供应链AI的落地难点，不在技术，而在风险。真正跑起来的项目，产品经理干的第一件事不是调模型，而是画一张"人机分工图"。

这张图的核心，是给AI划定"委托边界"——哪些环节AI可以自己动，哪些必须等人点头。边界之外，AI再聪明也只能提建议。

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L1到L5，权限分级

行业里常用的做法是用L1-L5的分级模型来定义自动化程度。级别越高，AI能自主决策的范围越大；级别越低，人介入得越深。

这套分级不是为了炫技，而是为了让"AI能拍板到哪一步"变成一件可讨论、可审批、可追责的事。

不敢放手的真正原因

供应链的每一个决策都连着钱和货。一次误判可能意味着库存积压、交付延期，甚至整条链路停摆。

所以产品经理宁愿把自动化控制在"可控"范围内，也不愿让AI在关键节点上自己拍板。这不是技术做不到，是没人愿意承担那个后果。

结果就是：能落地的供应链AI，看起来都有点"怂"。