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三横科技亮相消费电子供应链合作大会 以AI之力解锁非生产物资采购新范式

作者:龚作仁 文章来源:Laborer

2026-04-27 10:36

作者:龚作仁 文章来源:Laborer

2026-04-27 10:36

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本次消费电子供应链大会聚焦AI技术如何革新供应链管理,尤其是非生产物资采购领域,核心干货包括趋势洞察和实践案例。

1.AI成为供应链变革核心驱动力,结合“人工智能+”国家战略,推动消费电子产业智能化升级,如AI手机、电脑等细分领域的广泛应用。

2.三横科技展示AI原生系统解决方案,通过三横八爪鱼-SRM企业采购系统,用大模型和智能体优化采购全流程,解决物料数据混乱、审批冗长等痛点。

3.实操应用包括AI物料管理和AI采购助手两大智能体,前者通过品类清洗、属性推荐标准化物料数据,后者用自然语言输入自动匹配供应商和商品,大幅缩短采购时间,提升操作效率。

AI技术驱动消费电子产业发展,为品牌营销和产品研发提供新机遇。

1.消费趋势显示AI手机、AI个人电脑、AI家电等核心领域快速增长,用户行为通过AI采购系统简化流程,品牌可借此优化渠道建设和定价策略。

2.研究报告分析市场格局,如端侧大模型、智能体的创新应用,品牌在研发中可借鉴这些技术突破应对需求变化。

3.三横科技的AI实践案例揭示数字化升级路径,品牌可通过类似方案提升产品竞争力,顺应智能化浪潮中的出海趋势。

大会政策解读和市场机会提示卖家如何抓住AI驱动的增长点。

1.胡大剑倡议深化AI终端产业链协同创新、稳定核心元器件供需,提示卖家应对全球产业链调整风险,并建立信息共享机制。

2.消费需求变化带来新机会,如非生产物资采购数智化趋势,卖家可学习三横系统的商业模式,以自动寻源和履约减少运营成本,提升正面效益。

3.扶持政策和合作方式上,AI技术提供可学习点,例如应用AI采购助手简化流程,创造合作机会,规避供应链中断风险。

AI技术为工厂提供生产和设计数字化转型的商业机会。

1.非生产物资采购痛点如物料数据混乱和效率低下,三横科技的AI物料管理系统启示工厂如何通过品类清洗、属性推荐优化生产设计需求,提升标准化。

2.商业机会在推进电商化,AI采购系统自动处理供应商匹配和订单流程,帮助工厂降低采购延误风险,启示数字化供应链建设。

3.案例显示AI驱动供应链效能释放,工厂可借鉴这些实践推进自动化,挖掘新市场如消费电子出海中的合作伙伴需求。

行业发展趋势和新技术解决方案是服务商的关注焦点。

1.AI供应链变革趋势不可挡,研究报告分析端侧大模型、算力芯片等关键技术突破,服务商可据此预判市场方向。

2.客户痛点如采购流程低效和物料治理难题,三横科技提供全流程智能升级方案,包括AI物料管理和AI采购助手,解决数据混乱问题。

3.未来解决方案需深化AI智能体布局,共建开放生态,服务商可从案例中提取创新点子,如自然语言处理技术,应对行业痛点。

AI技术重塑商业平台需求,平台商需关注最新做法和运营风向。

1.商业对平台的需求包括智能处理采购流程,三横科技的八爪鱼-SRM系统展示平台功能,如大模型中枢自动编排审批和寻源,契合招商合作。

2.平台最新做法涉及AI原生编排,通过智能体协同降低运营风险,例如自动匹配供应商货期优化管理。

3.风向规避启示包括顺应供应链智能化趋势,平台可从案例学习如何构建开放生态,提升响应能力,抓住出海机遇。

产业新动向和政策建议为研究提供丰富资料。

1.研究报告揭示AI消费电子现状与趋势,如智能体、存储芯片等技术突破,研究者可分析产业新问题如全球供需波动。

2.政策法规建议如胡大剑提出搭建风险防控机制和推进产能出海,提供启示如何优化行业统筹。

3.商业模式创新示例如三横科技的AI原生系统,重塑非生产物资采购路径,研究者可探讨其智能体布局对供应链生态的影响。

声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

The Consumer Electronics Supply Chain Summit spotlighted how AI technology is revolutionizing supply chain management, particularly in non-production procurement. Key takeaways include industry trends and practical applications.

1. AI has become a core driver of supply chain transformation, aligning with China's "AI Plus" national strategy to accelerate intelligent upgrades in sectors like AI phones and computers.

2. Sanheng Technology demonstrated AI-native solutions through its Octopus-SRM procurement system, leveraging large models and AI agents to optimize workflows and address data fragmentation and inefficient approvals.

3. Practical implementations include two AI agents: one for material management that standardizes data through category cleansing and attribute recommendations, and another for procurement assistance that uses natural language input to automate supplier matching, significantly reducing procurement cycles.

AI technology is driving the consumer electronics industry forward, creating new opportunities for brand marketing and product development.

1. Market trends show rapid growth in AI phones, PCs, and appliances, with user behaviors simplified through AI procurement systems—enabling brands to optimize channel strategies and pricing.

2. Research highlights innovations like edge-side large models and AI agents, offering brands technical breakthroughs to adapt to evolving consumer demands.

3. Sanheng's case studies reveal digital transformation pathways, helping brands enhance product competitiveness and capitalize on global expansion opportunities amid the AI wave.

The summit's policy analysis and market insights guide sellers on capturing AI-driven growth opportunities.

1. Hu Dajian's call for collaborative innovation and stable component supply chains advises sellers to mitigate global risks through information sharing mechanisms.

2. Shifting demand patterns, such as digitalized non-production procurement, offer lessons from Sanheng's automated sourcing model to reduce operational costs.

3. AI technologies like procurement assistants simplify processes, creating partnership avenues while minimizing supply chain disruptions.

AI presents factories with digital transformation opportunities in production and design.

1. Sanheng's AI material management system addresses pain points like disorganized data through category cleansing, guiding factories toward standardization.

2. E-commerce integration via AI procurement systems automates supplier matching and order processing, reducing delays and inspiring digital supply chain builds.

3. Case studies demonstrate AI-driven efficiency gains, encouraging factories to adopt automation and explore partnerships in global consumer electronics markets.

Industry trends and technological solutions are critical focus areas for service providers.

1. Inevitable AI-driven supply chain shifts, including edge computing and chip advancements, help providers anticipate market directions.

2. Sanheng's end-to-end solutions—like AI material management and procurement assistants—address client pain points such as inefficient workflows.

3. Future strategies require deeper AI agent integration and open ecosystems, with innovations like natural language processing offering actionable insights.

AI is reshaping platform requirements, necessitating attention to operational trends.

1. Platforms must meet demands for intelligent procurement, as exemplified by Sanheng's Octopus-SRM system with automated approval and sourcing features.

2. AI-native orchestration through agent collaboration reduces operational risks, such as optimizing supplier lead times.

3. Adapting to smart supply chain trends allows platforms to build responsive ecosystems and seize global expansion opportunities.

Industry developments and policy recommendations provide rich material for research.

1. Studies reveal AI electronics trends, including AI agents and storage chips, enabling analysis of global supply-demand fluctuations.

2. Policy proposals like Hu Dajian's risk mitigation frameworks offer insights into industry coordination and capacity globalization.

3. Business model innovations, such as Sanheng's AI-native systems, redefine non-production procurement, inviting research into their ecosystem impact.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

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4月23日,以“AI领航·出海共赢”为主题的2026首届消费电子供应链合作大会在深圳隆重举行。本次大会由中国物流与采购联合会电子产业供应链分会主办,汇聚了众多行业专家、企业领袖与供应链创新实践者,共同探讨AI技术如何重塑消费电子产业供应链的未来格局。

作为数智化供应链领域的先行者,广州市三横信息科技有限公司(以下简称“三横科技”)受邀出席,并在大会上发表了主题演讲,系统展示三横科技如何利用AI原生技术重构企业非生产物资采购管理体系,为消费电子产业供应链数智升级提供全新路径。

1 趋势洞察:AI成为消费电子供应链变革核心驱动力

2026年是“十五五”规划开局之年,规划明确将“人工智能+”作为推动经济社会数智化转型的核心战略,推动智能终端、智能体等广泛应用。

中国物流与采购联合会副会长胡大剑在开幕致辞中指出,当前消费电子产业在人工智能赋能下迎来深度变革,叠加全球产业链格局调整、核心元器件供需不稳等行业挑战,本次大会恰逢其时、意义深远。他倡议深化AI终端产业链协同创新、稳定核心元器件长期供需合作、搭建信息共享与风险防控机制、顺应产业趋势有序推进产能出海,提升行业统筹调度与应急响应能力。

中国物流与采购联合会副会长 胡大剑

随后,大会重磅发布了 《“AI+消费电子”供应链研究报告》。中物联电子产业供应链分会秘书长潘海洪根据报告深入总结了人工智能浪潮下消费电子产业的发展现状与趋势,聚焦AI手机、AI个人电脑、AI家电、智能可穿戴设备、智能机器人等核心细分领域,深度剖析端侧大模型、智能体、算力芯片、存储芯片、续航与散热系统、供应链智能化等关键环节,系统分析了“AI+消费电子”的产业现状、技术突破、市场格局与未来趋势,为行业提供决策参考和智力支撑。

中物联电子产业供应链分会秘书长 潘海洪

2 三横科技:以AI原生系统重塑非生产物资采购管理

在大会主论坛的发言环节,三横科技副总裁、业务中心总经理刘觅带来了题为《AI驱动消费电子非生产物资采购管理数智化升级》的精彩分享,向与会嘉宾全面展示了三横科技在供应链管理方面的AI实战成果。

企业非生产物资采购管理长期面临物料库数据混乱、审批流程冗长、操作效率低下等痛点,拖累供应链管理数智化转型效率。三横科技为客户提供三横八爪鱼-SRM企业采购系统解决方案,以AI原生编排的采购系统,用大模型+采购智能体作为中枢,让系统“听懂采购意图、自己规划路径、自动处理问题”,实现需求提报、寻源、订单、履约、供应商管理等全流程智能化升级,以AI技术驱动解决企业内部采购管理难题。


三横科技副总裁、业务中心总经理 刘觅

会上,三横科技还重点展示了AI物料管理与AI采购助手两大核心智能体在非生产物资采购管理中的创新应用与实践,引发与会嘉宾强烈反响。

l AI物料管理:通过品类清洗、属性推荐、物料清洗、创建物料、物料匹配商品多个流程节点,构建物料标准化体系,智能清洗与治理物料数据,从源头解决物料数据管理难题。

l AI采购助手:只需用户在对话入口用自然语言输入需求,智能体自动查询商品库、匹配供应商货期、推荐商品清单,确认提交后系统自动识别采购类型、匹配预算、编排审批流程,将采购流程大大缩短。

三横科技以AI原生系统为核心,通过多个智能体协同发力,帮助企业打破非生产物资采购的管理瓶颈,真正释放供应链数智化升级的实战效能。

本次消费电子供应链合作大会,汇聚产业链上下游的智慧与力量,从宏观趋势研判到前沿技术交锋,从标准研讨到实践案例分享,大会全方位呈现了AI技术驱动消费电子供应链变革的丰富图景。

AI技术正在深刻重塑消费电子供应链的每一个环节,智能化浪潮势不可挡。展望未来,三横科技将抓紧时代机遇,继续深化AI智能体布局,携手行业伙伴共建开放、协同、智能的供应链新生态!

注:文/龚作仁,文章来源:Laborer,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

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FAQ回顾

什么是三横科技的AI原生采购系统解决方案?

三横科技提供三横八爪鱼-SRM企业采购系统解决方案。该系统以AI原生编排,核心是“大模型+采购智能体”,能自动理解采购意图、规划路径并处理问题,覆盖需求提报、寻源、订单、履约及供应商管理等全流程。

三横科技的AI智能体在非生产物资采购中有哪些具体应用?

主要应用包括AI物料管理和AI采购助手。AI物料管理负责构建标准化体系,智能清洗与治理物料数据;AI采购助手则通过自然语言对话入口,自动查询商品、匹配供应商、推荐清单,并自动编排审批流程,大幅缩短采购周期。

2026年消费电子供应链的发展趋势是什么?

根据《“AI 消费电子”供应链研究报告》,AI是核心驱动力。趋势聚焦于AI手机、AI个人电脑、AI家电、智能可穿戴设备等细分领域,涉及端侧大模型、智能体、算力芯片、供应链智能化等关键环节的深度变革。

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