人工智能技術在物流管理專業教學中的創新應用研究

ResearchonInnovative ApplicationofAITechnology inthe Teaching ofLogisticsManagement Major

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

關鍵詞：人工智能；物流管理；創新應用 中圖分類號：F252;G642文獻標志碼：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

在全球產業鏈數字化重構的進程中，物流行業正經歷著以人工智能為核心驅動的第四次產業革命。根據 DHL ??2023 全球物流智能化發展報告》顯示，超過 76% 的物流企業已將機器學習納入日常運營體系，行業對具備AI技術應用能力的復合型人才需求年均增長率達 41% 。從 Amazon Robotics 的無人倉群到京東物流的智能決策大腦，從菜鳥網絡的實時路由優化到順豐的無人機配送網絡，人工智能技術正在重塑物流產業的全價值鏈環節。這一變革對高校物流管理專業人才培養提出了全新挑戰：如何將人工智能技術深度融入教學體系，培養適應智能物流時代需求的T型人才，已成為高等教育改革的緊迫課題。

當前物流管理專業教學體系面臨三重結構性矛盾：（1）傳統課程內容與產業技術發展存在代際鴻溝，倉儲管理、運輸規劃等核心課程仍以EOQ模型、Dijkstra算法等傳統方法為主，未能引入深度強化學習、數字孿生等前沿技術；（2）實踐教學環節呈現“模擬虛化”現象，多數院校的物流實驗室仍停留在RFID驗證、WMS 流程演示等基礎操作層面，缺乏智能調度算法開發、物流大數據分析等高階能力訓練；（3）人才能力維度與產業需求錯位，中國物流與采購聯合會2024年調研數據顯示，83% 的物流企業認為應屆畢業生在Python編程、智能系統設計等數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的《現代物流人才培養指南》中強調“深化人工智能跨學科融合”的政策背景下顯得尤為突出。

教育數字化轉型為破解上述困境提供了新路徑。本文立足于智能物流產業人才能力矩陣，通過重構“ AI+ 物流”課程體系、開發虛實融合的智能實驗平臺、構建數據驅動的教學評價系統等創新舉措，探索人工智能技術與物流管理專業教育的深度融合機制。研究不僅能夠為應用型本科院校提供可復制的教學改革方案，更可為新文科建設背景下跨學科人才培養模式創新提供理論參照。

1課程體系重構

在OBE（Outcome-Based Education）理念指導下，構建“AI技術基礎-專業融合應用-創新實踐拓展”三層遞進式課程結構。通過解構智能物流工程師崗位能力模型，將AI知識單元嵌入物流管理全課程鏈條，形成縱向貫通、橫向聯動的課程生態體系。

1.1AI基礎模塊建設

針對物流數字化轉型中的核心技術需求，增設三大AI基礎課程群如表1所示。

新增設的基礎課程可通過采用“項目式學習（PBL）”模式，每門課程設置3＼～4個企業真實場景任務包；進行教材建設，編寫《智能物流算法案例集》；開發教學實驗，基于GoogleColab平臺開發交互式AI實驗庫等途徑實施。

1.2傳統課程智能化升級

運用“ ?AI+ ”改造方法論，對傳統專業核心課程進行模塊化重構，主要從AI技術注人點和教學實驗設計兩個方面著手。

1.2.1庫存控制與倉儲管理

利用LSTM神經網絡進行季節性需求預測，通過計算機視覺（OpenCV）實現倉儲異常行為檢測，利用數字孿生技術構建3D倉儲仿真系統。在預測模塊實驗中，學生可使用沃爾瑪歷史銷售數據訓練LSTM模型，相較傳統ARIMA模型，預測誤差率測試可降低 23% 。

1.2.2運輸與配送管理

利用蟻群算法求解多溫區車輛路徑問題（VRPTW），通過Gurobi優化器實現大規模運輸網絡設計，使用時空卷積網絡預測城市配送延遲概率。開展可視化教具開發，搭建基于Pyecharts 動態路徑優化演示平臺，可支持實時調整配送點/車輛數/時間窗等參數。

2開發虛擬仿真實驗

基于建構主義學習理論與具身認知理論，構建“虛實交互-數據驅動-動態反饋”三位一體虛擬仿真實驗平臺。通過融合XR 技術、大數據分析及生成式AI工具，打造沉浸式、自適應、可持續進化的教學新范式。

2.1虛擬仿真實驗室建設

采用Unity3D引擎搭建1：1虛擬倉庫，通過OPCUA協議與物理實驗室PLC控制系統實時交互，實現倉儲數字孿生體（貨架位移精度 ±2cm ，刷新率 60Hz 、AGV集群智能調度沙盤（支持 50+ 設備并發控制）以及異常工況模擬器（設備故障、訂單激增等 20種場景）。在《智能倉儲規劃》課程中，學生通過調整遺傳算法參數優化庫位分配方案，系統實時生成揀貨路徑熱力圖，該平臺可使方案迭代速度提升6倍，設備利用率提高 18% 。

2.2項目驅動式教學

導人企業真實項目，如運用強化學習解決某電商618大促的波次揀選優化學科；運用強化學習對菜鳥網絡“雙11”訂單履約優化項目優化分揀中心作業時序。

3智能評價體系構建

構建基于知識圖譜的個性化學習系統，通過學習者行為數據分析實現動態難度調整，該體系突破傳統標準化測試局限，實現從知識掌握度到工程思維能力的全要素評估。

首先將物流管理課程拆解為327個知識點（如ABC分類法、車輛路徑規劃算法），然后進行關系標注：建立“先修-后繼”、“因果關聯”、“對比差異”等八種語義關系，第三步進行難度標定：采用專家評分 + 歷史數據回歸分析確定知識點難度系數（0.1＼～1.0）。譬如在倉儲管理模塊學習時，初始診斷測試確定學員處于“基礎認知”水平，之后系統推送相應的內容：立體倉庫原理動畫（難度0.3） + 貨架選擇計算器（難度0.4），實時監測發現揀選路徑規劃錯誤率超過 60% ，此時進行動態調整：插入補充教學節點：遺傳算法基礎（難度0.5），降低任務復雜度：從多約束條件優化簡化為單目標優化，同時觸發AR輔助：倉庫布局三維可視化指導。

4實施挑戰與對策

AI環境下，物流管理的創新教學面臨著很多問題，急需解決。主要集中在以下三點：（1）教師建設方面：教師AI技術儲備不足；（2）教學資源方面：實驗設備投入大；（3）學生技術方面：編程能力差異大。針對上述問題可通過以下方案解決：師資方面可以與計算機學院聯合教研和引進企業工程師進校授課解決；教學資源可使用Google Colab 云平臺和申請教育部產學合作項目獲取資金支持；學生基礎方面可采取分層教學解決。

5結束語

人工智能技術正在重塑物流管理人才培養范式。通過構建“理論教學-虛擬仿真-企業實踐”三位一體的教學模式，培養具有數字化思維、掌握智能工具、理解商業邏輯的新一代物流人才，是應對產業變革的關鍵舉措。

參考文獻：

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[2]電子科技大學．電子科技大學中山學院管理學院物流管理專業培養計劃[Z].2024.

[3]宋巧娜.倉儲與配送管理課程翻轉課堂教學效果研究[J].物流科技，2021（1）：159-160.