ResearchonInnovative ApplicationofAITechnology inthe Teaching ofLogisticsManagement Major

SONG Qiaona （College of Zhongshan， University of Electronic Science and Technology， Zhongshan 528402， China）

關(guān)鍵詞：人工智能；物流管理；創(chuàng)新應(yīng)用 中圖分類號(hào)：F252;G642文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI： 10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.09.039 jorsisexplored in response tothenewrequirementsfortalent cultivationput forward by the intelligent transformation ofthe logistics industry in the article. The plan isproposed forcultivating compound talents with AI thinking and logistics practical abilities through means such as reconstructing the curriculum system，developing virtual simulation experiments，and constructingan intelligent evaluation system，providinga reference for the teaching reform of logistics management majors inuniversities.

Abstract： The innovative application paths of artificial intelligence technology in the teaching of logistics management ma

Key words： artificial intelligence; logistics management; innovativeapplication

0引言

在全球產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化重構(gòu)的進(jìn)程中，物流行業(yè)正經(jīng)歷著以人工智能為核心驅(qū)動(dòng)的第四次產(chǎn)業(yè)革命。根據(jù) DHL ??2023 全球物流智能化發(fā)展報(bào)告》顯示，超過 76% 的物流企業(yè)已將機(jī)器學(xué)習(xí)納入日常運(yùn)營(yíng)體系，行業(yè)對(duì)具備AI技術(shù)應(yīng)用能力的復(fù)合型人才需求年均增長(zhǎng)率達(dá) 41% 。從 Amazon Robotics 的無人倉群到京東物流的智能決策大腦，從菜鳥網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)路由優(yōu)化到順豐的無人機(jī)配送網(wǎng)絡(luò)，人工智能技術(shù)正在重塑物流產(chǎn)業(yè)的全價(jià)值鏈環(huán)節(jié)。這一變革對(duì)高校物流管理專業(yè)人才培養(yǎng)提出了全新挑戰(zhàn)：如何將人工智能技術(shù)深度融入教學(xué)體系，培養(yǎng)適應(yīng)智能物流時(shí)代需求的T型人才，已成為高等教育改革的緊迫課題。

當(dāng)前物流管理專業(yè)教學(xué)體系面臨三重結(jié)構(gòu)性矛盾：（1）傳統(tǒng)課程內(nèi)容與產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展存在代際鴻溝，倉儲(chǔ)管理、運(yùn)輸規(guī)劃等核心課程仍以EOQ模型、Dijkstra算法等傳統(tǒng)方法為主，未能引入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生等前沿技術(shù)；（2）實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)呈現(xiàn)“模擬虛化”現(xiàn)象，多數(shù)院校的物流實(shí)驗(yàn)室仍停留在RFID驗(yàn)證、WMS 流程演示等基礎(chǔ)操作層面，缺乏智能調(diào)度算法開發(fā)、物流大數(shù)據(jù)分析等高階能力訓(xùn)練；（3）人才能力維度與產(chǎn)業(yè)需求錯(cuò)位，中國(guó)物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)2024年調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，83% 的物流企業(yè)認(rèn)為應(yīng)屆畢業(yè)生在Python編程、智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)等數(shù)字化技能方面存在顯著缺口。這種供需矛盾在教育部等五部門印發(fā)的《現(xiàn)代物流人才培養(yǎng)指南》中強(qiáng)調(diào)“深化人工智能跨學(xué)科融合”的政策背景下顯得尤為突出。

教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型為破解上述困境提供了新路徑。本文立足于智能物流產(chǎn)業(yè)人才能力矩陣，通過重構(gòu)“ AI+ 物流”課程體系、開發(fā)虛實(shí)融合的智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)評(píng)價(jià)系統(tǒng)等創(chuàng)新舉措，探索人工智能技術(shù)與物流管理專業(yè)教育的深度融合機(jī)制。研究不僅能夠?yàn)閼?yīng)用型本科院校提供可復(fù)制的教學(xué)改革方案，更可為新文科建設(shè)背景下跨學(xué)科人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新提供理論參照。

1課程體系重構(gòu)

在OBE（Outcome-Based Education）理念指導(dǎo)下，構(gòu)建“AI技術(shù)基礎(chǔ)-專業(yè)融合應(yīng)用-創(chuàng)新實(shí)踐拓展”三層遞進(jìn)式課程結(jié)構(gòu)。通過解構(gòu)智能物流工程師崗位能力模型，將AI知識(shí)單元嵌入物流管理全課程鏈條，形成縱向貫通、橫向聯(lián)動(dòng)的課程生態(tài)體系。

1.1AI基礎(chǔ)模塊建設(shè)

針對(duì)物流數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的核心技術(shù)需求，增設(shè)三大AI基礎(chǔ)課程群如表1所示。

新增設(shè)的基礎(chǔ)課程可通過采用“項(xiàng)目式學(xué)習(xí)（PBL）”模式，每門課程設(shè)置3＼～4個(gè)企業(yè)真實(shí)場(chǎng)景任務(wù)包；進(jìn)行教材建設(shè)，編寫《智能物流算法案例集》；開發(fā)教學(xué)實(shí)驗(yàn)，基于GoogleColab平臺(tái)開發(fā)交互式AI實(shí)驗(yàn)庫等途徑實(shí)施。

1.2傳統(tǒng)課程智能化升級(jí)

運(yùn)用“ ?AI+ ”改造方法論，對(duì)傳統(tǒng)專業(yè)核心課程進(jìn)行模塊化重構(gòu)，主要從AI技術(shù)注人點(diǎn)和教學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)兩個(gè)方面著手。

1.2.1庫存控制與倉儲(chǔ)管理

利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行季節(jié)性需求預(yù)測(cè)，通過計(jì)算機(jī)視覺（OpenCV）實(shí)現(xiàn)倉儲(chǔ)異常行為檢測(cè)，利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建3D倉儲(chǔ)仿真系統(tǒng)。在預(yù)測(cè)模塊實(shí)驗(yàn)中，學(xué)生可使用沃爾瑪歷史銷售數(shù)據(jù)訓(xùn)練LSTM模型，相較傳統(tǒng)ARIMA模型，預(yù)測(cè)誤差率測(cè)試可降低 23% 。

1.2.2運(yùn)輸與配送管理

利用蟻群算法求解多溫區(qū)車輛路徑問題（VRPTW），通過Gurobi優(yōu)化器實(shí)現(xiàn)大規(guī)模運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，使用時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)城市配送延遲概率。開展可視化教具開發(fā)，搭建基于Pyecharts 動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化演示平臺(tái)，可支持實(shí)時(shí)調(diào)整配送點(diǎn)/車輛數(shù)/時(shí)間窗等參數(shù)。

2開發(fā)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)

基于建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論與具身認(rèn)知理論，構(gòu)建“虛實(shí)交互-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)-動(dòng)態(tài)反饋”三位一體虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。通過融合XR 技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析及生成式AI工具，打造沉浸式、自適應(yīng)、可持續(xù)進(jìn)化的教學(xué)新范式。

2.1虛擬仿真實(shí)驗(yàn)室建設(shè)

采用Unity3D引擎搭建1：1虛擬倉庫，通過OPCUA協(xié)議與物理實(shí)驗(yàn)室PLC控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)交互，實(shí)現(xiàn)倉儲(chǔ)數(shù)字孿生體（貨架位移精度 ±2cm ，刷新率 60Hz 、AGV集群智能調(diào)度沙盤（支持 50+ 設(shè)備并發(fā)控制）以及異常工況模擬器（設(shè)備故障、訂單激增等 20種場(chǎng)景）。在《智能倉儲(chǔ)規(guī)劃》課程中，學(xué)生通過調(diào)整遺傳算法參數(shù)優(yōu)化庫位分配方案，系統(tǒng)實(shí)時(shí)生成揀貨路徑熱力圖，該平臺(tái)可使方案迭代速度提升6倍，設(shè)備利用率提高 18% 。

2.2項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)式教學(xué)

導(dǎo)人企業(yè)真實(shí)項(xiàng)目，如運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決某電商618大促的波次揀選優(yōu)化學(xué)科；運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)菜鳥網(wǎng)絡(luò)“雙11”訂單履約優(yōu)化項(xiàng)目?jī)?yōu)化分揀中心作業(yè)時(shí)序。

3智能評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

構(gòu)建基于知識(shí)圖譜的個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過學(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)難度調(diào)整，該體系突破傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試局限，實(shí)現(xiàn)從知識(shí)掌握度到工程思維能力的全要素評(píng)估。

首先將物流管理課程拆解為327個(gè)知識(shí)點(diǎn)（如ABC分類法、車輛路徑規(guī)劃算法），然后進(jìn)行關(guān)系標(biāo)注：建立“先修-后繼”、“因果關(guān)聯(lián)”、“對(duì)比差異”等八種語義關(guān)系，第三步進(jìn)行難度標(biāo)定：采用專家評(píng)分 + 歷史數(shù)據(jù)回歸分析確定知識(shí)點(diǎn)難度系數(shù)（0.1＼～1.0）。譬如在倉儲(chǔ)管理模塊學(xué)習(xí)時(shí)，初始診斷測(cè)試確定學(xué)員處于“基礎(chǔ)認(rèn)知”水平，之后系統(tǒng)推送相應(yīng)的內(nèi)容：立體倉庫原理動(dòng)畫（難度0.3） + 貨架選擇計(jì)算器（難度0.4），實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)揀選路徑規(guī)劃錯(cuò)誤率超過 60% ，此時(shí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整：插入補(bǔ)充教學(xué)節(jié)點(diǎn)：遺傳算法基礎(chǔ)（難度0.5），降低任務(wù)復(fù)雜度：從多約束條件優(yōu)化簡(jiǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化，同時(shí)觸發(fā)AR輔助：倉庫布局三維可視化指導(dǎo)。

4實(shí)施挑戰(zhàn)與對(duì)策

AI環(huán)境下，物流管理的創(chuàng)新教學(xué)面臨著很多問題，急需解決。主要集中在以下三點(diǎn)：（1）教師建設(shè)方面：教師AI技術(shù)儲(chǔ)備不足；（2）教學(xué)資源方面：實(shí)驗(yàn)設(shè)備投入大；（3）學(xué)生技術(shù)方面：編程能力差異大。針對(duì)上述問題可通過以下方案解決：師資方面可以與計(jì)算機(jī)學(xué)院聯(lián)合教研和引進(jìn)企業(yè)工程師進(jìn)校授課解決；教學(xué)資源可使用Google Colab 云平臺(tái)和申請(qǐng)教育部產(chǎn)學(xué)合作項(xiàng)目獲取資金支持；學(xué)生基礎(chǔ)方面可采取分層教學(xué)解決。

5結(jié)束語

人工智能技術(shù)正在重塑物流管理人才培養(yǎng)范式。通過構(gòu)建“理論教學(xué)-虛擬仿真-企業(yè)實(shí)踐”三位一體的教學(xué)模式，培養(yǎng)具有數(shù)字化思維、掌握智能工具、理解商業(yè)邏輯的新一代物流人才，是應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵舉措。

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