核心根因包括：
• 采购前置不够：研发阶段未及时介入采购，导致供应商选择被动、缺乏议价空间
• 供应商体系弱：准入、评价、能力体系不完善，缺乏可量化指标
• 数据驱动缺失：缺乏成本模型、类比数据、供应链风险情报
• 流程孤岛化：研发、采购、质量三体系协同不足
• 缺少战略采购机制：更多是执行采购，而非策略性配置资源
本质上，企业缺少 “基于数据的战略采购能力”。

典型问题有：
• RFQ流程以Excel/邮件为主，透明度低
• 比价方法非结构化，缺少成本模型以及要素拆解
• 没有品类策略，采购更多是“业务驱动”，不是“策略驱动”
• 供应商结构不合理（过度依赖或过度分散）
• 缺乏多轮报价、情景模拟、策略场景分析能力
战略采购的核心是“基于数据的供应链配置能力”，不是单纯压价，企业需要构建品类策略、成本模型、多轮RFQ与比价、供应商能力与风险分析与决策透明化机制。

“供应链配置能力”指企业如何根据产品战略、技术路线、成本要求与区域供应链能力，为每一个品类选择并组合最优的供应商结构。传统供应链配置依赖经验和关系，而在新能源、智能化和全球供应链波动加剧的环境下，这种方式已逐渐失灵，难以应对复杂市场挑战。基于数据的供应链配置能力正成为破局关键，它以数据替代经验，科学解答供应链核心决策命题：
• 选哪些供应商？
• 单一还是多源？如何分摊配额？
• 哪些供应商适合战略合作、共同开发？
• 哪些供应风险需要提前规避？
• 哪些技术路线成本最优？
如今，这项能力已成为领先制造企业构筑竞争壁垒的核心支柱，它的重要性主要源于以下四个趋势：
• 产品复杂度提升：电池、电驱、芯片、域控等核心部件供应链战略性更强
• 供应链波动加剧（涨价、断供、地缘冲突、原材料波动）
• 新能源与智能化让供应链变得跨行业、跨技术领域
• 企业正在从“成本导向”向“成本+性能+风险+韧性”的多维决策转型

发生此类问题的原因有：
• 研发流程未纳入采购的前期参与机制
• 缺乏供应商早期能力验证体系
• 缺乏“应早选早”的寻源流程
• 没有结构化的品类策略与供应资源规划
• 缺乏项目级的采购可视化工具
企业可能产生产品设计无法兼顾供应能力与成本、SOP爆点风险、后期不得不接受较高成本或不合理条款等问题，建议通过建立先期采购流程、配置品类策略与资源规划、引入APQP/PPAP等供应商前期策划体系，以及借助系统平台提升透明度与协同能力来规避上述问题产生。

常见误区包括：
• 以合格供应商名录代替“体系”
• 评价体系偏结果、不看能力（如只看价格/质量，而非工艺、产能、财务、韧性）
• 没有结构化的风险体系（供应商倒闭、涨价、失效无预警）
• 缺乏可量化的能力模型与发展路径
• 供应商准入与过程管理脱节（只看准入时一次性审核）
真正的供应商体系建设必须包含能力审核、生命周期管理、风险预警体系、绩效闭环，以及能力提升机制，而不是“多一个供应商”或“加一个评分表”。

趋势带来的典型要求包括：
• 供应链技术门槛大幅提升：电池、电驱、芯片、软件供应商需要深度战略合作，而非传统的“比价式采购”
• 供应链全球化与合规要求增强：原材料来源、碳排放、国产化比例成为重要考量
• 供应链周期加快：新车型开发周期缩短，对先期采购响应速度要求极高
• 跨领域供应商涌入：软件、电子、ICT等行业供应商进入汽车圈，传统供应商评价体系已不适用
因此企业必须强化战略寻源能力、新技术供应商评估能力、风险监测与供应链韧性管理、以及系统化供应商生命周期管理（SLM）。

关键能力包括：
• 实时供应商风险监控（财务、舆情、合规、产能、地缘风险）
• 多源供应结构建设
• 关键原材料与核心零部件的战略储备机制
• 供应商能力提升与共同开发机制
• 风险响应策略模拟
未来的核心不是“规避风险”，而是让供应链具备快速吸收与恢复风险的韧性。

AI在采购领域正在快速落地，典型能力包括：
• 自动化供应商搜索与资格预评估
• 价格趋势预测与成本分析
• 合同条款智能审阅与合规校验
• RFQ比价自动化、异常识别
• 供应链风险预警（基于公开数据、新闻、社交媒体）
AI不会替代采购人员，但会替代大量重复性工作以及低价值的操作行为。未来采购人员将更关注策略、供应链设计、技术路线判断、以及风险管理，AI将成为采购的“第二大脑”。