導讀：在Muir創始人哈里斯?查拉特看來,當前供應鏈碳管理面臨三大痛點:其一,現代供應鏈錯綜復雜,企業對上游缺乏透明洞察;其二,ESG信息搜集成本高,供應商積極性不高;其三,缺乏有效的衡量和優化工具,難以權衡商業和環境目標。如何破局?查拉特給出的答案是:人工智能。

在碳中和目標的倒逼下,綠色供應鏈管理已成為企業變革的新風口。然而,面對錯綜復雜的全球供應網絡,傳統的ESG管理模式已然捉襟見肘。新興的人工智能技術,或許為這一難題帶來曙光。

筆者近日有幸采訪到Muir公司聯合創始人哈里斯?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業公司,Muir正以"AI+供應鏈"的獨特理念,為企業的可持續轉型探索新路徑。

"供應鏈碳管理是一個高維動態優化問題,單靠人力是很難駕馭的。"身為CEO的查拉特解釋道。他曾在麻省理工學院(MIT)攻讀航空工程,師從優化領域大牛,后又在SpaceX從事火箭研制十余載,對于復雜系統優化可謂輕車熟路。"我一直在思考,如何將學術前沿和工程實踐相結合,真正為產業賦能。"

另一位聯合創始人威廉姆斯則是數據科學專家,曾在亞馬遜、微軟等巨頭企業主導智能供應鏈項目。疫情爆發后,眼看全球供應鏈遭遇重創,他萌生了創業的想法。"我們就在問自己,技術如何幫助企業在動蕩中穩步前行,實現經濟和環境的雙贏?"

兩位創始人的背景看似"南轅北轍",卻殊途同歸,對環境問題和技術創新有著共同的執念。2021年,他們攜手創立了Muir,希望以人工智能重塑供應鏈ESG管理范式。不到一年時間,這家初創公司已脫穎而出,獲得數家財富500強企業青睞,融資金額近千萬美元。

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

當下,"AI+供應鏈"已是一個爛大街的概念,不少企業宣稱用機器學習算法優化庫存、預測需求。在兩位創始人看來,大多數方案只是"頭痛醫頭",并未真正釋放人工智能的潛力。"供應鏈是一個高度關聯的復雜系統,局部優化很難撼動整體。我們需要全新的系統化思維。"威廉姆斯解釋道。

Muir的"AI+供應鏈"方案,源于一個更高維的視角。"我們的目標,是幫助企業掌握整個供應網絡的實時'CT'圖像,既有廣度,又有深度。"查拉特打了一個生動的比喻。Muir平臺猶如一臺智能"碳透視儀",以企業的采購數據為切入點,逐級追溯上游供應商的碳排放表現,并結合公開和專有的ESG大數據,對供應鏈碳足跡進行端到端估算、診斷、優化。

為實現這一宏大構想,Muir自主研發了一套極為復雜的AI系統。該系統以知識圖譜為基石,將產品、供應商、工藝、物流等環節的碳排放要素編織成一張關聯網絡。在此基礎上,系統運用機器學習、運籌優化、自然語言處理等多種算法,對數據進行智能化挖掘、融合、分析,最終形成對供應鏈碳排放的整體洞察。

AI重塑供應鏈ESG數據管理新思路

ESG數據管理,是供應鏈可持續轉型的基石。然而,對于許多企業而言,獲取上游供應商的真實碳排放數據無異于"登天"難。傳統的人工調研、問卷填報等方式,面對日益錯綜復雜的全球供應網絡,正變得捉襟見肘、力不從心。

"供應鏈ESG數據scattered、non-standard、low quality,可謂'三低'問題突出。"Muir聯合創始人哈里斯?查拉特直言不諱。上游企業財務透明度不足、技術能力參差不齊,導致數據源頭質量堪憂;供應鏈各環節缺乏統一的披露標準和技術規范,加劇了異構數據整合難度;加之缺乏數據全生命周期管理意識,使得數據真實性、時效性難以保證。種種痛點交織,供應鏈碳數據成了企業的"啞鈴"。

"人工智能恰恰為破解數據困局帶來了新思路。"查拉特眼中閃爍著興奮的光芒。Muir平臺巧妙結合多種AI技術,為供應鏈ESG數據管理開出"智能藥方"。其秘訣在于:以知識圖譜為引擎,多管齊下打通數據流通的"任督二脈"。

構建一套全鏈條、全要素的碳排放知識圖譜,是Muir供應鏈碳智能方案的"定盤星"。這一圖譜猶如一部"ESG大百科",涵蓋產品、原料、工藝、物流、能源等各維度要素,刻畫其內在聯系,形成端到端碳排放邏輯。"大家都在喊數字化轉型,但很多企業只是單點著力。我們要做的是從全局出發,厘清碳排放的系統性規律。"Muir聯合創始人彼得?威廉姆斯解釋道。

在"制圖"過程中,Muir廣泛汲取公開和行業數據,并與頭部企業合作獲取一手資料,最大限度豐富圖譜的"屬性"和"邊"。威廉姆斯舉例說,一臺手機從采購、生產到配送的碳足跡剖析,可能涉及數百家供應商、上千種物料,以及錯綜復雜的工藝路線。"為了追溯每個零部件對應的實際排放水平,我們要融合天差地別的異構數據,這本身就是個大工程。"

為化解multi-source data的"風格迥異",Muir自研了一套智能數據"配平"系統。通過本體匹配、語義分析等技術,該系統可自動將不同來源、不同格式的原始數據"翻譯"成統一語言,實現"無縫拼接"。即便是非結構化的文本、圖像,系統也能通過知識抽取、OCR等技術,將其轉化為可機讀、可計算的結構化表征。"比如從供應商的設備說明書中,我們的算法可自動刮取工藝參數,再轉化為相應的能耗數據。"威廉姆斯解釋道。

異構數據打通只是第一步,如何保證數據"原汁原味"也是大問題。"很多企業不愿共享數據,擔心隱私泄露、競爭劣勢等問題。這就需要在數據采集和加工過程中,嵌入隱私保護機制。"威廉姆斯表示,Muir平臺應用聯邦學習、多方安全計算等前沿技術,在不觸及企業原始數據的前提下,實現加密數據流動和建模分析。"數據所有權和使用權分離,有助于調動各方參與熱情。"

數據有了,質量如何保證?Muir另一項獨門利器是,將區塊鏈技術融入數據全生命周期管理。通過在上鏈數據中嵌入"數字水印",系統可自動追蹤數據流轉全過程,確保其來源可溯、去向可查。同時,利用智能合約機制對數據訪問、使用、交易行為進行規則化管控,從源頭遏制造假、濫用等失信行為。"我們還規劃了一套基于NFT的激勵方案,企業上傳數據可獲得相應的算力等資源優先權,形成數據共享的良性循環。"威廉姆斯補充道。

碳排放核算,Muir的AI進階之道

數據有了,接下來的重頭戲就是核算企業的實際碳足跡。但讓眾多從業者頭疼的是,傳統的碳核算方法難以適應供應鏈日益擴張的場景需求。

"成本高、周期長、粒度粗,是制約傳統碳核算的'三座大山'。"查拉特一針見血地指出。主流的碳盤查方法,或采用產品生命周期評估(LCA),逐一估算每個供應鏈環節的排放;或借助投入產出分析,從宏觀視角測算產業關聯引致的碳排放。無論哪種路徑,都需投入大量人力,歷經數月乃至數年,才能得出一個"靜態"的核算結果。而在當今瞬息萬變的商業環境下,這樣的信息粒度和時效性遠不能滿足企業的管理需求。

"我們需要一套能夠實時洞察、預測、優化供應鏈碳排放的智能方案,傳統方法顯然不夠看了。"查拉特話鋒一轉,神秘地說,"這正是Muir的人工智能體系大顯身手的時候。"

Muir碳智能核算系統的第一個利器,是一套自適應排放因子智能匹配模型。傳統碳核算需要手工搜集、錄入各類參數,如能源折算因子、物料排放因子等,效率低下且易出錯。Muir則另辟蹊徑,充分利用前期構建的碳排放知識圖譜,將影響排放的諸多因素劃分為產品、工藝、能源等不同維度,對應構建機器學習子模型,自動刻畫各因素與碳排放強度之間的非線性關聯。"這就像孫悟空的'七十二變',針對不同場景,系統可自動調用相應的算法組合,智能適配最優的核算參數。"威廉姆斯打了個形象的比方。

以產品維度為例,Muir利用自然語言處理技術,對大量產品說明書、參數表進行語義挖掘,形成一套產品"畫像"知識庫。當新產品出現時,系統可自動比對其屬性特征,用相似產品的歷史排放數據初步估算其碳足跡。再如能源維度,Muir通過分析各國電網結構與碳排放的時空關聯,構建了一套多粒度動態排放因子庫。輸入工廠所在地和用電量,即可智能匹配最逼真的區域電力排放參數。

"通過這些因子智能匹配,我們的計算粒度可精確到每一件產品、每一個生產步驟。"查拉特自豪地說,"相比之下,傳統方法只能估算企業或車間層面的籠統數據。這就像醫學影像從X光片進階到CT,信息維度成倍躍升。"

排放因子的動態適配只是基礎,更高階的智能體現在全流程自動化。Muir另一項獨門絕技,是利用深度學習實現海量異構數據"一站式"處理。系統通過卷積神經網絡等技術,可從復雜的文本、報表、圖形等非結構化數據中準確抽取碳排放要素,并自動梳理其內在邏輯,代替了人工編碼、映射的繁瑣步驟。"比如供應商的廢水處理報告,系統可自動提取化學需氧量、PH值等關鍵參數,判斷其達標水平,轉化為碳排當量。傳統人工錄入可能要一周,機器輕松幾秒鐘搞定。"威廉姆斯如數家珍。

在"千人千面"的需求驅動下,Muir碳核算引擎還嵌入了自學習迭代機制。系統搭載了多個預訓練模型,可根據行業、場景、時間等多重特征,自主調試核算模型。一旦識別出"有teach value"的新數據,系統會自動吸納并調整相應權重,整個過程無需人工干預。"這就像讓算法具備了持續學習的'生命力',隨著數據的豐富,模型會越來越聰明。"威廉姆斯解釋道。據測算,Muir智能核算相比傳統盤查,人力投入減少80%以上,交付周期也大幅縮短至數周。

不過,威廉姆斯也坦承,Muir的AI核算體系還遠非完美。由于缺乏統一的行業基準,不同企業的碳排放數據很難橫向比對。產業鏈上下游信息壁壘亟待打通,核算結果的可解釋性也有待加強。未來,Muir計劃搭建一個開放的碳數據聯盟,集各界之力構建統一的排放核算知識庫和基準方法論,讓碳信息在產業圖譜上快速流轉。"我們的終極目標是打造一套數據驅動的'輕量級'碳核算操作系統,用更智能、更精準、更高效的技術工具,為企業的綠色決策提供科學依據。"查拉特展望道。

AI多目標決策優化賦能綠色供應鏈管理

"供應鏈的可持續轉型,不應是企業的額外負擔,而應是塑造新競爭力的戰略抉擇。"Muir聯合創始人哈里斯?查拉特一語道破癥結所在。在他看來,之所以許多企業在降碳行動上裹足不前,根源在于缺乏經濟效益和環境效益"雙贏"的系統解決方案。"傳統的碳管理咨詢往往頭痛醫頭,只盯著單一目標優化,經濟性、技術可行性考量不足,最終很難落地。"

如何實現商業價值與環境責任的平衡,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鏈各個決策環節,通過多目標動態優化,為企業的采購、生產、物流等運營活動提供全流程智能決策支持。"查拉特侃侃而談。

以采購決策為例,Muir自研的智能采購平臺集成了多種優化算法,可同步考慮成本、交期、質量、碳排放等多重目標,自動生成"千人千面"的采購計劃。系統首先匯聚企業ERP等業務主數據,運用機器學習算法準確預測未來一段時間的采購需求。在此基礎上,系統訪問Muir獨有的全球供應商知識圖譜,匹配涵蓋ESG表現、生產能力、交付周期等多維畫像的潛在供應商名錄。再運用啟發式搜索、多目標規劃等運籌優化技術,"窮舉"海量的供應商組合,找出能夠最大限度滿足目標約束的"最優解"。

"這就像在食材超市里挑選符合口味、營養、預算的最佳配方,只不過選擇的維度更豐富,品類也多達數萬種。"Muir聯合創始人彼得?威廉姆斯打了一個通俗的比方,對于這樣體量的排列組合問題,人力很難駕馭,機器卻可以輕松搞定。"通過算法自動優選供應商,平均可幫企業減少10%-20%的采購成本,同時將碳足跡降低15%以上。"

在材料選型環節,Muir的AI"魔法"同樣大放異彩。系統嵌入了一套基于深度強化學習的智能替代推薦引擎,可從物理屬性、化學成分、力學性能等多角度,為產品"私人定制"最佳材料配方。"我們先用知識圖譜技術,構建一個涵蓋數千種材料的性能指標庫。然后利用圖神經網絡,學習材料分子結構與宏觀性能間的內在關聯。"威廉姆斯如數家珍,"一旦發現新材料,系統就像有了'透視眼',可快速預判其物化性質。"基于此,該算法可在眾多候選材料中"審時度勢",智能權衡成本、性能、環保、供應風險等多重因素,自動推薦最優替代方案。

一個生動案例是,Muir曾協助某車企優化座椅面料。該公司原本使用的皮革制品碳排放高,成本也不菲。系統搜羅分析了數百種紡織面料的環保性能數據后,鎖定出一款新型仿皮革材質,其生產過程碳足跡僅為真皮的1/5,而手感、耐磨性等關鍵指標也毫不遜色。如此一來,每臺車的碳排放可減少50千克,而成本僅增加1%左右,實現了環境效益和經濟效益的"雙豐收"。"我們就像一位出色的'材料管家',以最經濟實惠的方式,滿足企業產品創新中對性能、成本、環保的多重訴求。"威廉姆斯總結道。

在生產運營層面,Muir還打造了一套集排產、調度、物流于一體的智能優化系統。"我們通過分析訂單和庫存數據,結合市場預測,產能約束等信息,自動生成最優生產排程,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,該系統不拘泥于單個工廠,而是放眼供應網絡全局,實現從供應商到倉儲配送的一體化調度優化。"我們采用了多智能體強化學習技術,可根據供需波動實現產銷協同,并優化物流線路,最大程度降低碳足跡。"

然而,單個企業的"頭痛醫頭"式努力,很難撼動供應鏈碳管理的復雜局面。"供應鏈是一張牽一發而動全身的'關系網',群策群力才能實現系統最優。"查拉特一語中的。Muir另一項開創性工作,是運用網絡科學理念和圖神經網絡技術,構建了一套"碳智能大腦",為產業鏈各方編織協同優化的"神經網絡"。

網絡化協同,AI重塑供應鏈全局格局

疫情大流行暴露了全球供應鏈"散、亂、虛、低"的頑疾。斷鏈、壓貨、產能過剩等問題頻發,凸顯了產業鏈韌性的匱乏。"傳統的'點對點'式供應鏈治理模式走到了盡頭,亟需從'線性'向'網絡化'思維升級。尤其在碳管理領域,產業鏈上下游唇齒相依,更需通過平臺嫁接各方力量,打通數據流、物流、資金流和碳流,實現多方協同共治。"威廉姆斯一針見血地指出。

網絡化協同的基礎,在于洞悉整個產業圖譜的全貌。為此,Muir自主研發了一套供應鏈大數據治理平臺,廣泛匯聚海關、工商、物流等公共數據以及企業ERP等內部數據,通過異構數據自動關聯、清洗、融合,逐步建立起一張覆蓋全行業的供應鏈知識圖譜。

"大到宏觀產業結構,小到企業間業務往來,這張'關系網'連接了碎片化數據,讓整個供應鏈的物流、信息流、資金流和碳流盡收眼底。"威廉姆斯形象地比喻道,這就像給供應鏈披上了一件"隱形衣",物料采購、生產制造、倉儲配送等環節的碳排放情況一目了然。

在此基礎上,Muir創新性地應用圖神經網絡技術,讓供應鏈"動"起來。傳統的機器學習算法往往孤立地看待個體,很難揭示群體間的動態關聯。圖神經網絡則不同,它能捕捉個體屬性和連接關系的演變,洞察行為在網絡中的傳導效應。"這就像'蝴蝶效應',產業鏈一端的小小扇動,經過網絡傳導可能引發另一端的巨大漣漪。"查拉特打了一個形象的比方。

拿供應鏈風險預警來說,系統可提前識別"木桶效應"中的薄弱環節,評估一旦該點"崩塌"對整體韌性的沖擊。比如在碳管理領域,若某關鍵供應商突然停產,可能對下游制造商的減排進度造成連鎖影響。Muir通過圖嵌入等技術,可動態刻畫供應鏈全局的"失效概率",并反推出最佳的應對策略,實現"先知先覺、精準施策"。

在動態資源協調方面,圖神經網絡也可助一臂之力。傳統的"點對點"交易思維往往造成資源錯配,比如A企業產能過剩,B企業卻不得不花高價"搶人"。通過圖神經網絡技術,Muir可跨層級、跨企業實現供應鏈全網"碳資源"的實時感知和動態匹配,猶如一個"看不見的手",在幕后精準調控資源流動。

一個有趣的案例是,Muir曾服務某大型光伏組件制造商。受原材料漲價影響,該企業供貨壓力陡增,減排計劃面臨擱淺。系統探測到這一"預警信號"后,立即在供應鏈全網廣播"產能求助令",很快鎖定了三家上游企業的"盈余產能",雙方一拍即合,危機迎刃而解。"我們就像一個智能'媒婆',可跨主體實現碳資源的精準撮合。"查拉特打趣道,事后統計,該系統幫助光伏企業節省了20%的采購成本,碳排放也因產能利用率提高而降低了15%。

在Muir的碳智能"神經網絡"中,區塊鏈技術也扮演了關鍵角色。由于涉及多方利益博弈,產業鏈不同企業在數據共享、減排分工等方面容易產生信任問題,成為阻礙網絡化協同的"攔路虎"。區塊鏈以其去中心化、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制,將碳配額的分配規則寫入代碼,杜絕了主觀干預的余地。每一筆碳交易和減排行動也會自動記錄在賬本中,保證所有參與方權責對等、獎懲分明。"威廉姆斯如數家珍。通過與圖神經網絡技術"聯姻",區塊鏈還可賦能"群體博弈"場景下的智能決策。系統可模擬不同企業在減排行動中的策略組合,推演收益矩陣,基于納什均衡等理論找出"多贏"方案。

一個典型案例是,Muir曾服務某電池回收產業聯盟。各企業原本在廢舊電池的運輸、拆解、再利用等環節各自為政,運作低效。系統通過對物流、庫存、工藝等數據進行網絡化建模,結合企業減排意愿調查,設計出一套基于區塊鏈的"碳普惠"機制:按貢獻大小獎勵碳積分,并與分紅掛鉤。在經濟激勵和技術配套的雙重驅動下,原本渙散的聯盟迅速向"利益共同體"轉變,減排合力倍增。據測算,整個產業的資源利用率提高了30%,單位產品碳排放下降20%。

縱觀當下,供應鏈的可持續發展之路依舊荊棘叢生。"產業鏈各環節減排意愿參差不齊,上下游數據仍高度割裂。要真正實現網絡化協同,技術只是發動機,更需要文化認同、機制創新的'雙翼'。"查拉特坦言,這需要企業高層率先樹立"你中有我、我中有你"的命運共同體意識,并植入全員ESG理念,構建適配協同優化的彈性組織。

對于政策制定者而言,完善綠色供應鏈的頂層設計和配套舉措也至關重要。"減碳不應成為企業的'包袱',需建立覆蓋全產業鏈的碳普惠機制,并通過差異化信貸、綠色保險等手段為協同者賦能,化解'搭便車'心理。"查拉特呼吁監管部門加大跨區域、跨部門統籌,在政策引導、金融支持、標準規范等方面多管齊下,為綠色供應鏈發展營造良性生態。

"對于普通消費者而言,綠色供應鏈意味著更環保、更有溫度的產品。對于企業而言,這是高質量發展的新引擎。而對整個社會來說,人工智能賦能的綠色供應鏈大有可為,它意味著更可持續的經濟形態,是實現碳中和目標的關鍵一環。我真誠地邀請所有利益相關方攜手同行,共同開創綠色包容的美好未來。"查拉特語氣堅定地總結道。

人工智能時代的新風口已然來臨。借助數字科技的翅膀,綠色供應鏈管理正從概念走進現實。展望未來,智能算法將與產業智慧、政策支持、普惠金融交相輝映,不斷突破瓶頸,助推實體經濟實現全方位、高質量、可持續的綠色發展。在這場變革中,Muir正努力扮演產業鏈的"黏合劑",以開放協作的姿態,與所有夢想者一道,共創人工智能驅動的綠色供應鏈新范式。