深入探讨其在供应链智能化跃迁过程中的具体逻辑和理论支撑；最后，提出基于“决策脑—执行体”网络化供应链中枢系统的政策建议，以适应中国经济结构转型的现实需求，进一步推动供应链数智化的全面升级。

党的二十届四中全会强调，要“统筹推进五位一体总体布局，协调推进四个全面战略布局”，以及“加快高水平科技自立自强”“构建强大国内市场”等政策目标，为数据要素赋能供应链韧性提供了政策依据与实践方向。随着以数字科技为主体的数字经济快速发展，供应链作为全球经济发展的重要通道面临严峻挑战；特别是叠加地缘政治冲突，以及以美国为代表的动辄以贸易制裁为手段的经济霸权的存在，更增加了供应链断链的风险。在这种背景下，如何提升供应链的韧性，增强应对断链风险的防御能力和动态调整能力至关重要。本文基于数据要素市场化和人工智能应用两大因素，着力从理论上构建“技术—制度—组织”的协同机制，从而构建推动供应链数智化跃迁的分析架构，为探索增强供应链韧性的路径提供全面的理论指引。

（一）数据要素增强供应链韧性的“三重作用机制”分析

数据要素若要通过市场化的机制提升供应链韧性，需要发挥数据要素的资源配置、结构优化及引导升级的核心功能。从数据要素内在运行机制看，它主要表现为时空压缩、价值倍增和智能预构三个维度。

1.时空压缩效应

作为一种新的生产要素，数据要素可以助力供应链突破时间与空间的限制。链主通过实时采集数据并进行技术处理，运用诸如数字孪生的元宇宙技术和物联网技术等，可以实时检测供应链发生的不确定性事件，进而调整运行方案。例如，有些物流企业利用数字化的智能监控管理平台，运用高精度感知系统管理物流库存及其流向，运用区块链技术进行溯源、跟踪等，既缩短了供应链运行动态的响应时长，又减少或控制了断链风险[11]。供应链运行的信息透明化和流程实时性管理，大大提高了供应链应对不确定环境的灵活性，加强了对供应链的基础管理。此举契合了党的二十届四中全会提出“优化区域经济布局，促进区域协调发展”的经济发展目标。

2.价值倍增功能

数据要素对其他生产要素具有很强的依附性，而对于供应链或其他经济运行方式而言，数据要素不只是附属资源，还是具有保值和增值功能的核心生产要素。姚登宝等学者通过对人工智能算法等数字科技的深度挖掘，以及对其多层关联性的分析发现，数据要素可以驱动供应链体系的全面优化，从而实现供应链体系的增值效应[12]。例如，有的制造企业根据其生产线上的数据资源，利用应用学习算法分析生产线上多种工艺技术的互动关系，以此协同整合项目，不仅优化了资源配置，还显著提升了产能收益。数据要素这种价值倍增功能彻底打破了传统的节点优化管理模式，驱动供应链从传统的链条式分工全面向网络型协同化发展转型。

3.智能预构能力

数据要素提前对供应链发展趋势进行预测、预警，不仅是实施供应链主动管理的关键手段，也是增强供应链韧性的最有效方法。数据要素的智能预构能力，体现了其在不确定性环境中供应链管理韧性的主动性。基于数据要素信息，应用图神经网络与联邦学习技术，可以实现对供应链可能存在的风险进行前置性预测，并根据预测风险结果进行动态调整。这种智能预构能力既可以对供应链局部断点进行快速修复，也可以增强供应链管理韧性。提升智能预构能力，能够更好地落实党的二十届四中全会提出的“推进国家安全体系和能力现代化”建设的部署。

（二）提升人工智能驱动的供应链韧性的具体路径

作为模仿自然人思维和行为的系统，人工智能技术正在快速发展，在某些方面，其与自然人的功能性作用不相上下。人工智能在增强供应链韧性、使其实现数智化跃迁的过程中，其作用机理体现在供应链管理的全部过程中。也就是说，人工智能的技术优势贯穿供应链管理决策智能化、执行自动化、数据流通安全化等供应链运作的全部周期。

1.构建“决策脑—执行体”模式的供应链数据中枢

在供应链管理中，人工智能通过图神经网络、深度学习算法及数据接口等技术，建立动态智能中枢，从而实现供应链管理的实时决策及高效执行的闭环。比较典型的案例就是基于区块链技术构建的供应链平台的智能合约方案。管理系统可以根据供应链参与主体履约情况，由系统自动执行合约的事先约定条款，并且还可以对违约者进行相应的处罚。这些均可以在完全自动化背景下得以实现。智能合约的契约性和人工智能执行的高效性，大大增强了供应链上所有参与主体的信用度，有效提升了供应链的整体韧性，充分体现了“决策脑—执行体”模式的供应链数据中枢的管理优势。

2.数据确权与安全流通的技术路径

数据确权是数据要素市场化最基本的前提条件，也是当前数据要素市场化过程中最难解决的问题之一。而基于区块链技术的智能合约，可以清晰界定数据流转过程中各个环节数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权，有助于推进数据市场化体系建设，为供应链的数据资源的价值释放创造基础条件[13]。同时，隐私计算技术如联邦学习等，则有效地平衡了数据流通中的安全性与高效性，为供应链的数据要素交易提供了技术保障。

当前，增强供应链的韧性，被党和政府列入促进经济发展的工作重点，成为中国式现代化建设的重要战略目标。基于前文增强供应链韧性的数智化建设的理论逻辑，结合人工智能和制度协同的创新机理，本文从技术与制度两个维度，探讨要素作用于供应链韧性数智化跃迁的策略及实践建议，并详细阐述其系统性的实施路径，包括分级数据驱动标准的制定、区域性数据交换平台的构建和设备互联与异构数据融合技术规范的完善等内容。

（一）积极构建分层及动态的数据驱动标准体系

这一标准体系以数据为核心，既要用分层架构将标准进行系统化组织，又要利用动态机制使其符合多样化场景需求。前者是为了确保标准具有规范性和灵活性，后者则是使其能够根据实时数据调整和优化标准。这样的体系既能提升数据利用效率，又能支持决策优化，促进数据要素智能化发展，可以应用于供应链数据管理与分析领域[14]。这一标准体系以提升数据要素配置效率为核心，制定系统化方案，将动态响应与标准灵活引入供应链全生命周期，实施标准管理。具体来看：第一，优化数据采集与整合的动态框架。针对供应链数据资源碎片化现象，标准体系应建立涵盖多个行业、多个领域的数据分层采集规范。在具体设计上，该体系突出供应链相关数据质量审核的步骤，坚持行业场景适配性原则，确保标准能够全面覆盖从数据生产到应用的各个细分环节；同时，还要结合分布式架构，明确提出动态数据整合的优化路径。第二，设计数据交互和国际化兼容的协议。针对我国供应链的多样性，以及与国际供应链在管理规则上的差异性，应通过标准体系动态升级，增强多种技术环境下数据要素的适配度[15]。对于跨境供应链，该体系需要构建符合多边协议且又依托主流算法加持的数据交互识别机制，以推动各国供应系统的数据要素兼容共赢。第三，构建基于韧性视角的评估指标体系。对供应链运行质态构建科学的评价指标体系，可以有针对性地加强供应链管理。而构建全域化和适配全国的供应链韧性评估体系，需要动态调整好创新慢变量（如协作弹性）与快速响应变量（如恢复时效）的权重分配比例，兼顾定性和定量评估，并且要重点关注管理效应反馈中的动态修正机制建设，给供应链参与者、管理者及市场提供一个全面且灵敏度较高的导向信号，并以此作为供应链管理的指引[16]。此举措积极响应了党的二十届四中全会提出的“加快构建高水平社会主义市场经济体制”及“建设现代化产业体系”的号召。

（二）加强区域性数据平台的高效协作

当前，我国的供应链生态体系仍然存在信息孤岛问题，未能实现区域间的信息共享与互联的大数据目标。数据要素的跨区域韧性协作的潜力远远没有发挥出来，因此，有必要通过优化区块链平台设计与制度协同，加快实现区域数据要素的高效流通，以及资源的精细化配置。具体措施有：第一，制定基于权益驱动的数据确权及共享制度。构建的区块链平台应重点解决在供应链运行过程中的数据确权及相应的数据隐私保护等问题，通过建立数据归属透明、追溯详细的智能合约系统，以数据权益激励各类企业积极参与供应链经营。第二，创新利益分配及资产化合作模式。数据平台应大力推动数据要素的全面资产化，及时建立能够兼顾公平与效率的数据分配模型，并以制度的形式规定各类利益相关方的参与模式，形成差异化利益分配；同时，也能通过价值网格化分析分散参与供应链的主导风险[17]。第三，基于智能算法制定和完善供应链应急协同机制。供应链发生突发性的危机是常态，重要的是要能够依托动态数据流的调度技术，实现供应链的生产、物流与决策端一体化的响应与高效协作，实时采取有效措施，处置和化解危机。

（三）推动异构数据融合，进一步完善智能模型体系

对不同来源、不同形式的数据进行整合的数据融合，有利于充分发挥数据的有效性。目前，未实现设备互联和数据融合，仍是混合型供应链数智化建设的重要阻碍之一。相关部门应通过完善异构数据同步融合机制，以及建设智能分析模型库，推动供应链多主体间实现无缝衔接[18]。为此，第一，设计标准化的分布兼容的技术协议。供应链生态系统是一种多元化的系统，通常要用分布式解决方案来实现设备与系统间的连接，以使授权标准规范统一。第二，搭建有自行优化框架的智能分析模型。数据平台应设计能够适应各类供应链场景的数据分析算法，并通过与专业机构或科技型企业的一体化合作，推进这些模型的应用与实践[19]。第三，实行多层监管体系的干预策略。政府需要根据动态反馈信息建构多层次、多维度的监管网络，调控跨行业间数据协同过程中形成的利益的不平衡，防止供应链主体间利益的碎片化，以及由此造成的各主体之间协同性的降低。

（四）强化供应链数字化复合型人才培养的体系建设

党的二十届四中全会要求“激发全民族文化创新创造活力”，这需要通过跨学科融合培育兼具技术能力与制度理解力的复合型人才。高素质复合型人才是供应链韧性数智化转型的智力保障。无论是数据市场化还是人工智能的应用，都需要高精尖的人才队伍的强力支撑。可是，在当前的人才培养体系中，供应链专业教育供给与市场实际需求存在脱节，复合型人才储备严重不足[20]。因此，应从多个维度全面构建复合型人才的培养体系。第一，积极创新产学研协同育人的模式。政府应推动高等院校、科研机构与企业合作，建设智慧链实验室、研究院或实训基地，将数据要素市场化、供应链管理、人工智能应用、智能物流等多系统课程纳入学员培训课程体系，加快培育供应链产业发展急需的实用型供应链经营人才，解决供应链人才供给的结构性断层问题。第二，建立供应链经营管理专业化职业认证体系。国家有关部门应当根据供应链数智化转型的新形势需要，增设职业岗位，制定认证标准，对符合条件的颁发“大数据分析师”“供应链建模师”等职业资格认证，规范职业认证与评估标准，科学制定职业能力评价指标，提升社会的认可度[21]。第三，立足国际视野，培养国际化供应链复合型人才。结合“一带一路”倡议及合作背景，政府在培养人才上要积极构建多语言、多文化及多专业交叉融合的供应链人才培养体系，特别需要培养同时具有全球供应链管理视野及数据技术处理能力的复合型专业管理团队，以全面提高中国供应链数智化在国际供应链市场竞争中的人才优势[22]。

（五）构建数据安全与风险控制的综合治理体系

数据安全是供应链安全的前提条件，供应链的数智化跃迁必须高度重视数据安全问题。基于数据要素市场化的视角，建立全生命周期、多元主体参与的供应链数据安全综合治理体系，并从制度规范和技术保障双路径上展开应对[23]，可以有效保障数据安全。第一，运用法律手段保障数据安全。在供应链数智化背景下，应对数据要素进行分级分类管理，对涉及隐私或敏感信息的交易活动，要形成健全和完善的数据存储、流转与交易的管控机制，并辅之以高强制性法规、高透明度技术手段，以保障数据安全。第二，运用技术手段管控数据安全。数据平台应利用人工智能、区块链及动态加密等先进数据安全技术，防范数据泄露、数据伪造及数据篡改[24]；同时，还需要增强对深度伪造、算法生成等新型技术的安全威胁的动态感知及防控能力。第三，通过完善机制保障安全。数据平台可以结合供应链数据流转过程中各种风险分析技术，构建供应链全生命周期的风险监控模型，应用灵活、灵敏且系统化的风险预警系统及有效的应急响应方案，提升供应链管理韧性。

（六）强化政策协同与“十五五”目标对接

针对党的二十届四中全会提出的“统筹国内国际两个大局”，供应链数智化需要依托国内大市场的优势，联动“一带一路”倡议，构建双循环发展机制，实现全会“高质量发展”与“安全稳定”双重目标。其一，供应链生态寄生于企业经营生态体系，因此，宏观经济发展战略及政策的科学性与协调性，决定了企业经营战略的科学性。从这一层意义上说，供应链韧性数智化跃迁需要政策制度与宏观经济发展目标协同部署[25]。当前，在国家“双循环”战略和中国式现代化建设的战略背景下，结合区域经济特色与全球供应链发展格局，需要建立系统性、针对性与可行性兼备的政策体系。一方面，通过区域间供应链协作网络的数字化整合与优化，推动国内经济大循环的内生成长；同时，以开放形式促进与“一带一路”共建国家的经济合作，构建以供应链数智化为驱动的“双循环”经济发展机制。另一方面，积极推进供应链数智化区域试点，深化各种经济政策的实践[26]。可以选择一些供应链数智化基础较好的区域开展融政策、技术、供应链一体化的试点工作，形成集政策设计、执行反馈、迭代优化一体化的供应链闭环生态系统。在实践成功的基础上，再加以复制，让政策深度对接发展战略目标，并使其在更广泛的领域内逐步推广和落实。其二，供应链数智化的跃迁作为一项复杂的系统工程，在实践推进过程中必须注意技术、制度及组织之间的深度协同，并要结合全局性发展规划，采取渐进式实施策略，从而保证相关政策的稳步推进与落地转化[27]。一方面，要坚持制度保障和技术赋能的“双轮”驱动。在增强供应链韧性的过程中，数据平台要以人工智能、大数据等核心技术作为创新突破口，以数据要素市场化的制度改革为支撑，推动数字科技与管理制度的全面融合，从而实现供应链管理体系的数智化重构。另一方面，要实施分阶段及重点突破的应对策略[28]。数据平台应优先聚焦对国民经济影响较大的行业或领域，对其进行技术实践与制度创新，并通过对典型行业或领域的供应链数智化的高效管理，有效赋能整体供应链数智化的跃迁，实现政策实践的渐次推进与稳步前行。

综上，本文建构了“技术—制度—组织”协同机制的理论框架，阐述了数据要素的“三重作用”机制与人工智能的技术路径，并深入分析了提升供应链韧性的内在逻辑。如果说理论框架为政策设计提供了系统性和方向性指导，那么，本文提出的政策建议与应用逻辑则是对这一理论的实践化落实，并且两者之间形成了理论与实践相辅相成的关系：理论框架构建了供应链数智化跃迁的核心逻辑，具体措施则通过政策落实为这一逻辑的应用提供了工具与路径选择，两者共同增强了我国供应链产业的韧性。

为体现“人工智能与制度协同机制”在供应链数智化管理中的实际效能，本文选取我国部分典型的企业案例，检验数据要素的“时空压缩效应”“智能预构能力”及“价值倍增效应”等机制的有效性，进一步验证数据要素市场化在供应链韧性提升中具有的特殊作用，以及企业数智化跃迁路径的多样化选择。

（一）案例一：时空压缩效应的典范——京东智能物流系统

京东作为我国最具创新性的电子商务龙头企业之一，经过多年的技术投入和不断迭代，目前已经形成较为成熟的以数据驱动为核心动力的全域供应链管理模式。京东的智能物流仓储系统将数字孪生技术、大数据分析和机器学习算法深度结合，有效地加强了实时感知和智能优化的动态管理能力。在具体实施过程中，系统可以实时汇聚各个配送中心及运输节点的物流数据信息，然后，通过AI算法设计和优化配送路径及库存商品的配置。据测算，这种“时空压缩效应”相较于手工场景下的运营，可以节约1/3左右的商品流通时间。该系统还具有应对特殊场景的能力，诸如在“双十一”或营销活动订单激增等突发情况下，系统可以有序实现物流配送，充分显示了智慧的强大韧性和应变能力，验证了本文提出的三重驱动机制中“实时感知—算法优化—智能调度”的闭环路径的有效性。京东智能物流系统体现了数据要素在突破供应链时空限制中的优势。

（二）案例二：智能预构能力的标杆——特斯拉上海超级工厂

作为全球智能制造的典范，特斯拉上海超级工厂利用人工智能技术，有效地提升了供应链韧性。特斯拉上海超级工厂的发展以深度学习和构建图神经网络为核心，通过建立供应链节点间信息关联，有效地实现了物流断点的提前预测和应急调度的智能化。例如，在2020年新冠疫情引发全球供应链全面受挫、断链的情况下，特斯拉通过智能算法精准预测各种零部件可能的短缺风险，继而提前布置、优化生产计划，使上海工厂在同行中最先实现复工复产，甚至使生产效率和供应链协同能力超过了新冠疫情前的水平。特斯拉案例既体现了“智能预构”模式的实践价值，也印证了本文提出的“数据要素主导—精确预测—主动调整”的供应链数智化路径的优势。

（三）案例三：数据价值倍增效应的展现——海尔CAS生产线

全球领先的家电制造企业海尔，在数据价值增值方面成为先进的样本。该企业通过采用CAS(CustomizedAssemblySystem）的生产线，对企业供应链的全链路进行数智化柔性管理。CAS生产线系统深度融合了当今最先进的边缘计算和强化学习算法等，使生产计划可以根据实时订单需求进行动态调整，从根本上提高了潜在数据价值，并切实提升了供应链资源的利用效率。根据CAS生产线系统运行情况估算，此系统将设备稼动率（Activation）提升了1/5以上，同时还降低了1/3左右的库存积压风险，有效地控制了生产成本，为企业创造了额外收益。这个案例不仅从理论视角印证了“数据价值倍增效应”在激活供应链潜能方面的作用，而且反映了智能化技术对一个企业组织制度革新的深度影响。

（四）案例四：数据确权与信任机制的革新——沃尔玛的区块链供应链

为了提高物流的运转效率，沃尔玛利用区块链平台打造透明化、可追溯的食品供应链管理体系。区块链技术分布式记账及可溯源和智能合约等功能，在保障供应链各链主数据的隐私、商品流转过程中数据信息的可信性基础上，显著提高了供应链商品流通的效率，甚至将之前农产品来源追踪时间由传统方式的计算日数缩短为现在的秒查秒复。这种效率的提升，极大地提高了供应链系统的响应能力，增加了信息的透明度。这一案例验证了本文提出的“制度创新支撑数据驱动”理论框架，体现了区块链技术在供应链信任机制塑造中的革新性作用，见表1。

通过上述案例可以看出，四个案例的实践路径充分体现了党的二十届四中全会关于“智能化、绿色化、融合化”发展的产业转型策略。数据要素在供应链市场化配置中显著增强了供应链的韧性，人工智能与制度协同的机制在这一过程中发挥了重要的支撑作用。在案例中，不同企业在不同行业背景下的供应链智能化转型路径虽然多样，但均实现了从“被动适应”到“主动预构”的跃迁，印证了本文提出的理论框架具有一定的科学性与适用性；同时，案例也给相关行业的理论和实践工作者提供了如下启示。

第一，技术创新与制度变革的协同作用，是中国式现代化建设过程中提升供应链韧性的必然途径。无论是京东智能物流，还是特斯拉智能预构，以及海尔CAS柔性生产线，其成功实践均表明，技术与制度的协同作用可以显著地激发数据要素在增强供应链韧性中的潜能。

第二，数据确权与标准化是中国式现代化建设过程中数据要素市场化的基本条件。沃尔玛案例说明，区块链技术可以通过智能合约实现数据的有效确权和高效流通。这不仅提高了供应链的效率，更为供应链构建的信任体系夯实了基础。京东与海尔的经验还表明，标准化数据框架是跨系统协同发展的前提。

第三，跨区域供应链韧性协作的潜力亟须激活。前述案例基本聚焦单一企业的供应链实践，在复杂的市场经济条件下，经济全球化及中国“双循环”战略相互交织发展，线型供应链几乎不存在。探寻实现供应链跨区域、跨企业的协同，才是根本之道。因此，在数据要素市场化背景下，供应链数智化的跃迁必须在政策支持、区域联动和标准化管理等方面，针对行业协同进行持续优化。

党的二十届四中全会为“十五五”时期供应链数智化跃迁指明了方向。本研究提出的“技术—制度”协同路径，与全会“深化改革”“科技创新”“统筹发展”等核心论述形成理论与实践的双向支撑。因此，本文紧扣数据要素市场化背景下提升供应链韧性这个主题，分别从数字技术赋能和制度保障协同的角度，对供应链数智化跃迁所形成的机制及实现路径进行了分析研究。研究结果表明：数据作为新型的生产要素，通过时空压缩效应、价值增值功能和智能预构能力，增强了供应链的韧性及弹性功能，一改传统的静态结构和线型的供应链管理模式，实现了动态协同及路径优化能力的同步提升。具体来说，即在“技术—制度”协同的框架下，人工智能可以通过塑造“决策中枢—执行终端”的数据驱动体系，驱动供应链管理由之前只能被动响应转变为能够主动预测并进行优化跃迁；同步的制度设计既为数据要素的有效配置提供保障，又通过规则的引导及组织体系的进一步优化，实现了供应链数智化能力的系统性提升。这一研究结论表明，数据要素市场化是供应链数智化变革的重要方向。人工智能与制度协同作用的结合，为韧性供应链的构建提供了新路径；数据要素的作用机制扩展了供应链管理理论的研究边界，为推动多领域协同创新和相关政策设计提供了理论支持。这一研究既有助于我国灵活应对复杂多变的全球供应链环境，发挥数据和技术的复合优势，又为中国式现代化经济的可持续发展提供了坚实的理论基础。

供应链管理涉及的变量要素很多，要想保持供应链韧性的可持续发展，推动供应链韧性数智化跃迁，除了前述所提的若干举措之外，笔者还建议：一是要加强国家性质的供应链数据治理与监管体系建设。相关部门可以组建跨部门的中国数据治理委员会，构建面向所有行业的供应链数据治理体系，通过加强顶层设计，对数据在确权、流通及交易等关键环节实施严格的管控，并推动多行业进行数据共享；同时，要聚焦诸如数据隐私保护算法、基础设施互联互通等关键技术领域进行联合攻关，提升数据要素的技术安全性和流通高效性。二是应提升供应链韧性监管的动态智能化水平。相关部门可以应用人工智能技术赋能供应链管理进行动态监测和预警，打造基于区块链技术的国家层面的供应链风险监管平台，及时掌握物流断点及供需失衡等风险信号。通过应用数据驱动的风险识别与处理机制，实现供应链由静态监测向动态协同管理转变，让企业能够快速响应市场，从而提升供应链系统抗风险能力。三是要加大创新试点力度。有关部门可以选择成熟的区域和典型行业，对辖区内高技术产业集群或物流网络高密度区域进行数据要素市场化试点，通过打造供应链数据交易平台，创新试用并探索数据要素市场激励机制。如相关企业可以根据高端制造业的应用场景，设计以数据为驱动要素的供应链模式，让产业链上下游企业之间数据资源可以共享，并且推动企业信用由传统的主权信用向数字信用转化，最终形成应用样本全面推广。四是应推动跨行业供应链协同管理与创新共享。只有通过跨行业协同管理，才能有效地解决传统供应链“数据孤岛”及资源分散化等问题。政府应制定政策鼓励传统供应链与新兴产业进行联合研发，并以人工智能应用为核心，打造适应不同行业需求的供应链协作新模式。与此同时，各个企业还要构建的人才培育机制，强化跨学科复合型研究人才及技术创新人才的培养，为供应链的长效发展提供持久的成长动力。

笔者认为，在持续深化数据要素市场化背景下，未来的供应链韧性的数智化跃迁研究主要有三个维度：一是关于跨国供应链协作机制与规范管理的研究。在全球化背景下供应链国际化特征十分明显，因此，有必要加强对如何构建跨国数据共享与数智化协同机制的研究。如对“一带一路”框架下国际合作组织和国家间供应链协同的技术路径、数据流通的标准化规范进行研究。二是关于数据安全与供应链韧性间的平衡研究。随着数据要素在供应链经济中作用力的提升，数据要素作用及其数据安全间的权衡问题更加突出。因此，有必要强化对隐私计算、多方安全计算等新技术的研究，寻找高安全性与高效能间的最优结合点。三是关于人工智能赋能政策进行虚拟空间模拟及反馈机制的研究。通过引入人工智能、元宇宙技术，将供应链相关政策在虚拟空间进行运行，观测其实施效果，从而评估政策对供应链韧性的动态影响，为制定和优化政策提供决策依据。这既可以进一步完善供应链管理理论体系，又可以制定更科学的数据要素市场化的相关法规。总之，未来供应链的研究与实践，应兼顾理论与应用的双维度，着力夯实多技术协同和数据共享基础，助力全球型供应链高效、安全和可持续发展。