文章总结： 美陆军与C3AI签约，将生成式AI与智能代理嵌入旅级指挥网，实时预测备件燃料弹药需求，形成统一供应链数字孪生，集成ERP及多云平台，经FedRAMP认证，可在对抗环境实现补给可视、动态调配与风险预警，提升战备并降短缺。 综合评分： 82 文章分类： AI安全,供应链安全,安全工具,解决方案,安全运营

美陆军如何将AI用于后勤规划？

知远战略与防务研究所

2026年1月9日 12:05 江苏

以下文章来源于知远外军后勤 ，作者晓博

知远外军后勤 .

知远战略与防务研究所后勤研究中心

根据美国“军事AI”网站消息，2025年12月19日，美国企业级人工智能应用软件公司C3 AI宣布，已与美国陆军快速能力与关键技术办公室（RCCTO）签订合同，为在对抗性环境中作战的部队提供先进的AI工具，以便用于后勤规划。根据该计划，这家位于加州的公司将开发一套系统，用于预测旅级部队所需的备件、燃料和弹药需求，从而帮助前线部队更高效地规划补给工作。C3 AI的应用程序主要运用了智能代理和生成式人工智能技术，并集成至旅级指挥控制网络，能在高风险动态环境中强化作战准备并优化后勤保障流程，支持前沿部署部队在对抗性环境下完成物资的补给与调配，同时降低风险并维持作战节奏。该应用旨在提升部队的战备状态，并在高风险动态环境中优化后勤保障流程，即使在供应链中断或面临风险时，也能提供实时可视化管理，从而降低作战行动中的物资短缺风险。

作为一家加速数字化转型的企业级人工智能软件供应商，C3 AI公司的业务范围涉及供应网络优化、能源管理等领域，相关软件已部署于商业和政府部门，涵盖能源、金融及国防等行业，主要合作伙伴包括美国空军、雷神公司和美国银行。该平台已实现与谷歌云、微软云及亚马逊云等主流云平台的集成，可支持大规模部署。此外，C3 AI近期还获得了美国政府云平台安全认证FedRAMP授权，联邦机构可将其系统用于处理敏感的任务关键型数据。

虽然目前还无法得知该公司与陆军合作的细节，但从其官网发布的相关报告，也可以大致了解其需求规划与预测方面的做法。

一、需求规划

该公司发布的《C3 AI需求规划》文件中介绍，“C3 AI需求规划”是一款基于人工智能的应用程序，可协助需求规划师和企业领导者生成精准预测，协调跨职能团队，并制定统一的需求计划，从而实现更快速、更明智的供应链决策。

该应用程序助力企业突破传统、手动且基于规则的需求规划模式。借助它，规划师能够获得针对产品线、区域和规划周期量身定制的精准预测，这些预测会在各团队和业务层级间自动校准，以确保一致性和明晰性。规划师可以评估预测对收入、库存和服务水平的影响，并利用内置工具进行情景模拟，管理达成共识的工作流程。该应用程序与企业资源规划（ERP）及规划系统双向集成，支持自动化和人工介入的执行工作流程。

与传统规划软件相比，该工具凭借独特的技术方法实现了以下优势：（1）统一的供应链数字孪生；（2）先进的机器学习模型；（3）智能AI代理网络。统一的供应链数字孪生数据层将所有背景信息和运营数据（如销售与发货、库存、定价、促销等）以及天气和经济指标等外部数据整合到一个统一的数据层中。

C3 AI需求规划建立在统一的数据基础之上，运用先进模型生成准确的需求预测、触发警报并支持情景规划。基于人工智能的产品与业务层级细分功能，它能够针对各细分领域对模型进行微调，捕捉独特的需求模式。该应用还结合需求感知、驱动因素分析、预测及异常检测等技术，监测变化并主动识别风险。每个层级的预测都对其驱动因素做出清晰阐释，以帮助用户理解并信任预测结果。直观的模型管理工具使供应链团队能够持续监控并提升预测表现。

C3 AI需求规划采用智能代理网络，助力用户获取深刻见解、实现任务自动化，并推动供应链各环节的协作式工作流程。这些智能代理专为解决特定难题而设计，其功能涵盖从检索相关数据、生成预测，到协调不同层级间的需求，以及执行基于情景的建议。每个智能代理都运用推理能力来理解具体情境，适应不断变化的条件，并依据供应、生产和物流限制提供切实可行的见解。C3 AI的编排层对这些智能代理进行协调，使其协同工作，对任务进行优先级排序，权衡利弊，并在各团队间安排决策顺序。这使得规划人员能够用智能的、由智能代理驱动的环境取代静态工作流程和手动分析，该环境可主动识别风险、提出行动建议，并使各团队的决策保持一致。

借助C3 AI需求规划，企业能够将传统的需求规划转变为销售与运营规划流程中自主、智能且自适应的一部分。

二、需求预测

根据该公司发布的《AI驱动的供应链》文件，C3 AI 需求预测（C3AI Demand Forecasting）是其供应链套件中的核心企业级AI应用，聚焦于解决传统需求预测中准确性不足、效率低下等痛点，通过先进技术手段为大型复杂组织提供精准、动态的需求预测支持，进而优化供应链整体运营效能。

1.核心定位与解决的关键问题

在全球供应链需求波动加剧、市场环境瞬息万变的背景下，传统需求预测依赖手动工具、过时数据及静态规则化统计方法，难以应对无历史销售数据的新产品预测、需求偏好动态变化等场景，常导致库存过剩、缺货、运营成本高企等问题。

C3 AI需求预测的核心定位是：借助人工智能与机器学习技术，整合内外部多源数据，生成精细化、动态化的需求预测结果，帮助企业精准匹配供需，提升服务水平与运营效率，解决传统预测模式下准确率低、响应滞后、无法适配复杂场景等关键痛点。

2.核心技术与功能特性

一是多元数据整合能力。打破数据孤岛，统一整合内部数据（如历史销售数据、库存水平、生产计划、客户订单记录等）与外部数据（如市场趋势、天气、地理信息、社交媒体动态、行业政策等），为精准预测提供全面的数据支撑。

二是灵活的细分能力。为需求建模人员提供规则驱动与AI/机器学习驱动相结合的细分功能，包括无监督聚类等技术，可基于需求特征、数据可用性等多维度，实现自动化、动态化的需求细分，确保不同类型产品、客户、区域的预测模型适配性。

三是丰富的内置AI模型库。提供超过20种开箱即用的AI模型，覆盖需求预测全流程 —— 既包含数据清洗类模型（如异常检测、数据插补），也涵盖时间序列预测类模型（如深度学习、机器学习模型），可根据不同场景灵活选用，提升预测科学性。

四是数据驱动的异常管理。具备自动化的预测异常跟踪功能，通过内置的异常管理机制，实时识别预测过程中可能存在的数据问题、模型偏差等风险，保障预测结果的可靠性。

3.关键成效与价值体现

一是显著提升预测准确率。经实践验证，该应用可实现11.7%的预测准确率提升（覆盖300余种库存保有单位（SKU）），针对120种最难预测的SKU，准确率提升更是达到15.1%，大幅降低因预测偏差导致的供需失衡问题。

二是优化运营效率与成本。为生产和采购团队提供更精准的需求预测数据，确保产能规划、采购计划与客户需求精准匹配，减少供应相关成本（如过剩库存的持有成本、缺货导致的机会成本），提升整体运营效率。

三是提升客户满意度。通过精准预测保障订单满足率，减少缺货情况，同时避免因库存积压导致的产品滞销，进而提升服务水平与客户满意度。

四是提升团队工作效能。自动化的预测流程与异常管理功能，减少需求规划人员的手动操作工作量，缩短整体需求规划周期，提升规划团队的工作效率。

（平台编辑：黄潇潇）

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