人工智能供应链应用和思考的区别主要体现在以下几个方面：
1. 目标不同：人工智能供应链应用主要是为了提高供应链的效率、降低成本、提高产品质量等，而人工智能思考则是对供应链的深入理解和分析，以发现潜在的问题和机会。
2. 方法不同：人工智能供应链应用通常采用机器学习、深度学习等技术，通过大量的数据训练，形成模型，然后应用于实际的供应链管理中。而人工智能思考则需要运用哲学、经济学、管理学等知识，对供应链进行深入的分析，提出解决方案。
3. 结果不同：人工智能供应链应用的结果通常是具体的、可量化的，如提高了多少效率，降低了多少成本，增加了多少销售额等。而人工智能思考的结果则更偏向于理论性的，如提出了哪些新的理论观点，发现了哪些新的规律等。
4. 影响不同：人工智能供应链应用的影响主要体现在实际操作层面，如提高了供应链的效率，降低了成本等。而人工智能思考的影响则主要体现在理论层面，如提出了新的理论观点，发现了新的规律等。
5. 应用场景不同：人工智能供应链应用通常出现在企业的日常运营中，如库存管理、物流管理、需求预测等。而人工智能思考则更多出现在学术研究和政策制定中，如供应链管理的理论探讨、供应链政策的制定等。
总的来说，人工智能供应链应用和思考虽然都是基于人工智能技术，但它们的侧重点、方法和结果都有所不同。人工智能供应链应用更注重实际应用，而人工智能思考则更注重理论探索。
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