用智能体决策解决社会问题：富士通在 AIPCon 8 展示动态供应链操作系统

摘要

富士通企业高管、全球解决方案负责人 Takahashi 在 AIPCon 8 上展示了与 Palantir 联合打造的「动态供应链管理操作系统」及其 AI 智能体（agent）升级版。富士通是日本最大的科技公司之一，以超算、量子计算与大型系统集成见长，专注于医疗、金融等关键任务领域，通过全球品牌 Fujitsu Uvance 承诺「把数据与 AI 转化为更好的决策和真实世界成果」。演讲以日本社会的现实挑战为背景：到 2045 年劳动力将减少近 30%，叠加地震频发与地缘政治动荡，供应链韧性成为国家竞争力问题。

演讲核心是一个真实案例：某日本全球制造商拥有 3000 家供应商、18 座工厂、20 万 SKU，长期受困于库存管理与数据碎片化。富士通与 Palantir 合作，在不关闭现有系统的情况下仅用两周建成全球供应链系统，用 Foundry 与富士通自动机器学习平台 Kozuchi 同时管理约 200 万零部件，集成 30 个应用，两个月内为 300 个 SKU 建立需求预测，使该企业劳动力减少 50%、年节省成本超过 1000 万美元。

系统正进化到「智能体化」阶段：缺货风险出现时，采购、库存、销售等专业智能体分别提出方案，编排智能体选择最优选项，评估智能体验证其有效性，人类再与 AI 协作做出最终决策——超过 95% 的任务可实现自动化。2024 年 1 月能登地震中，该企业一天内评估出供应链影响并当场改道（过去需 4 到 7 天）。富士通的愿景是让智能体跨企业、跨行业对话，把韧性带给整个社会。

正文

一、日本的劳动力危机与富士通的使命

富士通是日本最大的科技公司之一，业务覆盖超级计算机与量子计算，也是最大的系统集成商之一，专注医疗、金融等关键任务领域。通过全球品牌 Fujitsu Uvance，富士通致力于解决社会问题，把数据与 AI 转化为更好的决策和真实世界成果——这也是与 Palantir 合作的出发点：聚焦制造、汽车、能源、医疗等对日本竞争力至关重要的企业客户。

这些行业面临的挑战并非日本独有，但日本尤为严峻：到 2045 年，日本劳动力将减少近 30%——这是一个巨大的数字，叠加地震频发与全球地缘政治动荡，劳动力短缺与供应链不确定性成为常态。正是在这种不确定性中，富士通借助 Palantir 的技术与自身技术来缓解风险。

富士通自身就是 Palantir 的长期用户：使用 Palantir 近五年，公司内部约 60 个孤岛系统通过本体论（Ontology）完成数据整合，从而做出正确的全球化业务决策。Takahashi 强调，这种内部实践会以第一手经验带给客户。去年（2024）AIPCon 上，富士通同事介绍过供应链应用；今年，他们把这个动态供应链管理系统升级到了嵌入 AI 的进阶水平，并在现场进行了实时演示。

二、动态供应链操作系统：两星期建成的全球供应链

演讲展示了一个典型的日本全球制造商案例：3000 家供应商、18 座工厂、约 20 个分散的系统、20 万个 SKU——数据碎片化严重，公司长期在库存管理中挣扎。富士通与 Palantir 的合作方式是：不关闭现有系统，仅用两周就建成全球供应链系统，让数据变得可见，使公司能够启动转型。如今该系统用 Palantir Foundry 与富士通的自动机器学习平台 Kozuchi 同时管理约 200 万件零部件，构建了连接库存预测、生产与计划的 30 个集成应用；两个月内，Kozuchi 又为 300 个 SKU 建立了需求预测。成果是：该公司劳动力需求减少 50%，年成本节省超过 1000 万美元。

Takahashi 强调，这些成果的基础不是单一应用或仪表盘，而是一个真正集成的动态供应链管理操作系统。许多大型日本企业至今仍用电子表格管理库存，而在这套系统中，整个流程被自动化：所有供应链数据流入一个互联环境，优化运营、削减成本并维持韧性。它的意义不止于「可见性」，而在于公司能否在正确的时机快速行动、在风险发生前处理风险——横跨生产、物流与客户/消费者全链条。

这种能力与速度之所以可能，是因为它不是单个应用，而是构建在同一业务本体论之上的 30 多个互联应用构成的「织物」。本体论让每个新应用都能强化其他应用，加速开发，并创造一个 AI 智能体与人类操作员无缝协作的共享基础——结果不只是效率，更是韧性。

三、AI 智能体决策链：从提议、编排到评估与执行

今天的自动化正随 AI 智能体进一步进化。当缺货风险出现时，采购、库存、销售等专业智能体会各自提出解决方案；一个编排智能体（orchestration agent）从中选择最优选项；评估智能体（evaluator agent）验证该选项；最后，人类在必要时与 AI 智能体协作做出决策。Takahashi 估计，动态供应链中超过 95% 的任务应当自动化——这不是理论，而是在日本大型企业中正在发生的实践。

智能体不仅能解释「为什么做出这个选择」，还能把决策转化为实时执行——因为本体论、AIP 与 AI 智能体统一在同一平台上，操作员可以带着信心瞬间从洞察走向行动。这一原则适用于采购、生产、销售等互联任务，而非单一任务：AI 智能体被直接嵌入运营之中，并会学习如何更聪明地缓解风险。

智能体的进化机制是「企业级反馈回路」：每当智能体遇到中断或异常情况，人类会反馈「这是不是正确的决策、是否有效」，评估智能体还会教导各专业智能体「你本可以做出不同的选择」。数据与人类互动的循环，配合自动机器学习技术，让智能体快速学习各种事件。Takahashi 用一句形象的话总结：AI 智能体会像新生儿成长为熟练的专业人士一样成长——它们不靠显式规则学习任务，而是学习每家公司独有的微妙决策方式；由于这种能力嵌入在操作系统中，它可以规模化，让组织用自身专业知识持续推进动态供应链。

四、面向灾害的韧性：应急响应与跨企业协作愿景

供应链操作系统不能只服务于日常运营。现代全球供应链必须承受各种冲击：地震、海啸、供应商失败、甚至可能打断业务连续性的地缘政治中断。富士通与 Palantir 共同开发了应对复杂场景的智能体——例如针对日本大地震的灾害响应智能体：日本未来几十年内预计会发生 8 级大地震，必须提前准备。该智能体将管理中断、模拟潜在设施损坏、评估库存影响、并标出整个供应链的薄弱点——不仅支持日常使用，更决定危机时刻的响应速度。

一个真实的验证案例：2024 年 1 月能登半岛地震后，前述制造商通过本体论数据整合与 AI，在一天内定义了可能的影响并当场做出改道、变更供应的决策——过去这通常需要四到七天。Takahashi 认为，真正的供应链应当是「互联、智能、既准备好日常决策也准备好危机响应」的。

富士通的愿景超越了单一案例。智能体最初会驻留在单一公司内的单一用例中，但随着时间的推移，智能体将跨企业互相交流，产生更大的社会影响：想象一家制造商与所有供应商共享数据、以更有管理的方式应对中断；想象能源公司的智能体与制造业对话，确保电力被输送到需要的工厂。当数据被共享，社会本身将获得更大的韧性。富士通的目标，是让 Palantir 与富士通的技术结合，为日本社会构建非常强健的系统，并将这类解决方案从日本推广到全球市场。