企业构建供应链AI Agent时，大模型能解释"SKU为什么缺货"，却无法回答"如果供应商没延期，缺货还会发生吗"——它擅长相关性联想，而非因果推理。当前两条路径各有局限：大模型+上下文工程理解的是"供应链"的一般规律，而非"你的供应链"的具体机制；专家知识蒸馏虽贴近企业逻辑，但经验本质上是关联规则，而非因果结构。图灵奖得主Judea Pearl提出因果阶梯三层：第一层"看见"，观察相关性；第二层"行动"，做干预推理；第三层"想象"，做反事实推理。绝大多数AI系统停留在第一层，而企业真正需要的经营问题几乎都在第二层和第三层。以催单场景为例：催单与缺货高度相关，但催单并非缺货原因，而是供应商产能紧张这个"共同原因"投下的影子。第二层用do操作回答"催单是否有效"，第三层用反事实推理回答"如果没催单，这个订单是否一定延期"。下一代供应链世界模型需整合优化的计算能力、仿真的演化能力与大模型的感知能力，但三者间仍缺少"机制层"——因果模型将异常信号和专家解释转化为明确、可检验的机制假设，持续回答"我们相信世界怎样运行，为什么这样相信"。
发布于 江苏
分享
评论
1
未登录
友善发言
评论
加载中
