我们如何构建 Tier-10 全球供应图

Source: Dev.to

为什么 Tier‑1 可视化在现代供应链中失效

单个产品可能依赖于：

• 数十个 Tier‑1 供应商
• 数百个 Tier‑2/3 供应商
• 成千上万的更深层级生产商、炼油商和上游转化节点

然而 80 % 以上的企业今天只能看到 Tier‑1。这会导致众所周知的问题：

• 隐蔽的单一来源依赖
• 暴露于上游的地缘政治或自然灾害风险
• 意外的合规违规
• 不准确的业务连续性规划
• 无法量化的集中风险

风险源自链条深处——但大多数工具只展示表面。
为了解决这个问题，我们需要一个持续更新的全球供应图，能够表示跨行业、地域、产品类别和转化过程的多层级依赖。

我们所说的 “Tier‑10 供应图”

Tier‑10 图并不是静态的供应商名单。它是一个图谱，表达：

• 企业
• 工业产品
• 材料转化
• 生产关系
• 地理足迹
• 跨 10+ 上游跳跃的依赖边

在这个深度，图谱成为大规模、稀疏、异构的知识网络。我们的实现目前覆盖：

• 1 亿+ 企业
• 数百万工业产品
• 多跳依赖路径最高达 Tier‑10
• 每日数千次来自公开且合规来源的更新

这些数字代表的是一个 建模的知识图谱，基于全球可获取的公开数据源、结构化信号和专有转化管道构建——而非对私有数据的原始访问。

核心工程挑战

1. 大规模统一异构数据

供应链数据本质上是碎片化的：

• 公司登记册
• 产品目录
• 行业分类体系
• 物流数据
• 贸易流向
• 新闻与监管信号
• 技术能力描述
• ESG 与合规指标

没有单一来源能覆盖全部。图谱必须合并、解决冲突、标准化字段并推断缺失结构。

2. 建模多跳依赖

一个产品很少只由单一输入构成。它会经过 转化链：

原材料 → 前体 → 零部件 → 模块 → 系统 → 成品

每个阶段可能发生在不同国家，面临不同的风险画像。这正是 Tier‑10 映射重要的原因：中断很少止步于 Tier‑2 或 Tier‑3。

3. 持续更新图谱

世界每天都在变化（工厂停产、制裁、政策转向、并购、自然灾害、出口管制、价格/量冲击）。供应图必须在不重建整个网络的情况下吸收新信号。

我们设计了增量更新管道，包含：

• 实体/事件检测器
• 依赖刷新规则
• 风险类型注释
• 传播评分模型

目标是 持续 更新，而非“实时预测”。

4. 表达风险传播

供应图若不能表达以下内容则毫无价值：

• 中断起点在哪里
• 如何传播
• 哪些企业/产品受到影响
• 哪些节点充当放大器或缓冲器

这需要图传播逻辑，而非静态仪表盘。

Tier‑10 图背后的架构

从宏观上看，系统由四个主要层组成。

1. 接入层

收集并标准化：

• 公司实体数据
• 产品描述
• 行业分类树
• 开放监管信号
• 物流 + 贸易指标
• 制造转化提示

所有来源必须是合规且可追溯的。

2. 实体 + 产品解析层

执行：

• 去重
• 聚类
• 多字段实体匹配
• 产品规范化

此阶段的一致性决定了图谱质量。

3. 依赖构建层

使用以下方式构建有向边：

• 文本驱动抽取
• 产品转化模型
• 共现信号
• 供应路径推断
• 行业特定逻辑

边缘代表 概率性的但可解释的 关系。

4. 图谱智能层

提供：

• 多跳遍历
• 延伸至 Tier‑10 的依赖展开
• 集中度分析（HHI、聚类、国家曝光）
• 风险传播评分
• 证据检索
• A2A 兼容的结构化输出

下游代理——供应图可视化、集中度分析、尽职调查——在此获取基于图的推理。

为什么开发者通过 A2A 代理使用 Tier‑10 图

我们不是让团队直接查询原始图，而是通过模块化的 A2A 代理暴露能力：

• 供应图可视化
• 多跳依赖抽取
• 风险传播分析
• 地理集中度评分
• 企业尽职调查

每个代理实现：

• 明确的输入模式
• 确定性的结构化输出
• 可选的长时作业
• 证据路径
• 透明的推理过程

这使得以下场景的集成变得简单：

• 采购系统
• 合规自动化
• 供应链分析
• 内部开发者工具
• 风险监控流水线

无需新平台——只需可组合的构件块。

这带来了什么

Tier‑10 供应图让组织能够回答传统系统根本无法解答的问题：

• “哪些上游节点在 6+ 层级上暴露我们于地缘政治风险？”
• “这个产品背后隐藏的依赖有哪些？”
• “新的出口管制将如何在我们的供应基底中传播？”
• “Tier‑3 之外存在哪些单一地区的瓶颈？”
• “我们整个产品组合的集中风险有哪些？”

这些并非抽象问题——它们决定了公司在动荡世界中是否能够可靠运营。

探索规范

供应图本身不是单一的产品；它是为一套开放的 A2A 兼容代理提供底层智能层。文档和示例可在此获取：

👉 https://github.com/SupplyGraphAI/supplygraph-ai

如果你从事供应链工程、风险建模或多跳依赖系统，我们期待听到你在类似挑战中的做法。