在工业4.0时代，一系列供应链新技术的快速的提升预示着一场深刻的工业变革。AI和新一代技术为全球工业公司提供了转型升级的机遇，从复合式AI到高效数据治理，从数据安全到人形机器人，再到可持续供应链，技术革新正在重塑工业生态。企业必须紧跟技术步伐，通过智能化转型和创新，才能在激烈的市场竞争中保持领先，实现可持续发展。

  在当前这个快速发展的时代，技术革新正以前所未有的速度推进，尤其在工业领域，工业4.0的概念已经深入人心，标志着我们已经站在技术变革的临界点上。这个“临界点”意味着技术的累积已达到一个量变引发质变的阶段，预示着一场深刻的工业革命即将到来。

  人工智能和新一代技术的迅猛发展，为全球工业企业带来前所未有的转变发展方式与经济转型机遇。从透明可解释的复合式AI到高效的数据治理，从安全的数据保护到灵活的人形机器人，再到可持续供应链的构建等，技术革新正在各个层面重塑工业生态。工业4.0不仅是一场技术革命，更是一场关于如何利用技术进行创新和转型的革命。企业一定紧跟技术发展的步伐，通过智能化转型和创新，来应对未来市场的挑战和机遇，才能在激烈的市场之间的竞争中脱颖而出，实现可持续发展和长期成功。

  在此背景下，我们有必要对面向未来的供应链关键技术展开分析。总体来看，面向未来，企业需要制定灵活的战略策略，利用系列前沿技术，包括投资于人工智能技术、供应链数据治理、数据安全与技术升级、人形机器人、AR穿戴技术、可持续供应链以及制定机器自由交易的策略等，实现供应链的全面优化与升级。

  人工智能（AI）作为工业4.0的核心技术之一，其应用和发展方向备受关注。当前，AI技术已经渗透到工业生产的各个层面，但其应用并非没有争议。例如，虽然像ChatGPT这样的大型语言模型在某些领域表现出色，但其“黑箱”特性使得人们难以理解其决策过程，这在工业领域尤其不被接受。因此，未来的AI应用将更多地回归到机器学习的基础，强调透明性和可解释性。复合式AI，即能够解释其决策过程的AI，将成为未来工业应用的主流。这种AI不仅提供答案，更重要的是能够展示推导步骤，帮助工程师和决策者理解其逻辑，从而更好地辅助人类工作。

  在商业生态中，人工智能（AI）广泛应用于提升运营效率，但在决策支持方面仍面临挑战，尤其是传统AI忽视了人类经验，导致决策缺乏精确度和透明度，引发信任问题。复合式人工智能应运而生，旨在融合人机思维，提升决策的准确性和可解释性，使决策过程透明化。在供应链管理中，复合式AI的应用潜力巨大，企业可以通过整合销售运营系统、计划与复合式AI，实时优化库存分配策略，通过AI模型确定最优路径和分配方案，实现成本节约和效率提升。

  复合式AI更侧重于整合多种AI技术以解决复杂问题，在未来物流供应链决策中将具有广泛应用场景

  供应链管理是工业4.0中的关键环节，而数据治理则是供应链管理的核心，AI技术的成功应用也依赖于可靠的数据支撑。随着技术发展，企业需要更高效地整合和利用数据，明确权责分配和问责机制，确保数据在估值、创建、使用和控制等环节得到妥善管理。例如，博柯莱公司提供的平台式软件，能够将运输管理系统（TMS）等系列软件进行统一整合，实现数据的有效管理和利用。通过实时数据处理，博柯莱能够快速响应供应链中的变化，提高决策速度和准确性。

  在数据质量与准确性上，定期进行数据验证和清洗，建立标准化的数据输入和处理流程，减少数据错误和不一致性。在数据安全与合规上，实施严格的数据安全协议，以保护供应链数据免受外部威胁。在数据分析与洞察上，利用高级分析工具和算法，从大量数据中提取有价值的信息，为供应链优化提供支持。开发预测模型，以预测需求变化、库存水平和潜在风险，从而优化库存管理和减少成本。通过这些措施，确保供应链数据治理的有效性，提升供应链的效率和响应速度，增强企业对市场变化的适应能力，奠定可持续发展的基础。

  随着数字化转型的深入，数据安全问题日益凸显。数据敲诈等安全威胁给公司能够带来巨大的风险，导致运营混乱、经济损失和声誉损害。

  数据敲诈是一种恶意软件，主要通过加密用户的文件或锁定用户的设备来阻止用户访问自己的数据，然后要求支付赎金以换取解密密钥或解锁设备。这是一种网络犯罪形式，攻击者通常要求受害者支付一定数额的比特币或其他加密货币，因为这些货币难以追踪。

  要想大程度上防范勒索病毒攻击、保障重要数据的安全，仅仅依靠传统的安全防护手段是不够的，而是应该从数据使用的全生命周期入手，从文件产生、存储、使用等多角度入手，产品设计初期就应集成先进的安全技术，如采用先进的加密技术和访问控制，建立强大的数据备份系统，综合使用网络安全防护、数据存储、文件流转监控等领域，实施严格的数据访问控制策略以构建坚固的数据防护体系，全面、系统地提升组织应对勒索病毒等攻击的能力。

  在国内外展会上，我们可看到人形机器人的展示，它们在任务切换上不需要编程，能够适应多种场景，如搬运箱子、通过狭窄过道、爬楼梯，甚至户外作业。与当前的自动引导车（AGV）相比，人形机器人在形式上更加灵活，能够更好地适应复杂多变的工作环境。提高机器人的柔性，使其能够适应更多场景，是未来机器人技术发展的重要方向。

  人形工作机器人以其模仿人类的外形和功能，为机器人技术带来新的突破，特别是在解决柔性不足的问题上。这些机器人不仅外观上高度模拟人类，而且在执行任务时能够像人一样进行视觉和听觉信息的处理，实现复杂的动作。它们的脚部和手部设计允许机器人在无需复杂编程的情况下灵活切换任务，与市场上其他机器人相比，它们能到达更多地方，执行更多样化的动作。

  在实际应用中，人形机器人在物流和生产领域展现出巨大潜力。例如，在美国德克萨斯州的一个配送中心，这些机器人帮助员工高效完成拣选和装箱工作，显著提升作业效率，使得同样数量的员工可以处理更多的订单。这种创新的应用模式，可显著减少人员的走动，让员工专注于拣货，大幅提高工作效率。

  展望未来，人形工作机器人有望进一步发展，实现更加高度的拟态化，以超乎想象的速度改变我们的工作场景。随着技术不断进步，人形机器人将在更多领域展现其价值，为自动化和智能化的未来贡献力量。

  AR穿戴技术在提升员工效能和优化工作流程方面发挥着重要作用，已成为企业管理和战略框架中不可或缺的一部分。

  AR穿戴技术在工业领域的应用越来越广泛，特别是在员工培训和提高工作效率方面，不仅可减轻操作疲劳，还能促进知识创造、人才管理，以及学习和人才发展体系的无缝对接。AR穿戴设备能够将信息直接呈现在工作人员眼前，通过与高效的可穿戴视觉设备结合，使员工能够迅速进入高效工作状态，减少非生产性任务，从而极大提高培训效率和工作效能。通过AR穿戴技术，员工可以在实际操作中获得实时指导，减少错误，并有效应对员工流动率挑战，确保在有限时间内完成更多高价值工作，提升整体生产效率。

  在实践中，企业管理层可以充分利用AR穿戴技术的优势，对员工的工作时间进行最大化利用。特别是在制药行业，通过AR穿戴技术对工艺员工进行精准部署，可成功将员工的时间从低效的非增值工作中重新分配。

  AR穿戴技术的应用，展示了其在提高员工效能、优化工作流程和缩短培训周期方面的巨大潜力。随着技术进步和应用的深入，AR穿戴技术有望在更多行业和领域中发挥其独特优势，进一步推动企业向智能化和高效化方向发展。

  可持续性是当前全球关注的热点问题，供应链管理也不例外。可持续供应链管理是现代企业战略的核心，旨在平衡经济利益与环境保护，同时确保所有利益相关者的权益。供应链环节是温室气体排放的主要来源，因此，减排和提升能效成为关键议题。如何将碳减排融入技术应用中，是企业面临的重要挑战。通过优化物流路径、提高能源效率等措施，企业可以显著降低碳排放，实现绿色供应链管理。

  企业与技术供应商合作，整合可持续性数据到运营和决策中，特别是在物流领域，通过整合TMS和WMS系统中的碳排放数据，优化绿色物流体系。企业还应通过供应链管理促进社会可持续发展，包括确保供应链工人权益、使用可持续采购的原材料，以及实施有效的回收和再利用策略。综合管理每个环节的环境和社会影响，企业不仅实现经济效益，还能为全球可持续发展目标作出贡献。

  随着技术进步，机器自由交易在供应链管理中的作用越来越重要。作为非人类经济行为者，通过技术手段获取商品与服务，并支付相应报酬。这一趋势对供应链管理提出新的挑战，要求供应链快速适应机器自由交易带来的渠道需求变化，并以更快的速度处理更小批量、更高频率的交易。

  机器自由交易能够自动进行价格比较、下单购买，甚至进行自动订阅服务。在未来，预计有相当比例的订单将由机器自由交易生成。这要求企业适应这种非人类经济行为者的兴起，优化供应链以应对更碎片化和自动化的订单处理。机器自由交易的兴起为供应链管理带来新的机遇，特别是在需求预测方面。例如，惠普的HD打印技术通过算法自动下单，可有效降低库存成本，并显著提升供应链的响应速度和效率。这表明机器自由交易在优化供应链管理方面具有巨大潜力，能够通过自动化和智能化手段，实现更高效的商品和服务流通。

  面对机器自由交易带来的变化，供应链必须进行相应的调整和优化，以适应新的市场环境。这包括改进供应链的灵活性和敏捷性，以应对更频繁和小批量的订单处理需求。同时，供应链管理需要利用先进的数据分析和预测技术，以更准确地预测和响应机器自由交易的需求变化。通过这些措施，企业可以更好地利用机器自由交易带来的机遇，提升整体供应链的效率和竞争力。

  总体来看，新技术的发展主要分为萌芽期、过渡期、低谷期、稳步期和成熟期等五个阶段。

  在萌芽期，新技术刚刚出现，公众对其了解有限，期望值相对较低。随着技术进一步发展和应用前景的展现，进入过渡期，公众的期望迅速上升，通常在2到5年内达到顶峰。然而，当技术未能迅速满足过高的期望时，就会进入低谷期，期望值大幅下降，可能需要5到10年的时间。随后，随着技术持续改进和实际应用案例增多，开始进入稳步期，公众的期望逐渐回归现实，这一阶段可能超过10年。最终，技术进入成熟期，成为行业标准，期望值稳定。

  目前，人形机器人技术处于萌芽期，具有显著战略性、引领性、颠覆性和不确定性的前瞻性新兴技术，复合人工智能和AR穿戴技术处于过渡期，人们对其抱有很高的期望，预计在2至5年内达到顶峰。数据安全与技术升级和供应链数据治理则可能处于低谷期，意味着这些技术目前面临挑战和调整，但未来有望进入稳步期。而机器自由交易则处于稳步期，随着技术的成熟和应用的普及，其在市场中的作用和影响力将逐渐稳定和增长。

  企业需要根据自身情况和市场环境，掌握不同技术的发展阶段和未来趋势，合理规划技术投资和应用策略，以确保在技术革新中保持竞争力和可持续发展。

  面对未来，企业需要在技术革新中找到新的增长点，通过智能化和自动化技术的应用，提高效率和生产力，增强决策能力、弹性和灵活性。只有这样，企业才能在激烈的市场之间的竞争中脱颖而出，实现长期的成功和可持续发展。

  2015年12月起在河北博柯莱智能装备科技股份有限公司担任总经理，现为邯郸市第十三届政协常委，邯郸市丛台区政府决策咨询顾问团高级专家，河北省装备职业教育集团委员会委员，河北省电工技术学会理事；曾获得河北青年科技奖、中国产学研创新成果奖。