AI 已深度融入供应链运营（如文档验证、堆场监控等），而 AI 系统间直接信息交互的新阶段即将到来，这一变革将重塑物流网络数据流转与决策模式，企业需从多维度做好准备以趋利避害。
AI 间直接通信的核心变化在于 AI 智能体将无需人工交接即可协同事件，OpenAI 的模型上下文协议（MCP）为其提供了标准化接口，使 AI 能统一发起 / 响应机器级指令，责任也从各节点的人工判断转向上游逻辑规则，但系统稳定性高度依赖严谨配置，一旦规则出错，问题可能跨系统传导。同时，堆场与周边系统将依赖多模态传感，视频结合声学特征、振动传感器、热成像等多源数据，经 AI 融合分析后与其他智能体共享解读，能降低检测不一致性，但传感器校准与部署位置的重要性凸显，劣质输入会快速影响下游系统。
这一变革也带来新挑战：一是基础设施需求与运营成本攀升，麦肯锡预测到 2030 年全球 AI 数据中心投资或达数万亿美元，花旗预计 2026 年科技巨头 AI 基础设施年支出近 5000 亿美元，企业需明确自动任务规则、触发条件及适配模型规模；二是数据质量决定 AI 协同可靠性，供应链数据来源多样，若字段不一致、过时或重复，AI 评估准确性会下降，且错误会随 AI 间交互快速扩散，因此清洁的数据管道与可靠输入至关重要；三是需规范 AI 生成内容，无约束的 AI 输出会增加审核成本、延缓决策，结构化输出（明确消息长度、字段、术语等）是稳定协同的核心要求。
不过，变革也带来机遇，区块链在供应链的应用或加速 —— 此前因密钥管理、账本交互复杂导致区块链 adoption 缓慢，而 AI 可通过自然语言指令自动触发区块链操作，降低技术门槛，使其在身份验证、 custody 记录、纠纷解决等场景更实用，IBM 也指出分布式账本能支持供应链货权跟踪与完整性保障。
综上，未来 12 个月是企业升级核心流程的关键期，成功应对 AI 间通信变革的企业，需提前投资结构搭建、治理规范与清晰度提升，具体包括建立一致工作流、明确身份控制、验证传感器输入、划定授权边界。AI 间通信不会取代人类判断，但会影响人类决策背景，提前做好准备的企业，将在变革中实现更快周期、更清晰可见性与更具韧性的运营，反之则可能因基础薄弱导致错误叠加，引入不必要风险。
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