2026中国汽车论坛【论坛10】丨宋永俊：新一代智能体绿色供应链AGENT

2026年7月21日-23日，2026中国汽车论坛在上海嘉定举办。本届论坛由中国汽车工业协会主办，以“新开局，新机遇，新征程——共绘汽车产业高质量发展新蓝图”为主题，由“1场闭门峰会、1个大会论坛、1场技术领袖峰会、13个主题专题论坛、N场行业发布”等16场会议和若干配套活动构成，各场会议围绕汽车行业热点重点话题，探索方向，引领未来。其中，在7月23日上午举办的“【主题论坛十】AI驱动智能网联新能源汽车产业数智新发展”上，晓数绿景（北京）科技发展有限公司CEO宋永俊发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：

感谢中国汽车工业协会的邀请。

过去，很多客户认为我们是一家咨询公司，也有人认为我们是能源管理公司，或者是供应链治理公司。但从业务本质看，我们更愿意把自己定义为一家数据清洗公司我们过去几年最大的受益就是Agent带来的。

没有Agent，其实我们好多业务是做不到的。我们做的事儿呢其实是一个相对细分的领域，但是随着中国车企和新能源产业链加快开拓海外市场，这件事变得尤其重要，那这里面又涉及很多绿色贸易壁垒的影响。

我们就做两件事儿，一个就是帮大家做碳数据追溯，特别是供应链层面的碳数据追溯。第二个就是帮大家减碳。之所以要关注供应链，是因为车企自身运营的排放占比很少，更多的排放来自于供应链的原料流、能源流、物流等等。对于计划进入欧盟市场的车企、总成企业和一级供应商而言，碳边境调节机制（CBAM）等绿色贸易规则已经成为必须正面应对的合规问题。 

特别现在就是一些新势力，因为欧盟都有驻点，所以大家已经开始在做这件事了，也要穿透供应链，链主企业需要从T0出发，逐级采集T1、T2乃至T3的数据。那这些数据涉及面非常广，覆盖原材料上下游数据、门对门的物流数据、能源消耗数据，甚至你的生产节拍都要采集到，所以这里面的数据量是非常非常大的。

然后为什么要做这个实景碳数据追溯，与笼统采用默认值或平均值相比，可信、可核验的实景数据有助于更准确地反映企业实际排放水平，并可能降低不必要的合规成本。目前，我们也正在为多家主机厂提供供应链追溯服务，这里面大概有三四家是我们最近在帮他做供应链追溯的主机厂。

这张图还有这张图是最近非常大的头部车企正在做的全链追溯，要从T0一直追溯矿上，追溯到原材料这个工作难度很高，一部车上万个零部件，一个一级供应商可能都有几百家二级供应商，那如何能追溯上去是非常难的。

大家可能老听什么碳关税，这个就是碳关税。左边呢是这个，就是如果你是钢铝制品，然后你往欧盟出口，如果你不做实景追溯呢，大概你会排这么多吨的碳。这都是钱！

但是，如果你用国内的平均值呢，你能少排一半，然后就误差会减少一半。如果你本身就采用了一些减碳的策略，其实你的碳税会更低。但这个要求是什么，就是你要把数据追上去。

那这就是难点，这个就刚才我提到的，就是要把你所有的原材料溯源，相关数据可能存在各种系统里面，其实还有好多是不在系统里面的，你要把数据清洗出来，这里面就有安全的问题，还有数据量非常大的问题，就这两条。

最近就供应链所谓的碳数据的追溯，是现在非常痛的一个点！他其实不是为了做碳数据的追溯，他本质上是供应链的数据治理。然后这里面就是解决两个问题：一个就是数据安全的问题，一个就是你的操作要够傻瓜。这个行业呢，在我们过去20年来，其实它更像一个咨询行业。

刚才说，如果你靠人做，你得找到可能海归的硕士、博士，又要懂汽车，又要懂能源，又要懂环保工程的这样人，然后进到厂里面去做这样的人在全中国可能捋个手可能都上不了三位数，所以根本是做不到的，所以就只能通过像今天的这种AI的方式来做。

那这里面就涉及数据安全，像就是我们必须得拿到一个厂的BOM、CAMDS数据，这里面包括原材料构成，供应商份额，以及供货关系等敏感信息。不拿到这个数，其实算不出所谓的那个足迹来的。

但是呢，这个对任何一个主机厂和一级供应商，这都是非常致命的，他绝对不愿意让你发过去，然后再给到下游。所以这里面怎么保证数据的安全呢？这是一个真实的案例，就是我们帮一个主机厂做，就一年他拿去最后要跟欧洲去做审核的数据，大概超过1300万条。

所以用人工处理已经做不到了。然后这个上溯的时候，他的难度会更多。那我就最后就到后面了，就是跟agent有关的哈，这个是要做的时候，就是一个逻辑图，基本上是大家如果是一级、二级供应商呢，基本上现在是按照这个方式在上溯供应链的，就是原材料去追你的零部件，比方你的总成。

你的灯可能拆出来有200个子部件，这200个子部件再拆原材料，然后生产它的原材料的能源是什么样子，物流是什么样子？要把这个数据呢都要跟这个原始的证据链对上。所以本质上我是说它为什么是一个数据清洗的过程。

然后他需要很强的系统。第一个呢，就是因为供应链越往上游走，它很复杂，就是有时候同一个企业既是一级供应商，有时也是二级供应商，有时候也是三级供应商，所以呢，需要甲方给乙方开户，甲方给乙方按照零部件件号去下任务，这么一个数据采集的一个通道；第二个呢，就是让他要快速建立能力。第三个呢，就是解决他的这个量的问题，就用到agent了。

过去我们其实做了很多本地部署和云端部署的软件工具，然后也做过知识库，包括RAG等等。然后包括私有化部署去对接车厂或者是T1大模型的这种应用。

但其实呢，到最后你会发现，还是需要今天的这种新一代的agent来做。这个就是我们在去年做的。我们最近去年帮两个主机厂，大概有200~300家这个一级供应商去做了穿链儿，其实我简单说就特别像这个我们这个领域用的Codex或者Claude Code。

其实今天的这个agent，它最重要的就是让很多业务人员他可以通过业务语言，特别是我们这个领域，它是高知识密集型的，你让他去找到一个产品经理把PRD画出来，写出来，然后再评估，然后再到前后端开发，半年就过去了，可能那个法规都更新了。

所以根本来不及。所以我为什么我们做这个其实给业务人员有一个coding的机会，他不需要找到代码人员就能把这个做出来。那其实这个呢，我觉得也跟今天的这个智能体时代有关系。我觉得除了前半程讲技术就是我这个PPT里面反而技术很少，我觉得可能要想的是组织结构的变化。

就我觉得在我们公司，其实上周我很惊奇，我们财务在用我们的Agent来帮我出报表，其实每个月的报表，他用这个在帮我做也很开心，也对我来说也很开心，然后这是一些该有的技能知识库我们把那个OPCD（在策略上下文蒸馏）变成了一个自己的版本，然后镶到里面。那为什么这么做，因为做供应链的时候，你有好多数据是不能出来的，需要在本地。

那接下来是我想讲那个重点，就是这3年来呢，我们发现这个agent的进化，其实可以缩短我们的项目交付周期，因为我们是直接交付结果的，不是交付软件，但软件当然也卖。2024年，我们需要将一辆整车涉及的100至200种材料，与欧盟指定材料数据库中的4万多条数据进行匹配。他没有百分百匹配，只有近似值，那过去呢，这个如果你是一个碳追溯或者材料方面的专家呢，你吃7×24小时不睡觉，可能能干完，但这不现实。

后来我们就用这个，其实就是用RAG的方式帮大家来做，就缩短到15分钟一台整车，满足了这个去欧盟的一些合规的要求，所以在这个领域呢，你给他一个软件是不行的，必须给到结果，所以他就特别像agent要做的事儿。

像刚才这个第一阶段，我们当时做了十几个月到去年呢，我们是帮一个主机厂去追了100多家这个零部件的总层级的T1。那就发现呢，那能不能给这个一线的工厂更简单一点，就是这个智能体来协作，让他扔一个表直接把这个碳足迹就搞出来了。

就是这里面，就前面最早就是我们几年前做的SaaS，加了AI，后来加了Agent，加了这种排放因子的Agent，以及加了这个数据清洗的Agent，然后多智能体放在一块儿把最后一个结果做出来。

就干了多长时间，其实就是45天干了7000多个零部件的碳足迹，相当于把过去行业3年的量干了一遍。干这个行业的大概一年会干2000多个吧。当时我们一个半月干了6598个。

所以还是比较难的，但这个事儿其实我们也没有只是干了T1，还没有干T2，还没有干T3。那今年可能会到T3！上周，我们刚刚帮一家的这个主机厂到了铝业矿上。

那这个是我们最新咱们去年就说你表也不用整了，其实典型的就是智能体，这个还是春节前录的就是你从全程然后扔进去，然后包括他也会操作浏览器，包括用了就类似于computer use这种方式就是你可以比方说我一个专家在干别的。

他可以去培训和辅导，同时呢，把后面的这个机器做的事全做完了。那解决两个问题，就尽可能我们的原始数据不出来还有一个就做规划。所以为什么刚刚接着这个王博士问的问题呢？我觉得在新时代呢，就没有那么明显，你是IT，你是研发，你是解决方案专家，可能是解决方案专家也会coding对吧？

然后甚至呢，产品经理或者是项目经理呢，他有些知识，会做交互。这个界限会越来越模糊，甚至我们的架构是不是真的就是现在一堆人，有可能是我管着10个agent，10个agent又管着几个人，人下面又管着agent，可能大概率是这种情况对。

这就是全程，除了那个验证码是人输的，其他全是机器在做的。然后，最后出个报告，就是欧盟要去认可的报告，其实就像我们过去做很多合规的文件一样，就那么个东西，其实碳这个东西一点都不神秘，就是把数据数出来，回去的难点是数据量太大了。

然后，前面讲其实我们公司更想做的，这也是前年我们帮嘉兴的一个园区就帮他省电，也就是能源的成本，因为现在电力市场每15分钟波动一下，我能不能用AI呢，帮你去追溯。

这个复杂度很高，因为中国的电力市场呢，也在进入每15分钟就波动一下，有个价格。那大家就想说，那我是个二级供应商，我如何在最优的成本下多多消纳新能源，我不就把碳的成本也降下来了吗？还挺复杂的，这个就需要用类似于计算机博弈和强化学习的这种算法，去找这个每15分钟找个最优点。

然后，这个是验证机制，其实是我们最近我觉得这个里面，我觉得最agent的就是单月token，其实这只是两个人，就是我加上我们的技术总监，我们两个人有一个月干了52亿token。第二个呢是单人，这个单人其实是我本人两天跟我的agent对话，我们那个对话超过了400万字。就是我的单项输入，他们统计了，相当于《哈利·波特》的全集。

然后，最重要对我们这个领域我觉得其实agent帮我们去迭代skill，就是晓数绿景服务供应链的这个skill，按照内部统计，过去56个工作日，系统平均每天形成约2.12个可复用Skill。

然后，最后就是我们的快速有个简介吧，第一个就是减碳，第二个就是我们左侧服务的主机厂和一级供应商、二级供应商。未来，我们希望通过减碳服务和智能化供应链数据管理，为主机厂以及T1、T2供应商建立面向海外市场的合规路径，让汽车供应链数据能够更安全、更高效地完成采集、核验和交付。

谢谢大家。

（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）