2026年以来，在地缘冲突扰动下，全球供应链的安全和韧性受到了空前考验。而作为全球唯一拥有全工业门类的国家，中国成为全球产业链供应链重要的稳定锚。
6月22日至26日，第四届链博会在京举行。《华夏时报》记者了解到，来自85个国家、地区和国际组织的676家中外链主企业、专精特新（885929）企业和行业机构参展，其中外资参展商比例达到36.5%，世界500强及行业龙头企业参展的占比超过65%。与上届相比，规模都有所提升。
本报记者在展会期间观察到，多家全球巨头都带来了自己的产业链伙伴。例如，高通（QCOM）展出了应用其平台的荣耀、小米（K81810）、华硕、联想（K80992）等厂家的终端产品，首次参展的SK海力士（SKHY）携无锡、大连两大生产基地参展，并带来了覆盖电子特气、湿化学品、半导体（881121）精密清洗和封装测试的8家中国供应链合作伙伴。此外，也有不少省份带来了自身的优势产业链，例如湖北重点展示了具身智能机器人产业链，上海携11家低空企业组团亮相。
中国贸促会在本次链博会上发布的《全球供应链促进报告2026》显示，2018—2025年，全球供应链促进指数、连接指数、创新指数（399100）、韧性指数年均复合增长率分别为16.07%、7.48%、14.4%、3.23%。2025年，全球供应链韧性指数增幅为2.19%，仍未恢复至历史高位。因此该报告认为，维护全球供应链韧性和稳定至关重要，是推动世界经济发展的重要保障。
巨头加码投资中国
当前整体来看，全球贸易形成了三个中心格局，亚洲以中国为中心、北美以美国为中心、欧洲以德国为中心。在高度分工的当下，全球供应链、产业链、价值链紧密联系，每个国家都是合作链条中的一环，从一杯奶茶到一件衣服，从一块芯片到一台人形机器人（886069），每一件我们日常随处可见的商品背后都有供应链的身影。
例如，在城市里随处可见的品牌咖啡店打包纸袋，其中一部分就来自参展商金光集团APP。作为印尼侨企，公司30余年来在中国布局了宁波亚浆、江苏金东纸业、金红叶纸业、山东博汇等大型浆纸业企业，拥有清风、未来世界等生活用纸和办公用纸品牌，已建成涵盖育林、制浆、造纸（881137）、终端纸制品乃至造纸（881137）装备的完整产业体系。此次链博会，金光集团APP推出了多款链博会定制款纸品，其中一款抽纸采用100%原生木浆制成，兼具0塑与低碳特性。
金光集团APP(中国)副总裁翟京丽向《华夏时报》记者表示，当前产业竞争正从产品与企业间的单点较量，加速转向产业链与生态体系的系统性竞争。公司希望借助链博会这一开放平台，进一步汇聚多方力量，助力中国林浆纸产业实现更加绿色、更加韧性、更高质量的发展。
而作为农业与食品供应链的链主企业，四届链博全勤生嘉吉也展示了“从农田到餐桌”的全链条全球运营能力。嘉吉北亚区副总裁刘畅向《华夏时报》记者表示，中国市场始终是嘉吉全球战略的重要组成部分。目前嘉吉在中国设立4大研发中心，包含基础研发、应用研发、生产环境测试实验等，为新技术和新产品提供本地化技术支撑与数据验证。“嘉吉将持续加大在华投入与创新，与产业伙伴深化协同，提升供应链韧性与效率，推动农业与食品产业向更加高效、安全和可持续方向发展。”她说。
AI深度赋能供应链
而随着新一轮科技革命与产业变革的加速，AI正在成为供应链价值重构的核心引擎，越来越多的企业通过数智化技术重塑了供应链价值曲线。
在本次链博会上，施耐德电气副总裁、中国及东亚区市场营销部负责人古月向《华夏时报》记者介绍，施耐德电气在中国打造了三座世界级“灯塔工厂”，人工智能（885728）在其中都有不同的应用。上海普陀的“端到端灯塔工厂”将AI、5G（885556）、AR等先进技术融入从设计到交付的端到端全链路，实现人均生产效率提升82%、订单生产交付时间缩短67%；无锡“可持续灯塔工厂”依托AI优化生态设计，搭建闭环碳跟踪平台，运用机器学习模型深挖节能空间，实现范围1和范围2减碳90%；而武汉“人才灯塔工厂”部署了21个AI智能体（886099），一方面将工程师从报表制作等烦琐任务中解放出来，专注于工艺优化等高价值创新，另一方面借助AI驱动的定制化“学习包”，新员工的入职培训周期（883436）从75天缩短至15天。
在超额完成过去五年内推动全球前1000家核心供应商平均减碳50%以上的目标后，此次展会上，施耐德电气正式启动供应商“零碳计划2.0”，计划到2030年推动1500家供应商加入协同脱碳进程。古月指出，要完成这样的目标，不太可能只是通过传统的人力就能实现，一定需要大量的AI算法或方法论的植入，才能使得上下游供应链共同实现更加绿色、更加可持续的未来。
而嘉吉也正将人工智能（885728）逐步融入从农场到供应链再到产品研发的关键环节。据介绍，目前公司在农业端已经开始利用AI支持精准养殖和营养管理，在生产环节通过计算机视觉和智能设备提升效率和安全，在供应链中将AI用于优化物流调度和提升风险预测能力，在研发端也通过大数据和生成式技术加速产品创新与配方优化。其认为，AI的价值在于帮助行业从经验驱动转向数据和预测驱动，提高资源利用效率，增强供应链韧性，并更好支持可持续发展目标。同时，AI仍需在数据质量、安全和应用边界方面保持审慎推进，确保其在农业和食品体系中的负责任应用。
