今年 6 月，Gartner 相继发布《2026 全球供应链 Top 25》和《2026 供应链八大技术趋势》。
前者揭示"谁在领先"，后者回答"领先者凭什么领先"。
将两份报告结合来看，一个清晰的供应链竞争新范式正在形成：领先企业正从数字化、智能化进一步迈向自主化。
一、榜单格局：供应链领先者正在被重新定义
| 排名 | 企业 | 综合得分 |
|---|---|---|
| 1 | 施耐德电气（连续第四年居首） | 7.05 |
| 2 | 英伟达 | 6.42 |
| 3 | 沃尔玛（跃升 10 位） | 5.78 |
| 4 | 思科 | 5.77 |
| 5 | 阿斯利康 | 5.49 |
| 6—10 | 达能、联想、欧莱雅、强生、微软 | 5.21 — 4.92 |
| 11—15 | 高露洁棕榄、丰田、西门子、诺华、雀巢 | 4.88 — 4.44 |
| 16—20 | 京东、戴尔、通用磨坊、可口可乐、江森自控 | 4.41 — 4.09 |
| 21—25 | 帝亚吉欧、惠普、台积电、GSK、Inditex | 4.06 — 3.99 |
除年度 Top 25 榜单外，Gartner 还设有代表长期卓越表现的"大师级"（Masters）序列，入选门槛是在过去 10 年中至少 7 次位列全球前五。目前，亚马逊、苹果、宝洁和联合利华进入该序列，体现了其供应链能力的长期稳定性与持续领先优势。中国企业中，联想位列第 7，京东位列第 16。
榜单结构本身更具启示意义：前十名中，科技企业占据四席，消费品企业占据三席，而传统重工业企业仅有一家。
这意味着，"供应链卓越"的评价重心正在发生根本转变——从追求单点制造效率，转向构建端到端、可感知、可响应并能持续优化的供应链网络能力。
二、评分体系：供应链卓越不等于财务表现领先
相较于榜单名次，Gartner 的评分权重更能揭示其对"供应链卓越"的底层定义：
| 评分项 | 权重 | 性质 |
|---|---|---|
| 同行评分 | 25% | 行业认可 |
| Gartner 专家评分 | 25% | 专业评价 |
| ESG 表现 | 20% | 可持续发展 |
| 库存占营收比 | 10% | 供应链运营效率 |
| ROPA 变化 | 10% | 财务回报 |
| 毛利率变化 / 营收增长 | 各 5% | 业务增长 |
从评价体系看，Gartner 对"供应链卓越"的定义并不等同于短期财务表现：同行与专家评价合计占 50%，ESG 占 20%，财务指标仅占 30%。这意味着，真正的领先者不仅要创造利润，还要获得行业认可、具备可持续经营能力，并实现更高质量的库存运营。
其中，"库存占营收比"是衡量供应链运营基本功最直接的财务指标，权重达 10%，与 ROPA 并列，甚至高于毛利率与营收增长率之和。这进一步表明：库存效率已成为检验供应链卓越程度的核心标尺。
三、领先者画像：Top 25 企业的三项共性能力
| 共性 | Gartner 的描述 |
|---|---|
| 自主化劳动力 | 重新设计人与智能体的任务分工与协作机制，使双方既能独立执行，也能协同决策；重点不是用 AI 加速原有流程或压缩人力成本，而是重构工作的完成方式 |
| 以供应链网络为中心 | 将供应链网络设计由一次性规划转变为持续优化过程，通过区域化制造与采购等策略，提升供应链的适应性、韧性及风险响应能力 |
| 端到端编排 | 可视性延伸到企业边界之外：协同计划、生态内数据共享，并把可持续性嵌入产品设计 |
第一项趋势中的关键限定值得关注：企业应"重新设计工作的完成方式"，而非仅用 AI 加速现有流程或压缩人力成本。
多数企业仍将 AI 作为提效降本工具；领先企业则以 AI 为支点，重构任务分工、决策机制与业务流程。前者优化的是既有模式，后者创造的是全新运营模式——这正是普通实践者与 Top 25 企业之间的分水岭。
四、供应链八大技术趋势：三类支撑手段
另一份材料给出了支撑手段。Gartner 把 2026 年的八大供应链技术趋势分成三类：
| 类别 | 趋势 | 解决什么 |
|---|---|---|
| 智能系统 | 智能体 AI | 在复杂环境中自主规划、执行并动态调整任务，降低对人工持续干预的依赖 |
| 智能系统 | 物理 AI | 融合 AI 模型、IoT 传感器与机器人，构建"实时感知—智能分析—自主执行"的闭环 |
| 智能系统 | 多功能机器人 | 通过一套系统执行多类任务，缓解劳动力短缺，并减少针对单一工序配置专用设备的投入 |
| 智能系统 | 智能仿真 | 将 AI 与机器学习嵌入仿真模型，支持物流、运输及仓储网络的动态规划与持续优化 |
| 智能系统 | 领域专用语言模型 | 针对供应链术语、知识与业务流程进行训练或微调，提升专业场景下的理解与决策能力 |
| 多智能体 | 协作式多智能体系统 | 通过多个 AI 智能体跨职能、跨流程协作，实现复杂多步骤任务的自主编排与执行 |
| 治理框架 | 决策治理 | 为 AI 决策建立透明、可追溯且可问责的治理机制，控制合规与运营风险 |
| 治理框架 | 产品溯源 | 验证产品来源及全流程流转路径，满足供应链透明度、质量管理与监管合规要求 |
正如 Gartner 供应链研究副总裁兼研究主管 Christian Titze 所言："这些趋势并非渐进式改进，而是供应链转型的催化剂。"
两个数字进一步揭示了这一转型的方向：波士顿咨询的调研显示，已有 44% 的企业在供应链管理中部署 AI；Gartner 则预测，到 2030 年，50% 的跨职能供应链解决方案将嵌入能够自主决策与执行的智能体。AI 在供应链中的角色，正从辅助分析工具加速演变为自主运营主体。
五、交叉分析：领先实践与技术趋势如何相互印证
更具价值的分析方式，是将 Top 25 企业的共同能力与八大技术趋势逐一映射，由此识别领先企业如何将技术投入转化为可持续的供应链竞争优势。
| Top 25 的共性 | 对应的技术趋势 |
|---|---|
| 自主化劳动力 | 智能体 AI、多功能机器人、物理 AI |
| 以网络为中心 | 智能仿真（网络方案的动态推演） |
| 端到端编排 | 协作式多智能体系统、产品溯源 |
| 三者的共同底座 | 决策治理、领域专用语言模型 |
这张对照表揭示了一个关键结论：Top 25 企业的领先实践并非不可复制，其背后均有明确且已具备商业可用性的技术支撑。企业之间的真正差距，已不在于能否获得技术，而在于是否明确要用技术重构哪些流程、决策机制与运营模式。
总结
对制造企业而言，供应链 AI 转型的关键并非"是否应用 AI"，而是"用 AI 优化现有流程，还是重构供应链运营模式"。前者带来效率提升与成本改善，后者推动供应链能力实现结构性跃迁。
当前已有 44% 的企业部署 AI，但真正跻身 Top 25 的仍是少数——竞争差距不在技术采用率，而在应用深度与价值定位。
信息来源：Gartner《2026 全球供应链 Top 25》（2026 年 6 月 17 日发布）与《2026 年供应链八大技术趋势》。引述分别来自 Gartner 供应链高级总监分析师 Laura Rainier、副总裁兼研究主管 Christian Titze；AI 部署比例引自波士顿咨询（BCG）调研。榜单得分与权重为 Gartner 公布口径。