基于DeepSeek技术创新与实践路径的多模态AI重构智慧供应链研究
蔡鸿亮;彭新良;文章聚焦于DeepSeek(深度求索)与AI(人工智能)技术在智慧供应链领域的深度融合与创新应用。通过分析传统供应链管理的固有痛点(如单模态数据局限性、复杂场景适应性差及决策滞后性),系统阐述了多模态AI与生成式AI如何重构智能管理范式，实现供应链全链路的价值跃升。文章研究对比了DeepSeek-V3与其他主流模型(如Claude-3.5、GPT-4o等)的性能，指出其在高性价比、中文处理及开源灵活性等方面的核心优势。同时，提出了“多模态AI四维重构模型”(感知—决策—协同—体验)与“生成式AI三阶跃迁框架”(战略生成—战术优化—执行纠偏),并通过采购、计划、交付等环节的案例展示了AI技术的实际应用价值。文章还展望了AI驱动的供应链优化未来趋势，包括全链路智能化、与物联网及区块链的融合、可持续性发展等，并针对技术、人才与数据挑战提出了应对策略，呼吁构建多方协同的AI供应链生态系统。文章的研究为供应链智能化转型提供了理论与实践参考。
供应链质量生态管理视角下供应商智联协同质量管理模式研究——以联想集团“极限左移”模式为例
何桢;梁奇伟;谢晓波;宋扬;随着企业间竞争的日益加剧，产品质量作为衡量企业核心竞争力的关键要素，一直备受关注。然而，众多产品缺陷是供应商的零部件或原材料质量问题导致的，这使得供应商质量管理成为一项极具挑战性的任务。经过相关理论研究和产业实践分析后，文章创新性地提出了以“端边云网智”为框架的联想供应商智联协同质量管理模式，经过一系列实践验证，该模式取得了显著成效。该模式践行“极限左移”理念，依靠数字化和AI技术，打造以“端边自治—边云协同”为核心的供应链生态质量管理新范式，旨在提升供应链整体质量绩效水平，保障产业链持续成功，同时也为智能制造行业提供了供应商质量管理的新视角。
碳排放成本下带时间窗的多车型物流配送路径优化
肖强;施伟;郑云健;张园园;面对环境挑战，物流配送迫切需要降低碳排放。文章针对物流配送中带时间窗的多车型车辆路径问题(HVRPTW),构建考虑碳排放成本的优化模型。以固定成本、运输成本、碳排放成本和超时惩罚成本之和最小为目标，采用改进遗传算法(SGA)求解。结果表明：相较于传统遗传算法，SGA收敛更早，寻优结果更加稳定，得到的目标值更优，总成本平均节约2.85%;3种运输场景中，车辆型号选择偏差会对总成本和碳排放造成影响。考虑碳排放成本模型能够减少碳排放，并降低总成本。文章的研究结果可为物流企业在配送过程中减少碳排放提供有效建议。
供应商选择环节企业大宗物资采购管理的优化策略研究
张艳芳;作为企业大宗物资采购的关键环节，供应商选择环节的舞弊现象颇为频发。优化大宗物资采购的管理策略是推动企业做强做优做大的重要保障。文章从识别供应商选择方式中存在的舞弊手段入手，深入剖析舞弊手段的特征和识别要点，在此基础上从4个方面提出了供应商选择环节企业大宗物资采购管理的优化策略。一是优化招投标采购过程中的风险管控流程，运用数字化手段加强招投标采购的信息化建设，构建供应商评价体系，实现风险管控措施与招投标采购业务深度融合。二是加强对邀请招标采购方式实施条件的审核，构建精准识别利益相关方的管理体系，完善防止变相规避外地投标人的管控措施。三是规范无限制独家谈判的供应商选择程序，细化评分标准的设置条款，加强对简化采购程序的实质性审核。四是审慎选择单一来源采购方式，严格执行单一来源采购决策上会制度，构建防止“政策悬空”“权力寻租”的长效预警机制和监督机制。
新质生产力下创新驱动产业升级的机制分析与实现路径
姜招朋;张震;马建安;新质生产力是数字经济时代大国博弈的重器，其生态体系的构建离不开创新颠覆性技术和重大原创成果带来的产业升级。学者们从经济理论创新、产业升级、多重逻辑、指标构建、培育路径、中国式现代化等方面对新质生产力与创新驱动展开了研究。本文认为，新质生产力的内涵包括数据要素使生产力发生了根本性变革、数字化工具体系根本性重塑生产力形态、从需求端创造新需求、赋能传统产业新增长、形成战略性新兴产业和未来产业的优质高效多样化的供给体系。新质生产力的创新驱动仍以技术创新为先导，颠覆性技术的强渗透性是新质生产力产生和发展的革命性力量；组织的灵活性是吸收和利用颠覆性技术的前提条件；制度的适应性调整是新质生产力的“新”与“质”的保证。创新驱动产业升级的机制包括：大国规模优势为基础支撑；新技术、新模式与新业态融合共生；技术、组织和制度的协同关系形成关键动力。创新驱动产业升级的实现路径是提升自主技术创新能力，优化创新生态系统环境；加大组织结构调整创新，发展新产业新业态新模式；不断完善体制机制创新，有力保障产业升级。
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