全国首个省级数智供应链专项政策落地！

全文速览

安徽数智供应链三年行动方案是全国首个省级专项政策，22项任务中与数字化供应商直接相关的14项为真商机，预估市场空间500-800亿元。这是全国首个省级数智供应链专项政策。四大确定性商机空间巨大：制造业智能工厂改造（300-450亿，12-18个月窗口期）、省级供应链平台建设（80-150亿，6-12个月窗口期）、供应链AI应用与数据集（50-100亿，12-24个月窗口期）、供应链金融科技（30-60亿，6-12个月窗口期）。

·政策核心翻译：安徽砸下财政资金+产业基金+税收优惠三管齐下，3年内要建成50家领军企业、15个省级平台、10个数智供应链集群——这是全国首个省级数智供应链专项政策，谁先卡位谁先受益

·商机总量：22项重点任务中与数字化供应商直接相关的 14项为真商机 ，涵盖智能工厂/智慧物流改造、供应链平台建设、数据交易、供应链金融四大核心赛道，预估市场空间 500-800亿元

·最优先行动方向：立即对接安徽各市工信局和商务局，切入智能工厂改造和供应链平台建设项目

·最大风险预警：政策窗口期仅3年（至2028年），首年（2026下半年-2027上半年）是项目密集立项期，错过首年将丧失先发优势

■ 政策速览：全国首个省级数智供应链专项政策落地 ● 政策定位与出台背景

2026年7月24日，安徽省人民政府办公厅印发《安徽省加快数智供应链发展行动方案（2026—2028年）》（皖政办〔2026〕5号），这是全国首个省级层面专门针对数智供应链的系统性行动方案。

政策出台的背景有三：一是2026年国务院政府工作报告明确提出"拓展智能制造，新建设一批智能工厂和智慧供应链"；二是安徽省委将"产业链供应链韧性和安全水平明显提升"列为"十五五"主要目标；三是安徽作为制造业大省，拥有新能源汽车、新型显示、集成电路等优势产业集群，供应链数智化需求迫切。

该方案首次将"数字化-智能化-数智化-生态化"四阶段路径明确写入政府文件，配套财政资金、产业基金、税收优惠、奖补支持四大类资金工具，落地确定性极高。

● 核心量化目标一览

目标指标

数量

对应商机赛道

省级数智供应链领军企业

50家

企业管理软件、ERP/SCM系统

国家级数智供应链领军企业

2-3家

高端咨询+全栈数字化改造

省级数智供应链平台

15个以上

供应链平台开发与运营

国内外有影响力平台

2-3家

大型平台架构设计与数据中台

省级数智供应链集群

10个以上

产业集群数字化整体方案

社会物流总费用/GDP下降

0.5%+

智慧物流系统+多式联运平台

表：安徽省数智供应链行动方案核心量化目标

● 资金工具箱：四类资金来源明确

■财政资金统筹：省级财政设立专项资金，用于数智供应链企业培育、平台建设、创新应用奖补

■服务业发展资金：纳入安徽省服务业发展引导资金支持范围

■政府性产业投资基金：与制造业数智化转型协同，发挥引导和杠杆作用

■税收优惠：依法依规落实相关税收减免政策

这一资金组合意味着：企业拿项目不仅有"项目款"，还有"奖补款"和"税收优惠"——三重收益叠加。相对于只有单一项目预算的政策，该方案的商户激励结构更为优厚。

■ 核心任务拆解：关键商机拆解与标注

赛道一：制造业智能工厂与数智化管理平台（任务1）

商业解读：引导龙头企业建设智能工厂、推动中小企业从关键环节数字化向全流程智能化转型、鼓励链主企业建设数智化管理平台——三个层次分别对应大型集成商（智能工厂总包）、垂直方案商（中小企业数字化改造）、软件厂商（数智化管理平台）的机会。责任单位省工信厅。

赛道二：智慧物流与多式联运平台（任务5）

商业解读："全省多式联运信息共享平台"是全省级大项目，"智慧公路、智慧港口、智慧物流园区"是基础设施级项目，"智能立体仓库、自动导引车、无人配送车"是设备采购级项目。责任单位省发改委牵头，6个部门协同。

赛道三：供应链平台建设与集群数字化（任务6、7）

商业解读：15个省级平台+各市特色平台，意味着每个地级市至少有一个平台建设项目。"数智供应链集群"概念首次提出，涉及跨企业数据打通、协同决策中枢建设。

赛道四：供应链底层技术与数据集建设（任务11、12）

商业解读："高质量供应链数据集"为行业大模型训练提供支撑，"数智供应链控制塔"实现全链条实时感知与智能决策，"AI+供应链实验基地"提供从原型开发到产业孵化全链条服务——分别对应数据标注公司、供应链软件厂商、AI解决方案商。

赛道五：供应链数据交易基础设施（任务13）

商业解读："探索建立供应链数据产权登记、流通交易、资产化等服务体系"——全国领先的制度创新。数据交易平台的建设方和运营方将获得明确的政府采购合同。

赛道六：供应链金融数据平台（任务19）

商业解读："建设全省统一的供应链金融版块，归集治理全省四流数据"——省级金融数据基础设施项目，涉及数据中台、接口标准、模型开发。

赛道七：全链条溯源与安全管控体系（任务14、15）

商业解读："健全安徽一体化数据基础平台""建立供应链信用数据库"——政务数据基础设施延伸，适合有政务信息化经验的厂商。

赛道八：企业出海数字化基础设施（任务18）

商业解读："支持境外经贸合作园区数智化建设""运用AI、大数据、物联网开展智能调度"——企业出海配套数字化机会，适合有海外项目经验的集成商。

■ 商机全景：四大核心赛道的市场规模与进入路径 ● 赛道一：制造业智能工厂与数字化改造（预估300-450亿元）

目标客户画像：安徽拥有新能源汽车（合肥-芜湖）、新型显示（合肥）、集成电路（合肥）、智能家电（合肥-滁州）、先进光伏（滁州-合肥）等千亿级产业集群。

产品形态：智能工厂整体方案（MES/WMS/SCADA/IoT），客单价500-3000万；中小企业数字化套装（ERP+IoT+轻量MES），客单价50-200万；智能仓储物流系统（AGV/立体仓库/WMS），客单价200-800万。

机会窗口期： 12-18个月 。2027年上半年预计出现项目招标高峰。

● 赛道二：省级数智供应链平台开发（预估80-150亿元）

目标客户画像：省级层面（2-3个大平台）、地级市层面（16市各1个特色平台）、集群层面（10个数智供应链集群）。

机会窗口期： 6-12个月 。平台类项目通常最先启动，2026年底至2027年初是前期咨询和设计标的高峰。

注意：省级平台竞争激烈，地市级平台和集群平台是中小企业更有机会切入的层级。

● 赛道三：供应链AI应用与数据集建设（预估50-100亿元）

产品形态：供应链垂直领域大模型、高质量数据集构建、数智供应链控制塔、"AI+供应链"实验基地。

特别提示：政策明确提出"沉淀一批供应链垂直领域大模型"，为AI厂商创造独特场景落地机会。

● 四大赛道商机对比一图速览

赛道

预估规模

窗口期

推荐企业类型

智能工厂/物流改造

300-450亿

12-18个月

系统集成商、工业软件厂商

省级供应链平台

80-150亿

6-12个月

政务IT厂商、数据中台厂商

供应链AI应用

50-100亿

12-24个月

AI厂商、数据标注公司

供应链金融科技

30-60亿

6-12个月

金融IT厂商

表：四大赛道商机对比（数据为基于同类省级政策项目规模的估算值）

■ 分阶段落地策略 ● 短期策略

策略1：完成安徽市场机会初筛。对照22项任务清单，标记产品能覆盖的任务项。优先关注任务1（智能工厂）、任务5（智慧物流）、任务6（供应链平台）。

策略2：拜访安徽省商务厅和省工信厅。获取各市配套实施细则时间表。合肥、芜湖、滁州三市预计首批出台细则。

策略3：确定安徽本地合作伙伴。政策强调本地服务商培育，本地合作伙伴享有政策倾斜。建议与安徽本地IT企业或高校建立联合体。

● 中期策略

策略5：优先切入地市级平台和集群项目。省级平台大概率由头部厂商拿下，中小厂商主战场在16个地级市特色供应链平台。重点城市：合肥 > 芜湖 > 滁州 > 马鞍山 > 蚌埠。

策略6：捆绑链主企业做"1+N"项目。找到新能源汽车、新型显示、集成电路等产业链的链主企业，以"链主数字化→配套企业数字化"路径做项目延伸。

策略7：布局供应链数据集和AI模型赛道。利用项目交付中积累的供应链数据，构建行业数据集，训练垂直场景模型。

● 长期策略

策略8：将安徽经验复制到其他省份。安徽是全国首个出台省级数智供应链专项政策的省份——在安徽建立的方法论和产品，将成为其他省份的标杆参考。预计江苏、浙江、广东等制造业大省将在6-12个月内跟进。

● 不同规模企业的差异化路线

企业类型

推荐赛道

建议切入点

大型系统集成商

智能工厂+省级平台

组建安徽分公司，主攻任务1/5/6

中型方案商

地市平台+集群数字化

与本地伙伴联合体投标任务6/7

小型软件厂商

中小企业数字化+数据集

标准化SaaS产品+数据标注服务

AI创业公司

供应链垂直大模型

与高校共建"AI+供应链"实验基地

表：不同规模企业的差异化进入路径

■ 行业趋势展望

趋势一：数智供应链将从"企业自发行为"升级为"省级政府工程"。安徽率先将数智供应链提升到省政府行动方案层面，预计江苏、浙江、广东等制造业大省将在6-12个月内跟进，形成一个持续3-5年的全国性市场。

趋势二：供应链数据交易将成为新的制度红利窗口。安徽首次提出数据产权登记、流通交易、资产化体系，这是全国领先的制度创新。掌握供应链数据治理能力的厂商将获得先发优势。

趋势三：供应链垂直大模型将成为AI厂商的新战场。政策明确提出"沉淀一批供应链垂直领域大模型"，核心壁垒在于高质量行业数据集和场景know-how，而非参

数规模。

内容来源：慧企宝