人工智能背景下應用型本科物流人才培養模式研究

文/單月鴻

1 前言

2017年7月，國務院發布了《新一代人工智能發展規劃》表明人工智能已然成為國家戰略的關鍵抓手，“人工智能成為經濟發展的新引擎”。據普華永道預測，到2030年人工智能將為全球GPD 帶來額外14%的提升，相當于15.7 萬億美元的增長。人工智能在物流業的應用，大幅降低了物流成本，提高物流效率和服務水平，推動了物流產業升級。

2 人工智能在物流領域的應用

物流業屬于復合型服務產業，人工智能在物流領域的應用具體現在倉儲、運輸、配送、貨運代理和管理等具體場景。

2.1 物流客服

通常情況下，客戶撥打客服電話進行下單、訂單查詢、訂單跟蹤等，會有人工客服接聽。而在人工智能背景下，首先接聽客戶電話的是人工智能語音客服，人工智能語音客服系統可以收集語音信息，進行自主學習優化，解決客戶常見問題，如果有必要，再轉人工客服。人工智能語音系統的應用不受時間限制，可以實現24 小時全天候服務，大幅提升了客服效率和質量，同時降低人工成本[1]。

2.2 智能倉儲

智能倉儲在物流領域的應用已經成為大勢所趨，有越來越多的企業將倉儲升級為智能倉儲。同時，越來越成熟的智能倉儲解決方案應用在物流業中，除了具備全面物資管理功能外，還有動態盤點、動態庫存、RFID 手持機管理等功能，大幅度提升倉儲作業效率。

2.3 自動分揀

自動分揀系統主要應用在物流配送中心、快遞企業中轉中心等領域，交叉帶分揀系統及翻盤分揀系統、滑塊分揀系統、貨到人揀選系統可以靈活應用于各類不同包裝規格的商品，極大地提升了分揀效率，降低人工成本。

2.4 智能運輸

智能運輸的應用之一是通過使用人工智能完成物流運輸中的車貨匹配，物流企業可以利用人工智能技術，建立數字化貨運平臺，用較低的價格獲取社會運力[2]。

使用機器進行深度學習可以打造無人物流駕駛體系，實現干線運輸，提高物流效率，降低交通運輸過程中的安全事故概率等。無人駕駛技術可以在港口等特殊場景率先使用，在高速公路干線得到普及，并與車聯網車路協同等技術結合，實現智能運輸體系。

2.5 智能配送

近些年，隨著快遞包裹爆發式增長，無人機、機器人陸續應用在配送領域，尤其是在電商企業各種促銷、店慶和春節前采用智能配送系統可以緩解配送壓力，解決爆倉問題。

2.6 物流運營管理

人工智能結合大數據分析可以為物流行業提供更加智慧的運營管理模式，具體應用體現在物流轉運中心、倉庫選址上，能夠結合運輸線路、客戶分布、地理狀況等信息進行精準匹配，從而優化選址、提升效率。另外，采用人工智能分析，供應鏈各個環節的產品生產制造商、供應商、物流提供商能夠提前有針對性地制定產品營銷策略和貨物的運輸、儲存、配送計劃[3]。

3 人工智能對應用型本科物流人才的新要求

應用型本科人才培養的定位就是要以就業為導向，服務地方經濟社會發展，并積極適應產業轉型升級。在物流產業轉型升級中，部分崗位消失，同時誕生一些新崗位，對物流專業人才提出新需求。

3.1 人工智能背景下物流崗位的變化及企業面臨的用人問題

3.1.1 人工智能背景下物流崗位的變化

經過對物流企業或企業物流部門的調研，發現人工智能在物流領域的應用替代了很多崗位的人工作業，基礎崗位用工量大幅度減少，同時新增一些崗位如數據員、系統維護部助理、設備維護助理等崗位，中高層管理崗位的崗位職責發生一定變化。

3.1.2 人工智能背景下企業面臨的用人問題

由于人工智能在物流領域的應用，原有崗位的員工由于缺乏人工智能的相關知識結構和學習能力，很難在短時間內勝任新崗位。當前應用型本科院校的人才培養模式下培養的畢業生無法與行業的快速發展同步，培養的物流人才難以滿足企業的新需求，導致企業求賢若渴；同時，部分企業對畢業生進行了培訓，增加企業用人成本，培養好后又面臨新員工離職風險，再次提高了企業較高的招聘成本[4]。

3.2 人工智能對應用型本科物流人才能力的新要求

在人工智能時代背景下，物聯網、大數據、云計算和人工智能技術推動物流產業持續轉型升級，而產業轉型升級對物流人才提出了新要求。

3.2.1 對知識體系的要求

人工智能背景下，企業要求畢業生的知識體系不斷更新，要具備編程、大數據、智能倉運營管理、智能自動倉裝備運維等相關知識，因此企業需要及時調整課程體系。

3.2.2 對職業能力的要求

物流領域崗位的變化，要求畢業生經過短期培訓能較快勝任基礎崗位，并具有一定成長潛力，適應企業技術變化。

3.2.3 對職業素養的要求

在原有職業素養的基礎上，要求應用型物流本科學生要具備更強的學習能力，以適應企業技術更新和產業升級，同時具備一定創新能力和合作能力。

4 人工智能背景下應用型本科物流人才培養模式探索

人工智能在物流領域的廣泛應用，加速了物流產業升級，當前高校的物流人才培養模式難以滿足企業對人才的需求。為了更好地服務地方經濟的發展，應用型本科物流管理專業人才培養需要與時俱進，根據市場需求及時調整人才培養目標，并構建與之相適應的課程體系，提升學生綜合能力。

4.1 根據社會需求，確定人才培養目標、構建課程體系

應用型本科物流的人才培養不能與市場需求、企業需求割裂開，應要緊密與市場聯系。了解企業對從業人員的素質、知識體系、能力的要求。具體包括到用人單位走訪調研、召開往屆畢業生座談會、問卷調查等，得出物流崗位群的要求的核心知識體系、職業能力和職業素質，通過梳理、歸納、總結出應用型本科物流人才培養的目標及要求，進而構建出物流管理專業應用型人才的理論教學體系和實踐教學體系、選修課設置和第二課堂要求等。

4.2 產教深度融合，提升學生綜合能力

隨著人工智能技術不斷發展迭代，學校通過自建實訓中心，很難跟上企業的步伐，很可能建好后就落后于產業發展了。學生實習環節，學生自主選擇的方式很可能導致學生無法自己找到專業對口的實習單位。

隨著技術不斷升級，以智能感知、自主決策、圖像與視頻理解與分析、自然語言處理、知識圖譜、數據挖掘與分析為代表的人工智能技術在運輸、倉儲、配送和管理的各種場景里得以應用，對有人工智能知識背景的物流人才需求增多，高校培養的物流專業人才不能滿足企業需求。

綜上所述，最好的解決辦法是與物流產業開展深度產教融合，共同發展。校企深度融合可以通過邀請企業專家進課堂，更好地了解企業對物流人才需求的變化，保證人才培養緊密與市場需求相結合；充分利用企業資源完成實踐教學，企業參與投資建設實訓中心，同時實訓中心可以為企業承擔倉儲等相關功能，學生在真實場景下實踐的同時，為企業承擔部分業務；通過雙方開展合作交流，依托行業企業建設“雙師雙能型師資隊伍”，提升實踐教學水平；學校和企業共同完成物流相關課題研究，將研究成果在企業內轉化，為企業輸出能滿足企業當前需求又有較好發展潛力的物流專業人才。

總之，在人工智能背景下，應用型本科物流管理專業人才培養模式確定路徑主要是依托行業，與地方企業進行深度產教融合，通過開展多種形式的企業調研和交流，了解企業對物流人才的能力需求，與企業共同制定人才培養方案和課程體系，邀請企業專家進課堂，講授部分課程，同時教師參與企業橫向課題，將科研成果轉化為實際生產力。通過校企共同努力，提高學生學習能力、創新能力、合作能力等綜合能力，培養能較好滿足企業需求的物流專業人才。

5 結語

人工智能在物流領域的應用，對物流相關崗位群產生了巨大影響，企業很難招聘到適合的物流專業人才，要求應用型本科物流人才培養目標和課程體系必須結合市場需求進行調整，培養符合市場需求的物流專業人才，服務地方經濟社會發展。