10月30日，中国商业发展研究中心发布《中国供应链发展报告（2026）——第四方物流与供应链控制塔专题》。报告以2025年完整年度数据为基线，梳理了我国物流与供应链的运行态势、第四方物流的能力边界、人工智能驱动的控制塔架构，以及数字化投入的价值评估方法。

与常见的行业概览不同，这份报告把落脚点放在一个更具体的问题上：企业在供应链数字化上的投入，值不值、何时做、怎么做。

规模稳增，成本率创新低

报告援引中国物流与采购联合会《2025年全国物流运行情况通报》数据：2025年全国社会物流总额368.2万亿元，按可比价格计算同比增长 5.1%；社会物流总费用19.5万亿元，同比增长3.0%；社会物流总费用与国内生产总值的比率降至13.9%，为有统计以来最低水平。

费用增速低于规模增速，被报告视为年度最值得关注的结构性变化，意味着我国物流降本已从“压价”阶段进入“结构与效率”阶段。按照《有效降低全社会物流成本行动方案》，到2027年该比率要降至13.5%左右，距2025年水平还差0.4个百分点，平均每年需再降约0.2个百分点。

外包的深化则为“整合者”角色提供了土壤。据灼识咨询（CIC）测算，我国外包物流市场规模由 2020 年的6.5万亿元增至2025年的9.2万亿元，外包渗透率由43.9%升至47.8%。报告认为，当越来越多的货主把物流交给外部完成，“由谁来统筹这些外部服务商”正在成为新的管理命题。

整合者、控制塔与数据地基

报告将应对之道概括为“第四方物流（整合者角色）＋供应链控制塔（数据与决策中枢）＋AI调度（执行智能化）”的组合路径，并强调三者并非并列：没有整合者的中立身份，多主体数据难以汇聚；没有控制塔这一决策中枢，数据只是堆积；而三者共同的地基是数据治理。

在报告看来，AI调度的落地瓶颈是数据质量，而非算法。控制塔项目的主要工作量往往落在主数据统一、字段口径对齐等数据治理工作上，跳过这一步直接采购“智能”功能，是实践中最常见的失败原因。

这条路径也并不普适。报告列出了三项可复制性边界：行业复杂度、年度支出规模与内部管理基础。“明确边界比宣称普适更有价值。”报告写道。

来自一线项目的实证

报告第七章以两个一手案例为骨架。案例一始于2012年，是报告专题主编杨旸主导设计的国内首个第四方物流服务模式，此后发展为一条长期业务线，年毛利贡献达数百万美元级别。

案例二来自四家全球500强化工企业。接入同一套方法论与平台后，各家物流与供应链成本降幅均落在25%—35%区间，端到端交付周期最高缩短26%，关键供应链节点实现100%可视化。报告特别说明，降本主要来自紧急运输减少、库存积压下降、等待与重复作业减少等结构性浪费的消除，而非单价压降，这决定了收益的可持续性。

把“战略投入”变成可核算的账

供应链数字化常被归入“战略投入”而免于量化考核。报告第九章为此给出一套价值评估与投资回报测算方法，以年度净收益、投资回收期和三年投资回报率三个指标同时衡量，并配有敏感性分析与常见测算误区清单。按其假设参数演算，降本幅度是对结果最敏感的变量，系统采纳率的影响也不容忽视。

对于如何使用这套模型，报告的建议颇为审慎：“先以保守参数得出下限情景，再以乐观参数得出上限情景，决策时主要依据下限情景是否可接受，而非被上限情景的乐观数字驱动。”

报告同时提出五阶段成熟度模型与十项自评问题，帮助企业先判断自身所处阶段，再按“建立基线—打通数据与异常闭环—扩展预测与智能调度”的顺序分期推进。

该报告由中国商业发展研究中心组织编写，中心专职副会长潘炜担任编委会主任委员，来自高校、研究机构与产业界的多位专家参与执笔。报告在结语中写道，希望提供的不是答案，而是一套帮助企业判断“何时做、做什么、值不值、怎么做”的分析框架。