人工智能技术在物流管理专业教学中的创新应用分析

现阶段，2023 年全球物流智能化发展报告中明确提出了超过 76% 的物流企业在日常运营体系中引进了机器学习，行业对于具备智能技术应用能力的复合型人才提出了极高的需求量。处于该种现状下，人工智能技术正在构建良好的物流产业全价值链环节，并且也对于高校物流管理专业人才培养提出了严格要求。但是目前物流管理专业教学体系面临着一定的难点，比如以往传统课程内容和产业技术发展有着各种各样的矛盾。在仓储管理和运输规划过程中，依旧是以传统类型的方式为主，并没有引进各种先进技术。大多数物流企业觉得应届毕业生无论是从编程还是智能系统设计方面都具备技能缺失的现象。而教育数字化转型可以解决以上难点。文章中主要论述了人工智能技术和物流管理专业教育全面融合的策略，从而为跨学科人才培养模式创新提供良好的依据。

1、创新难点

1.1 教学资源方面的挑战

1.1.1 高质量教学资源缺乏

伴随着人工智能技术的发展迅速，现有教材难以跟上技术迭代，比如深度学习、强化学习在路径优化中的应用，缺乏系统性的物流人工智能案例教材。实验平台成本高昂，物流人工智能教学需依托智能仓储仿真系统、路径规划算法平台等，软硬件投入巨大，多数院校难以负担。同时真实数据获取困难，物流企业数据涉及商业机密，可用于教学的脱敏数据集稀缺，学生缺乏真实场景训练机会。

1.1.2 课程体系适配性不足

传统物流课程与人工智能技术融合度低，缺乏跨学科课程设计，实践环节薄弱，多数停留在理论演示，缺少从数据清洗到模型部署的全流程实训。

1.2 学生技术基础方面的挑战

现阶段，数理基础与编程能力薄弱，物流管理专业学生普遍数学基础较弱，而人工智能算法理解需较强数理逻辑，编程能力断层，Python等工具掌握不足，难以实现算法调用。同时技术认知与应用脱，学生对人工智能技术的认知易停留在概念层面，缺乏将技术映射到物流场景的能力，有的不理解神经网络如何用于需求预测。跨学科思维欠缺，难以将物流业务问题转化为可计算的优化模型。

1.3 教师能力建设方面的挑战

目前，师资知识结构滞后，传统物流教师缺乏人工智能技术背景，对新工具不熟悉，而计算机背景教师又缺乏物流行业认知。并且缺少完善培训机制的支持，高校缺乏系统的人工智能技术师资培训计划，教师自学周期长且效果有限。在教学期间，面临着教学和科研双重压力，开发人工智能技术融合课程需大量时间重构教学内容，但高校评价体系仍偏重科研产出，教师投入动力不足，本身缺乏企业实践经验，教师对物流人工智能技术落地场景了解不足，教学容易脱离实际情况[1]。再加上跨学科协作机制缺位，物流学院与计算机学院合作松散，缺乏联合教研团队，难以形成集技术和业务为一体的复合型教学力量。

国内某双一流高校与菜鸟网络共建智慧物流实验室，学生可以直接操作AGV调度系统，教师每年需完成40 学时人工只能技术培训，建立技术、场景、数据三位一体的教学框架，以物流业务场景为关键点，教授关键技术，依托企业数据闭环训练，才能破解教学与产业脱节的困局。

2、人工智能技术在物流管理专业教学中的创新应用路径

2.1 对课程内容智能化改造

（1）进行需求预测与库存管理。引入机器学习模型的教学与实践，让学生理解并亲手操作如何利用历史销售数据、市场趋势、社交媒体情绪等训练模型，进行更精准的需求预测，优化库存策略，替代传统的简单统计方法教学。重点融入智能优化算法的应用，讲解并实践遗传算法、蚁群算法、强化学习等如何解决复杂的车辆路径问题、多式联运网络优化、实时动态调度。使用模拟软件或编程工具让学生体验算法如何考虑实时交通、天气、订单变化等因素，生成高效、低成本的运输方案。

（2）仓储管理与自动化。结合计算机视觉和机器人流程自动化理念。教授人工智能技术如何用于仓库的智能布局优化、货位动态分配、基于视觉的自动分拣与盘点，即使没有实体机器人，也可以模拟数据流程，重点讨论智能仓储管理系统的工作原理和决策逻辑。引入预测性分析和模拟仿真，利用人工智能技术分析多源数据预测供应链中断风险，指导学生使用基于人工只能技术的仿真工具模拟不同风险情景下的供应链表现，评估韧性策略，进行更智能的供应链网络设计决策。

（3）客户服务与物流营销。可以融入自然语言处理和聊天机器人技术。讲解人工只能技术如何分析客户评价、咨询记录以改进服务。实践设计或分析智能客服机器人如何处理物流查询、追踪、投诉，提升客户体验，探讨基于数据的个性化物流服务推荐。

2.2 创新教学方法，强化实践教学环节在案例教学中，不再局限于描述性案例，可以引进基于真实数据的人工智能技术解决方案案例，提供脱敏的真实物流数据集，包括订单、运输轨迹、库存记录，引导学生使用人工智能技术工具进行分析、建模和解决实际问题。重点分析人工智能的决策过程、结果解读及局限性。目前，需要展开人工智能赋能的实验，升级传统实验室，利用人工智能工具分析数据、运行优化模型、评估不同人工智能策略的效果，积极寻求与企业的合作，获取脱敏的真实业务数据和挑战性问题，让学生接触业界正在使用的人工智能解决方案原型，进一步展开实践操作和分析，弥合学术与应用的鸿沟[3]。

2.4 智能化教学资源与平台建设

目前，引入人工智能物流虚拟仿真平台，建设或采购能够模拟复杂物流场景并嵌入多种人工智能算法的在线平台。学生可以反复实验，观察不同人工智能策略在虚拟环境中的长期表现。构建行业级人工智能物流数据集库，收集、整理、标注或生成适用于教学的各种物流场景数据集，提供系统学习主流人工智能工具的教程、示例代码和项目模板，降低技术门槛。

3、结语：

综上所述，人工智能技术正在构建标准的物流管理人才培养方案，通过采取理论教学，虚拟仿真和企业实践的教学模式，培养有着良好数字化思维理念以及掌握智能化工具的专业性物流人才，从而全面的应对产业变革现象。

参考文献：

[1]肖焕彬,初良勇,林赟敏.人工智能技术在供应链物流领域的应用[J].价值工程,2024,38(25):154-156.

[2]朱光.新时代背景下铁路运输智慧物流发展分析[J].中国物流与采购,2024,1(15):71-72.

[3]王芸芸.计算机智能在物流运输中的应用与优化研究[J].中国储运,2024,1(8):185-186.