前兩天，微軟的CTO 凱文?斯科特Kevin Scott在一次采訪中強調："模型不是產品。"這一洞見直指當前軟件產業的核心問題——許多企業過度關注AI模型和算法本身，被技術細節所吸引，而忽略了最重要的事情：打造好的產品。他指出："這是這些周期開始時的特征，技術人員完全沉浸在技術細節中，他們有點忘記了真正重要的是做好產品。" C3.ai這家專注在供應鏈AI產品的公司在Forrester Wave：AI/ ML 平臺報告中被評選為行業的領導者，我們可以從這家公司的產品路線圖來看看AI如何在供應鏈軟件產品落地。

"未來是預測性的，未來是主動性的，未來是變革性的。"這句話道出了供應鏈管理范式轉變的本質。在這個新范式中，企業不再被動應對已經發生的問題，而是主動預測潛在風險并采取預防措施。從某種意義上說，我們正站在一個分水嶺：能夠在業務全流程大規模部署人工智能的企業將在未來十年內占據顯著的競爭優勢。

C3.ai憑借15年企業AI開發與部署經驗，理解這一轉型的難度。作為一個客戶可無代碼定制的AI應用平臺，C3.ai已投入超過30億美元打造C3 Agentic AI平臺，旨在解決企業級AI部署的核心技術挑戰。這些挑戰包括多模態數據集成、企業級安全、多云部署、AI機器學習管道與復雜業務工作流程的融合。對于企業來說，這意味著他們可以專注于業務價值，而不必被技術復雜性所困擾。平臺既提供高度可定制的開發環境，又內置了大量成熟的預構建應用，使客戶能夠根據自身需求選擇最合適的方式創造價值。

以C3.ai預置的"Contested Logistics"應用為例，該應用整合企業的所有數據源—從銷售訂單、設施信息到庫存數據和供應商數據，創建了統一的供應鏈視圖。開發人員通過直觀的Studio界面配置應用，利用預構建的機器學習模型預測潛在問題。

當系統預測到某個地區即將發生缺貨風險時，智能代理不僅識別出問題，還提供了兩種解決方案：更新安全庫存水平以預防未來12-16周的問題，并調整當前周的配送計劃。通過視覺地圖界面，決策者可以看到最關鍵區域和關聯配送中心。AI視覺系統進一步提供配送中心的虛擬交互界面，顯示卡車裝載進度和預計出發時間。

這種新范式的核心是數據、AI智能與執行的閉環。數據提供了對現狀的理解，AI生成預測和建議，執行將這些建議轉化為行動，而這些行動又產生新的數據，形成一個持續改進的循環。C3.ai的平臺方法相比點解決方案的優勢在于它能夠支持這個完整的閉環，確保各個環節之間的無縫銜接。

AI與領域專業知識的融合是另一個關鍵趨勢。純粹的技術解決方案往往缺乏對特定行業和業務流程的深入理解，而傳統的領域專家可能缺乏先進分析能力。C3.ai的方法彌合了這一鴻溝，將AI技術與內置的行業對象模型和最佳實踐相結合，同時允許企業添加自己的領域專業知識作為擴展。

四大技術支柱：產品路線圖詳解

在理解了企業供應鏈轉型的宏觀背景后，我們需要深入探索C3.ai供應鏈AI產品路線圖的四大技術支柱：全方位智能代理（Agentic AI Everywhere）、數據融合（Data Fusion）、開發者中心（Developer Hub）和AI視覺系統（AI Vision）—共同構成了未來企業軟件的基礎。這些支柱不僅代表了公司的技術實力，也展示了其對未來供應鏈管理的戰略愿景。

全方位智能代理（Agentic AI Everywhere）作為第一個支柱，正徹底改變企業與技術系統的交互方式。在C3.ai的生態系統中，智能代理已嵌入每個應用程序和開發環境。以C3.ai Studio為例，開發人員只需詢問"我的應用程序是否健康"，智能代理就能理解底層應用程序性能數據，自動識別近期錯誤并將其分組，然后提供解決方案的推薦理由和文檔。這種交互方式不僅提高了開發效率，還實現了系統診斷和問題解決的自動化。

數據融合（Data Fusion）作為第二個支柱，正在重新定義企業數據管理的方式。在傳統環境中，數據集成往往是一個耗時且容易出錯的過程，需要大量的手動編碼和維護。C3.ai的數據融合技術通過可視化表示和圖形化設計工具，極大地簡化了這一過程。數據工程師、數據科學家和應用程序開發人員現在可以通過直觀的界面選擇、關聯和轉換企業內部和外部數據，同時在整個過程中保持完整的數據血緣關系和治理。

這種方法的強大之處在于它能夠處理結構化和非結構化數據，創建統一的聯合表示。在實踐中，這意味著企業可以將ERP系統、CRM系統、物聯網傳感器數據和外部市場信息整合到一個統一的視圖中。對于供應鏈管理來說，這種能力至關重要，因為供應鏈決策通常需要考慮來自多個來源的信息。通過數據融合，企業可以獲得全面的供應鏈可見性，為優化決策提供堅實的基礎。

開發者中心（Developer Hub）作為第三個支柱，正在解決企業AI人才短缺的問題。隨著AI技術的快速發展，企業面臨著獲取和培養AI人才的挑戰。C3.ai的開發者中心通過三個關鍵方面解決這一問題：世界級的培訓、情境化文檔和AI代碼輔助。

新的培訓體驗更加直觀，基于任務和模塊化，使開發人員能夠快速掌握所需的技能。文檔已完全重新設計，可在應用程序和工具的任何位置上下文中獲得，具有新的信息層次結構和廣泛的示例，使開發和故障排除更加高效。最引人注目的是C3.ai代碼助手，這是一個AI驅動的編碼助手，能夠編寫C3.ai代碼、提供必要的文檔，并指導應用程序開發。據報道，自推出以來，C3.ai代碼助手已經生成了近百萬行即用代碼，解決了數千個社區問題，極大地提高了開發效率。

AI視覺系統（AI Vision）作為第四個支柱，提供了一個革命性的新界面，將資產和業務流程可視化為高保真和交互式3D模型。視覺化一直是人類理解復雜信息的強大工具，而C3.ai的AI視覺系統將這一能力提升到了新的水平。用戶現在可以通過3D交互式用戶體驗與整個設施互動，這種體驗不僅直觀，還能提供上下文信息，支持更好的決策制定。

以一個乙烯生產設施為例，操作人員可以在虛擬環境中導航并查看開放警報。當物理設施添加新設備時，也可以添加相應的虛擬3D表示。更重要的是，這種視覺表示不僅是靜態的，還能與實時數據和預測分析相結合，為用戶提供動態的決策支持。例如，當一個泵存在故障風險時，用戶可以在3D模型中查看其位置，了解其在生產單元中的作用，評估潛在影響，并查看建議的維修步驟。這種視覺化的上下文極大地提高了決策的效率和準確性。

新引擎：多步驟編排AI Agents

在C3 AI的平臺中，多步驟編排AI Agents（Multi-hop Orchestration Agents）架構通過三個核心組件實現：對話式代碼編排代理、多模態數據檢索代理和優化建模代理。

對話式代碼編排代理作為控制中心，將用戶請求轉化為指令，協調數據檢索、優化和分析工作，確保整個系統無縫協作。多模態數據檢索代理負責理解用戶請求并從企業數據源收集相關信息，即使用戶不了解確切的數據庫結構。優化建模代理則構建定制化的供應鏈優化模型，將專家定義的業務規則轉化為數學約束，專注于庫存優化或路線規劃等任務。

AI代理最顯著的特征是其迭代推理能力。傳統AI系統通常在單一步驟中完成任務處理：輸入數據，應用算法，輸出結果。相比之下，多步驟編排AI Agents遵循一種更為復雜的流程：收集初始數據，分析并識別信息缺口，尋求額外數據，重新評估，然后繼續這個循環直到達成充分理解。這種方法允許代理處理不完整或模糊的輸入，并逐步構建對復雜情況的理解。

一家領先的汽車零部件制造商在實施這種技術后分享了一個啟示性案例。他們的供應鏈管理者經常需要做出庫存補貨決策，但每個零部件的最佳策略依賴于眾多因素，包括供應商可靠性、運輸時間和需求波動。傳統系統要求管理者手動整合這些信息并應用復雜規則。而采用多步驟AI代理后，管理者只需表達他們的目標（如"優化A類零部件的庫存水平"），代理會自動執行必要的數據收集和分析步驟，包括檢查歷史需求模式、供應商績效記錄和當前庫存水平，然后提供經過細致權衡的建議。

多步驟編排AI Agents的另一關鍵能力是工具集成。這些系統不僅僅依靠自身的處理能力，還能無縫調用專門的工具和服務，就像熟練的工匠會根據具體任務選擇合適的工具一樣。在供應鏈環境中，這些工具可能包括預測算法、優化求解器、數據庫查詢系統甚至外部API（如天氣服務或港口擁堵監測）。

代理分類維度也是理解這些系統的重要方面。從交互方式看，AI代理可分為單代理系統和多代理系統。單代理系統適用于獨立執行的簡單任務，如基本庫存查詢；而多代理系統則由多個專業化代理組成，通常由一個編排代理協調，特別適合復雜任務如供應鏈優化，其中涉及需求預測、庫存管理和物流規劃等多個專業領域。

從行動方法看，代理可分為工具調用代理和代碼代理。工具調用代理主要通過API與外部工具和服務交互，適合需要外部輸入的情況；代碼代理則專注于內部數據處理和計算，更適合算法密集型任務；而混合多代理系統則結合兩者優勢，為復雜供應鏈挑戰提供最全面的解決方案。

結語

Forrester在報告中這么評價：

C3 AI 正在為企業描繪一個 AI 驅動的未來。這家由深具遠見的領導團隊掌舵的公司，懷抱著宏大的構想，不僅勾勒出 AI 時代商業發展的藍圖，也為企業當下如何邁向行業 AI 標桿提供了清晰可行的路徑。C3 AI 認為，當前許多傳統的非 AI 企業應用程序由于技術債務沉重，難以適應 AI 的迅猛發展。基于此，公司采取的創新戰略，是在其平臺中提供一系列經過驗證、具備顯著經濟效益的預構建應用。

在市場策略上，C3 AI 聚焦于全球大型組織中最具潛力的 AI 場景，以充分釋放平臺的商業價值。這一策略雖然意味著更長的銷售周期和更復雜的變革管理過程，但也因此更能引起企業高管層的重視。

在數據和模型治理、應用開發工具以及安全性方面，C3 AI 展現出顯著優勢。盡管如此，在模型訓練工具和生成式 AI 的提示工程管理方面，仍有進一步完善的空間。許多參考客戶認可 C3 AI 對落地實施的高度投入，以及其在多個行業和通用場景中提供的數十款成熟 AI 應用。對于希望在定制 AI 方案的基礎上，也能快速應用現成 AI 工具的企業而言，C3 AI 無疑是一個值得考慮的堅實平臺。