【圆桌综述】从价格预测到物流调度 产业AI落地瞄准“任务级AI” 原创

产联社 | 陆子野

【产联社】交易、物流、金融、数据长期分散在不同系统，AI如何真正进入现货产业链？11月4日下午，在万联易达集团联合新华社《中国名牌》举办的“2026产业智能体互联网峰会”上，来自钢铁信息服务、人工智能、供应链、粮食流通和物流平台等领域的企业家、学者，围绕“打通现货‘交易—物流—金融—数据’任督二脉——全链路‘任务级AI’实现路径”展开讨论。

与会者普遍认为，产业AI真正落地的关键，并不只是模型能力，而在于能否找到高频、刚需的业务场景，并进一步打通数据、系统和组织协同。从价格预测、交易决策，到物流调度、供应链金融和产业互联网平台，不同行业正在寻找各自最先能够被AI改造的环节。

兰格集团总裁刘陶然认为，对于大宗商品行业而言，价格是最直接、最高频的痛点之一。大宗商品价格波动直接影响企业利润和风险管理，因此AI首先可以从时间序列预测切入，通过历史数据和产业变量辅助判断未来价格走势。

他介绍，兰格目前已将过去30年的历史数据用于钢铁价格走势预测，并结合大量相关因子进行实时调整。据刘陶然介绍，其“钢铁智策”对未来价格走势的预测准确率目前达到85%，相关产品年营收约1亿元。下一步，应在时间序列预测基础上进一步发展辅助价格决策的智能体。

四川大学教授雷文强从系统优化角度提出，应以交易作为牵引物流、金融等环节的核心。要围绕交易实现整体优化，首先需要“数据通”，让交易决策能够获得物流、金融等信息；进一步则需要“系统通”，使交易需求能够直接驱动其他业务系统协同，同时还要通过管理机制避免不同部门各自追求局部最优。

对于产业AI如何落地，雷文强认为，仅有技术人员或仅有行业专家都不够，更现实的方式是让“真懂AI的人”和“真懂行业的人”共同参与，并由产品经理在技术和产业之间进行连接。

浙江英赋嘉供应链科技董事长张金连将关注点放在物流和金融之间的连接。她指出，物流行业虽然具有轻资产特征，但实际运营中资金占用较重，尤其随着制造业客户账期拉长，物流企业面临较大的资金压力。

在她看来，物流企业已经沉淀了大量真实交易和运营数据，如何让这些数据进一步支撑金融产品和授信决策，是供应链金融可以切入的方向。与此同时，产业AI产品必须真正理解行业“基因”，深入具体场景和业务流程，才能避免技术方案与实际需求脱节。

中粮招商局（深圳）粮食电子交易中心（粮达网）副总经理杨利锋认为，大宗粮食流通面临的是系统性问题。从商情获取、寻源、定价、签约，到保证金、融资、物流和验质，一笔大宗交易往往涉及多个主体和多个环节，产业链条复杂。

在智能体普惠方面，杨利锋提出，中小企业自身研发能力有限，更现实的方式是依托产业互联网或平台，由头部企业建设能力，中小企业使用服务，同时通过政产学研协同推动标准统一，最终形成共建、共享、共赢的产业网络。

万联易达物流集团副总经理张军妹认为，物流行业的痛点并不是集中在某一个点，而是分散在大量具体节点中。从司机接单、货源匹配，到物流调度和最终履约，每一个场景都存在进一步智能化的空间。

她表示，相比调用标准化AI产品，真正困难的是深入到每一个具体业务场景，把原本依赖人工完成的操作进一步转化为系统可以执行的任务。物流场景一旦沉淀真实商业数据，还可以继续向上连接交易、向下连接供应链金融，最终形成更完整的产业协同。

万联易达商贸集团副总经理周家宇总结称，产业AI落地需要从平台化、专业化、个性化进一步走向规模化。现货行业长期存在交易、物流、金融和数据相互割裂的问题，而全链路“任务级AI”的价值，就在于围绕具体业务任务，把原本分散的产业资源重新连接起来。

（扫码加入AI产业交流群）

商务合作，请联系侯经理 18801065284（微信同号）

报料及内容合作，请联系chanlianshe2026（微信号）