AI赋能：推动物流数字化教学加速前行
AI赋能：推动物流数字化教学加速前行
导读：随着AI技术的迅猛发展，物流行业正经历深刻变革。AI不仅改变了物流行业的运作模式，也对物流专业人才的素质和能力提出了新的要求。本文深入探讨了AI赋能下物流专业教学的变革方向，以及如何培养适应新时代需求的高素质物流人才。
当前，以大语言模型为代表的生成式人工智能迅猛发展，已成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。物流行业作为连接生产与消费的重要纽带，处于这场变革的前沿阵地。
“AI技术在物流行业的应用已经逐渐渗透与各个环节，AI的广泛应用不仅改变了物流行业的运作模式，也对物流专业人才的素质和能力提出了新的要求。”近日，中国物流学会会长任豪祥在接受媒体采访时指出，AI正在成为物流新质生产力的核心驱动力，借助AI强大的学习能力和生成式能力，物流产业正在加快进入“人-机协同”和“人-机-机协同”的“AI+”新时代。
在此背景下，为适应新时代行业变化，物流专业教学如何跟上行业需求，培养出适应时代发展的高素质物流人才，成为了必须深思和亟待解决的问题。
紧跟行业步伐，契合时代变革
“面对如此深刻的行业变革，物流专业教学不能再固步自封，而应积极求变。”日前，教育部新文科建设工作组副组长、物流教指委主任、上海海事大学原校长黄有方在接受媒体采访时强调，对于物流专业教学而言，要想真正培养出适应行业发展需求的高素质人才，就必须深刻认识并紧密贴合当下物流行业的时代背景。
首先，技术重构物流规则。ChatGPT和DeepSeek这类技术,通过高强度运算和智能计算，正在重构物流行业的规则体系。这些技术突破是整体性地改变了我们对于物流、运输和商贸行动的传统认知。在AI技术的驱动下，传统的规则体系面临解绑，新的规则正在形成。因此，需要关注并重视国际运输和物流规则体系的重算，以增加我国在全球范围内的规则主导能力。
其次，技术打破数据垄断。AI带来不以规则为转移的大体系，DeepSeek开源后起到重要作用。物流业垄断特征包括物理中心化和数据霸权化，影响全球物流成本和信息技术创新扩散。在AI时代，开源广泛介入，通过区块链等去中心化技术，AI突破技术垄断。当AI技术或算法成为新的生产要素，这种技术平权将重塑产业权力结构，并实现数据霸权的消融。
第三，技术重塑物流成本。AI技术正在从根本上改变对成本的理解。在物流领域，曾通过技术替代劳动力以降低成本。然而，在AI时代，成本重塑涵盖更广泛维度，包括直接和间接成本。因此，不再仅追求降低物流成本，而是着眼于整个供应链的成本削减，其价值远超单一物流环节的节省。
“依托智能体的强大的自主性、适应性和交互能力，物流企业中各种复杂的业务场景将进一步整合、融合，加快推动组织结构扁平化、组织管理智能化、组织协同高效化、员工队伍多能化。”任豪祥分析认为，头部企业纷纷推出各自的行业企业大模型，围绕自身主营业务全面推进“人工智能+”各类场景的应用，基于应用场景搭建Agent成为人工智能应用的主战场之一。
黄有方预测，未来物流行业势必历经深刻变革。自动化技术将深度融入物流各环节，大幅提升运营效率；智能化应用成为行业发展的核心驱动力，优化资源配置与决策流程；客户体验提升至新高度，成为企业竞争的关键要素；绿色可持续发展理念贯穿始终，推动行业实现经济与环境效益的双赢；风险管理则作为重要保障，确保行业稳健前行。这些关键趋势相互协同、相互促进，将有力推动物流教育朝着高质量方向迈进。
深探行业革命性变化，加速教育“进化”步伐
一般而言，传统物流专业教学侧重于培养具备扎实物流操作技能和基础管理能力的人才，以适应当时劳动密集型的物流作业模式。在AI时代，物流领域的许多重复性、规律性工作被智能化设备和系统所取代。这使得现有的人才培养目标无法满足行业对新型人才的需求。
任豪祥分析认为，当下物流专业教学的确面临一些难点：
首先，AI对物流产业的影响必然改变人才的结构和需求，人才的变化也必然要求物流专业建设内容也要进行调整，要将“AI+物流”的要求及时反映到专业建设中；
其次，AI的应用将加快机器（或系统）取代有标准、有规范、需计算、重复性的工作，要更注重多因素、非计算复杂决策或运作能力的培养，这要求物流专业建设培养规格“上移”，课程、师资、实训都要随之改变；
再次，AI也将影响教育本身，最大的变化在于教学主体将由“教师-学生”二元变为“教师-AI-学生”三元，AI的应用可能将“大规模个性化”培养变为现实，这些必然推动教学的组织形式和管理模式也将随之变化；
最后，AI仍存在“幻觉”“知识安全”“不可控”等问题，这要求将AI应用到专业建设中要充分确保AI被有效、安全、可控地使用。
黄有方认为物流专业教学改革应从五大方面着手：
一是课程设置。培养方案调整，以适应AI时代需求。核心课程强化，构建适应AI时代的核心课程群。
二是实践与理论结合。要让学生了解AI在物流中的应用，增加实践机会，同时企业应加大AI时代社会责任，提升实践与理论结合的教学效果。
三是师资队伍。教师需做好知识更新，提升跨学科能力。
四是国际化。培养具有全球视野和跨文化交流能力的学生，推动教育全球化。
五是学生能力培养。重视学生知识积累，大学及研究生阶段着重培养自我能力和思想能力。
“物流AI技术可以从五大主义，即现场主义、动作主义、改善主义、服务主义、国际主义入手，优化行业实践。”北京物资学院物流学院院长姜旭表示，目前，全国768所高校开设的相关专业存在课程重叠与资源分配不均的问题。通过AI技术整合课程内容，减少重复，提高教学效率成为可能。
提升“虚实结合”意识，弥补传统教学短板
“产教融合、校企合作这一物流专业建设的根本路径，在AI时代只会进一步被强化。”任豪祥进一步表示，AI将推动更多的智能化设备、系统应用到生产中。
对于实践教学而言，这要求强化培养学生学习能力和复杂环境下的处理问题的能力，快速掌握各类设备设施和软件系统的使用能力。同时，要充分借助AI的强大的生成式能力和决策分析能力，通过“虚实结合”将产业“数实融合”充分融入到实训教学中。
具体而言：首先，全面拥抱AI，通过DeepSeek完成全民AI普及教育。其次，从易到难，先从日常办公等简单应用入手，适应“AI+”工作新范式，再将AI融入教学，发展教改教研和教学模式创新。最后，结合专业建设场景，提炼智能体开发需求，自行或外包开发，推动“以智助教、学、研、管、评”。
其实，教育部多次强调数字教育的重要性，并指出这是未来发展的趋势。例如《教育信息化2.0行动计划》《中国教育现代化2035》等，均将数字教育作为教育改革和发展的重要战略方向。
据记者了解，2024年9月中国物流与采购联合会、物流教指委、物流行指委推出了国内首个物流、采购与供应链领域教育与培训人工智能专用大模型——中物灵境。目前，多所高校利用该大模型在知识图谱与能力图谱构建、AI助教、学生自主学习、教材开发、教学资源库建设等方面开展实践应用。
“我们已与宁波工程学院、深圳职业技术大学、广东机电职业技术学院、广西职业技术学院等高校在教学资源赋能等方面达成合作，与北京、浙江等地高校的合作也在陆续进行。”中物联教育培训部主任、物流行指委副秘书长李俊峰介绍说，中物灵境目前已拥有200余个行业专业数据库资源，2000万行业垂直模型训练语料及1000万物流行业增量数据，有效保障了数据的全面与准确性，为用户提供专业回答，其中物流行业大数据主要涵盖物流宏观指数数据，如PMI、LPI、电商指数和全国快递量运行情况等，以及相关的物流政策数据。
“在AI时代，交叉学科的重要性愈发凸显。如新文科、新工科、新理科。文科需融入理科工科元素，理科工科也应有文科色彩。北京推动工科理科发展，尤其在经济领域，如发展数字经济中的物流科技，它需 AI 技术加持形成交叉学科，使学科融合更厚实。”姜旭进一步表示，基于“现场主义”原则，物流教育应强化实践环节，利用虚拟仿真技术模拟真实场景，让学生在非现场环境中也能深入理解物流运作，弥补传统教学与实际操作之间的鸿沟。
由此可见，这种融合路径不仅增强了教学的直观性和实效性，也为学生提供了更贴近实际的学习体验，是教育适应AI时代的重要策略之一。
本文原文来自澎湃新闻