《2025数智采购供应链发展报告》由亿邦智库联合中国物流与采购联合会公共采购分会、中国物流与采购联合会数字化采购分会（筹）共同打造。此报告聚焦数智采购供应链领域，以专业视角和深度洞察，为行业参与者呈上了一份极具前瞻性与实用性的发展指南。

数据洞察：勾勒行业发展轮廓

报告凭借详实精准的数据，清晰描绘出 2024 年数智采购供应链行业的规模与增长态势。数据显示，2024 年我国企业物资采购总额高达 188.3 万亿元，同比增长 7.3%，展现出行业强大的发展动力与广阔的市场空间。其中，数字化采购总额达到 21.7 万亿元，同比增长 16.2%，数字化采购渗透率提升至 11.5%。这一系列数据不仅反映了行业数字化进程的加速推进，更为企业精准评估自身在市场中的位置提供了量化依据，助力企业明确发展方向，科学合理地规划资源投入，在激烈的市场竞争中找准定位、稳健前行。

案例剖析：探寻成功转型路径

为深入剖析行业发展路径，报告精心挑选了 23 家央国企标杆案例以及 11 家供应链平台和技术服务商案例，全方位展示数智采购供应链的实践成果。

在央国企领域，中石化易派客、宝武欧贝等企业通过数字化手段重构供应链生态，显著提升了供应链的韧性。它们以数字化为纽带，整合上下游资源，优化供应链流程，实现了供应链的高效协同与灵活响应，为大型企业在复杂多变的市场环境中构建竞争优势提供了宝贵经验。

供应链平台和技术服务商方面，震坤行、鑫方盛等数字化先锋借助前沿技术，如大数据、人工智能、区块链等，有效提升了供应链协同效率与决策精准度。它们通过搭建数字化平台，打破信息壁垒，实现数据的实时共享与智能分析，为企业提供精准的市场预测、优化的采购方案以及高效的物流配送服务，助力企业实现降本增效。

这些丰富多样的案例涵盖了不同企业类型和业务模式，无论是大型企业探索供应链生态构建，还是中小企业寻求技术赋能转型，都能从中汲取经验，找到契合自身的发展策略，为企业的数智化转型提供了广泛的借鉴样本。

工业品采购：痛点解析与破局之策

报告深入剖析了工业品采购面临的分类编码不规范、规格参数不统一、商品详情不一致等痛点。分类编码的混乱使得不同企业间难以准确识别和匹配商品，增加了采购的沟通成本和错误率；规格参数的不统一导致采购方难以对产品进行精准比较和筛选，影响采购决策的科学性；商品详情不一致则可能引发后续的质量纠纷和售后问题。这些问题严重制约了采购效率，增加了企业的运营成本。

为此，报告提出了技术与标准双轮驱动的解决方案。通过引入智能编码转换系统，能够自动将不同企业的编码规则进行转换和统一，实现商品编码的精准匹配和高效互通；利用标准化参数解析平台，对各类工业品的规格参数进行标准化处理和解析，为采购方提供清晰、准确的参数对比信息；同时，推动工业品数据全生命周期管理，确保商品详情在不同环节的一致性和准确性。这一解决方案为企业解决采购难题提供了新思路，有助于提升工业品采购的整体效率和效益。

挑战机遇：指引企业战略布局

报告不仅呈现了行业的现状与成果，还深入探讨了行业面临的挑战与机遇，为企业提前布局、制定针对性策略提供了重要参考。

在挑战方面，除工业品采购痛点外，传统采购思维的固化使得企业难以适应数字化时代的需求变化；私域与平台化运营模式的选择也让企业面临两难抉择，如何在两者之间找到平衡点成为企业亟待解决的问题。

然而，挑战与机遇并存。报告也阐述了供应链平台在新质生产力、首台首套创新、供应链金融、国产替代、场景化 + AI 大模型等领域的发展潜力。新质生产力的崛起为供应链创新提供了新的动力；首台首套创新有助于企业提升核心竞争力；供应链金融的发展为企业解决了资金难题；国产替代趋势为企业带来了新的市场机遇；场景化 + AI 大模型的应用则进一步提升了供应链的智能化水平。企业若能提前布局，把握这些新兴机遇，便有望在挑战中实现弯道超车，赢得市场竞争的主动权。

总结

《2025 数智采购供应链发展报告》凭借详实的数据、丰富的案例和深入的分析，为采购供应链行业的从业者提供了全面且深入的行业全景图，对推动行业的数智化转型和可持续发展具有重要的指导意义与参考价值。

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 一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

 

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

*   大模型 AI 能干什么？
*   大模型是怎样获得「智能」的？
*   用好 AI 的核心心法
*   大模型应用业务架构
*   大模型应用技术架构
*   代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
*   提示工程的意义和核心思想
*   Prompt 典型构成
*   指令调优方法论
*   思维链和思维树
*   Prompt 攻击和防范
*   …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

*   为什么要做 RAG
*   搭建一个简单的 ChatPDF
*   检索的基础概念
*   什么是向量表示（Embeddings）
*   向量数据库与向量检索
*   基于向量检索的 RAG
*   搭建 RAG 系统的扩展知识
*   混合检索与 RAG-Fusion 简介
*   向量模型本地部署
*   …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

*   为什么要做 RAG
*   什么是模型
*   什么是模型训练
*   求解器 & 损失函数简介
*   小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
*   什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
*   Transformer结构简介
*   轻量化微调
*   实验数据集的构建
*   …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

*   硬件选型
*   带你了解全球大模型
*   使用国产大模型服务
*   搭建 OpenAI 代理
*   热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
*   在本地计算机运行大模型
*   大模型的私有化部署
*   基于 vLLM 部署大模型
*   案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
*   部署一套开源 LLM 项目
*   内容安全
*   互联网信息服务算法备案
*   …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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