“模型不是产品” ：C3.AI供应链产品路线图的启示

前两天，微软的CTO 凯文・斯科特Kevin Scott在一次采访中强调："模型不是产品。"这一洞见直指当前软件产业的核心问题——许多企业过度关注AI模型和算法本身，被技术细节所吸引，而忽略了最重要的事情：打造好的产品。他指出："这是这些周期开始时的特征，技术人员完全沉浸在技术细节中，他们有点忘记了真正重要的是做好产品。" C3.ai这家专注在供应链AI产品的公司在Forrester Wave：AI/ ML 平台报告中被评选为行业的领导者，我们可以从这家公司的产品路线图来看看AI如何在供应链软件产品落地。

"未来是预测性的，未来是主动性的，未来是变革性的。"这句话道出了供应链管理范式转变的本质。在这个新范式中，企业不再被动应对已经发生的问题，而是主动预测潜在风险并采取预防措施。从某种意义上说，我们正站在一个分水岭：能够在业务全流程大规模部署人工智能的企业将在未来十年内占据显著的竞争优势。

C3.ai凭借15年企业AI开发与部署经验，理解这一转型的难度。作为一个客户可无代码定制的AI应用平台，C3.ai已投入超过30亿美元打造C3 Agentic AI平台，旨在解决企业级AI部署的核心技术挑战。这些挑战包括多模态数据集成、企业级安全、多云部署、AI机器学习管道与复杂业务工作流程的融合。对于企业来说，这意味着他们可以专注于业务价值，而不必被技术复杂性所困扰。平台既提供高度可定制的开发环境，又内置了大量成熟的预构建应用，使客户能够根据自身需求选择最合适的方式创造价值。

以C3.ai预置的"Contested Logistics"应用为例，该应用整合企业的所有数据源—从销售订单、设施信息到库存数据和供应商数据，创建了统一的供应链视图。开发人员通过直观的Studio界面配置应用，利用预构建的机器学习模型预测潜在问题。

当系统预测到某个地区即将发生缺货风险时，智能代理不仅识别出问题，还提供了两种解决方案：更新安全库存水平以预防未来12-16周的问题，并调整当前周的配送计划。通过视觉地图界面，决策者可以看到最关键区域和关联配送中心。AI视觉系统进一步提供配送中心的虚拟交互界面，显示卡车装载进度和预计出发时间。

这种新范式的核心是数据、AI智能与执行的闭环。数据提供了对现状的理解，AI生成预测和建议，执行将这些建议转化为行动，而这些行动又产生新的数据，形成一个持续改进的循环。C3.ai的平台方法相比点解决方案的优势在于它能够支持这个完整的闭环，确保各个环节之间的无缝衔接。

AI与领域专业知识的融合是另一个关键趋势。纯粹的技术解决方案往往缺乏对特定行业和业务流程的深入理解，而传统的领域专家可能缺乏先进分析能力。C3.ai的方法弥合了这一鸿沟，将AI技术与内置的行业对象模型和最佳实践相结合，同时允许企业添加自己的领域专业知识作为扩展。

四大技术支柱：产品路线图详解

在理解了企业供应链转型的宏观背景后，我们需要深入探索C3.ai供应链AI产品路线图的四大技术支柱：全方位智能代理（Agentic AI Everywhere）、数据融合（Data Fusion）、开发者中心（Developer Hub）和AI视觉系统（AI Vision）—共同构成了未来企业软件的基础。这些支柱不仅代表了公司的技术实力，也展示了其对未来供应链管理的战略愿景。

全方位智能代理（Agentic AI Everywhere）作为第一个支柱，正彻底改变企业与技术系统的交互方式。在C3.ai的生态系统中，智能代理已嵌入每个应用程序和开发环境。以C3.ai Studio为例，开发人员只需询问"我的应用程序是否健康"，智能代理就能理解底层应用程序性能数据，自动识别近期错误并将其分组，然后提供解决方案的推荐理由和文档。这种交互方式不仅提高了开发效率，还实现了系统诊断和问题解决的自动化。

数据融合（Data Fusion）作为第二个支柱，正在重新定义企业数据管理的方式。在传统环境中，数据集成往往是一个耗时且容易出错的过程，需要大量的手动编码和维护。C3.ai的数据融合技术通过可视化表示和图形化设计工具，极大地简化了这一过程。数据工程师、数据科学家和应用程序开发人员现在可以通过直观的界面选择、关联和转换企业内部和外部数据，同时在整个过程中保持完整的数据血缘关系和治理。

这种方法的强大之处在于它能够处理结构化和非结构化数据，创建统一的联合表示。在实践中，这意味着企业可以将ERP系统、CRM系统、物联网传感器数据和外部市场信息整合到一个统一的视图中。对于供应链管理来说，这种能力至关重要，因为供应链决策通常需要考虑来自多个来源的信息。通过数据融合，企业可以获得全面的供应链可见性，为优化决策提供坚实的基础。

开发者中心（Developer Hub）作为第三个支柱，正在解决企业AI人才短缺的问题。随着AI技术的快速发展，企业面临着获取和培养AI人才的挑战。C3.ai的开发者中心通过三个关键方面解决这一问题：世界级的培训、情境化文档和AI代码辅助。

新的培训体验更加直观，基于任务和模块化，使开发人员能够快速掌握所需的技能。文档已完全重新设计，可在应用程序和工具的任何位置上下文中获得，具有新的信息层次结构和广泛的示例，使开发和故障排除更加高效。最引人注目的是C3.ai代码助手，这是一个AI驱动的编码助手，能够编写C3.ai代码、提供必要的文档，并指导应用程序开发。据报道，自推出以来，C3.ai代码助手已经生成了近百万行即用代码，解决了数千个社区问题，极大地提高了开发效率。

AI视觉系统（AI Vision）作为第四个支柱，提供了一个革命性的新界面，将资产和业务流程可视化为高保真和交互式3D模型。视觉化一直是人类理解复杂信息的强大工具，而C3.ai的AI视觉系统将这一能力提升到了新的水平。用户现在可以通过3D交互式用户体验与整个设施互动，这种体验不仅直观，还能提供上下文信息，支持更好的决策制定。

以一个乙烯生产设施为例，操作人员可以在虚拟环境中导航并查看开放警报。当物理设施添加新设备时，也可以添加相应的虚拟3D表示。更重要的是，这种视觉表示不仅是静态的，还能与实时数据和预测分析相结合，为用户提供动态的决策支持。例如，当一个泵存在故障风险时，用户可以在3D模型中查看其位置，了解其在生产单元中的作用，评估潜在影响，并查看建议的维修步骤。这种视觉化的上下文极大地提高了决策的效率和准确性。

新引擎：多步骤编排AI Agents

在C3 AI的平台中，多步骤编排AI Agents（Multi-hop Orchestration Agents）架构通过三个核心组件实现：对话式代码编排代理、多模态数据检索代理和优化建模代理。

对话式代码编排代理作为控制中心，将用户请求转化为指令，协调数据检索、优化和分析工作，确保整个系统无缝协作。多模态数据检索代理负责理解用户请求并从企业数据源收集相关信息，即使用户不了解确切的数据库结构。优化建模代理则构建定制化的供应链优化模型，将专家定义的业务规则转化为数学约束，专注于库存优化或路线规划等任务。

AI代理最显著的特征是其迭代推理能力。传统AI系统通常在单一步骤中完成任务处理：输入数据，应用算法，输出结果。相比之下，多步骤编排AI Agents遵循一种更为复杂的流程：收集初始数据，分析并识别信息缺口，寻求额外数据，重新评估，然后继续这个循环直到达成充分理解。这种方法允许代理处理不完整或模糊的输入，并逐步构建对复杂情况的理解。

一家领先的汽车零部件制造商在实施这种技术后分享了一个启示性案例。他们的供应链管理者经常需要做出库存补货决策，但每个零部件的最佳策略依赖于众多因素，包括供应商可靠性、运输时间和需求波动。传统系统要求管理者手动整合这些信息并应用复杂规则。而采用多步骤AI代理后，管理者只需表达他们的目标（如"优化A类零部件的库存水平"），代理会自动执行必要的数据收集和分析步骤，包括检查历史需求模式、供应商绩效记录和当前库存水平，然后提供经过细致权衡的建议。

多步骤编排AI Agents的另一关键能力是工具集成。这些系统不仅仅依靠自身的处理能力，还能无缝调用专门的工具和服务，就像熟练的工匠会根据具体任务选择合适的工具一样。在供应链环境中，这些工具可能包括预测算法、优化求解器、数据库查询系统甚至外部API（如天气服务或港口拥堵监测）。

代理分类维度也是理解这些系统的重要方面。从交互方式看，AI代理可分为单代理系统和多代理系统。单代理系统适用于独立执行的简单任务，如基本库存查询；而多代理系统则由多个专业化代理组成，通常由一个编排代理协调，特别适合复杂任务如供应链优化，其中涉及需求预测、库存管理和物流规划等多个专业领域。

从行动方法看，代理可分为工具调用代理和代码代理。工具调用代理主要通过API与外部工具和服务交互，适合需要外部输入的情况；代码代理则专注于内部数据处理和计算，更适合算法密集型任务；而混合多代理系统则结合两者优势，为复杂供应链挑战提供最全面的解决方案。

结语

Forrester在报告中这么评价：

C3 AI 正在为企业描绘一个 AI 驱动的未来。这家由深具远见的领导团队掌舵的公司，怀抱着宏大的构想，不仅勾勒出 AI 时代商业发展的蓝图，也为企业当下如何迈向行业 AI 标杆提供了清晰可行的路径。C3 AI 认为，当前许多传统的非 AI 企业应用程序由于技术债务沉重，难以适应 AI 的迅猛发展。基于此，公司采取的创新战略，是在其平台中提供一系列经过验证、具备显著经济效益的预构建应用。

在市场策略上，C3 AI 聚焦于全球大型组织中最具潜力的 AI 场景，以充分释放平台的商业价值。这一策略虽然意味着更长的销售周期和更复杂的变革管理过程，但也因此更能引起企业高管层的重视。

在数据和模型治理、应用开发工具以及安全性方面，C3 AI 展现出显著优势。尽管如此，在模型训练工具和生成式 AI 的提示工程管理方面，仍有进一步完善的空间。许多参考客户认可 C3 AI 对落地实施的高度投入，以及其在多个行业和通用场景中提供的数十款成熟 AI 应用。对于希望在定制 AI 方案的基础上，也能快速应用现成 AI 工具的企业而言，C3 AI 无疑是一个值得考虑的坚实平台。