□魏强
新一轮科技革命和产业变革深入推进，人工智能正成为引领未来发展的关键引擎。2024年政府工作报告首次提出“人工智能+”，意味着AI赋能各行业已上升为国家战略。在物流与供应链领域，人工智能正加速推动智慧物流发展，对专业人才培养提出了前所未有的新要求。
然而，目前物流与供应链管理专业教育存在课程内容更新滞后、教学方法单一、实践环节薄弱、教师数字化素养不足等问题，难以满足行业智能化转型的人才需求，教育改革迫在眉睫。针对这一形势，相关行业组织发起了“人工智能+物流教育”系列研讨和培训活动，广泛动员院校教师、企业专家等参与，为教育改革指明了方向。本文旨在系统分析AI赋能现代物流与供应链管理教育教学的应用路径、典型实践及其成效，并探讨应对挑战的改革思路，为院校推进相关教育教学改革提供借鉴。
AI赋能物流与供应链教育教学的实践模式
课程体系重构与教学模式创新：高校在课程体系中融入AI相关模块和课程，突出算法优化、智能决策等前沿内容，构建面向智慧物流的新课程框架。部分院校探索复合型人才培养新模式，利用AI大模型和虚拟仿真等手段深度融合产教资源，显著提升学生的实践能力和创新思维。在教学方法上，通过AI分析学生学习数据，实现教学过程的精准干预与个性化辅导；例如，北京物资学院利用AI对专业教学进行“体检”，生成优化方案，推动了由批量培养向精准培养的转变。
教学资源与平台建设：高质量的数字化教学资源和智能平台是AI赋能物流教育的重要支撑。近年来，多所院校开发了智慧物流虚拟仿真系统和特色案例库，为教学提供丰富的实践资源。例如，某物流AI大模型已在教学平台上线，为师生提供智能化学习工具；又有学生团队借助仿真软件分析企业历史数据，优化配送方案，为企业决策提供依据。此外，校企共建案例库将京东、顺丰等企业的真实数据引入课堂，有效缩短了理论教学与行业实践的距离。
实践教学与产教融合：实践教学是物流人才培养的关键环节，AI技术为实践创新拓展了空间。一方面，各类基于AI的专业竞赛应运而生，学生在模拟的实战环境中运用AI工具解决问题，实现以赛促学；另一方面，院校积极推进智能化实践项目，如某校团队开发AI机器人智慧仓储方案，创新提出“上存下拣”模式，利用RGV、AGV等机器人协同作业，大幅提高仓储运营效率并基本实现无人化。此外，校企共建的“人工智能+物流”创新中心等平台为学生提供了接触前沿技术和真实项目的机会，进一步促进了产教融合。
师资队伍建设与能力提升：教师的AI素养直接影响教育教学改革成效。针对物流专业教师AI知识和技能不足的问题，各方采取了多种举措提升师资水平。一方面，举办“人工智能+物流”专题培训，帮助教师更新知识结构、掌握最新AI应用；另一方面，鼓励教师深入企业实践锻炼，或引进行业专家兼职任教，组建“双师型”教学团队，以弥补高校教师实践经验的不足。同时，支持教师开展AI赋能物流教育的教学研究，推动科研成果向教学转化，不断提高教学创新能力。
案例分析与实施效果
典型案例
北京物资学院：引入AI分析技术对物流相关专业进行了全面“体检”，生成详细的诊断报告和优化方案，实现了从批量培养向个性化精准培养的转变。
广东石油化工学院：构建“教学重构—实践提升—跨界融合”三位一体的人才培养模式，依托AI技术和虚拟仿真等手段，全面提升学生的工程实践能力和创新素养，并凭该模式成果获得省级教学成果特等奖。
山东电子职业技术学院：开展基于AI机器人的智慧仓储规划项目，提出“上存下拣”创新仓储模式，采用RGV和AGV机器人协同作业，实现了高效的无人化仓储运作。该方案不仅解决了企业仓储难题，也让学生在实践中收获了宝贵经验。
实施效果
人才培养质量提升：学生的创新意识和实践能力显著增强。通过参与AI驱动的竞赛和项目，学生将课堂知识应用于真实场景，培养了数据驱动决策和解决复杂问题的能力，同时锻炼了团队协作和临场应变等综合素质。
教学效率优化：教学过程实现了个性化和智能化。借助AI对学习数据的分析，教师能够及时发现学生知识弱项并提供针对性辅导，大幅提高学习效率；虚拟仿真技术的应用让学生能在低成本、零风险的环境中反复实践，突破了传统实践教学对场地和设备的依赖。
产教融合深化：教育与产业联系更加紧密。引入企业真实数据和业务场景，使课程内容对接行业前沿，人才培养的针对性与实用性大大增强；企业深度参与教学过程也获得了技术创新思路和人才储备，实现了校企双赢。
挑战与对策
尽管AI赋能物流与供应链教育取得了积极进展，但在推进过程中仍面临诸多挑战，有待多方协同解决：
教学资源不足：优质数字化教学资源匮乏且更新滞后，院校间资源共享机制不健全。对此，应加强校企合作共建真实案例和虚拟仿真项目，推动院校间资源共享，并利用行业研发的AI大模型为教学提供支持。
师资能力有限：不少教师缺乏AI相关知识和实践经验。可通过专题培训、教师企业挂职等方式提升教师的AI素养；同时，引进行业专家兼职授课，组成“双师型”团队，弥补高校教师实践经验的不足，并鼓励教师将AI技术融入教学研究，不断提高教学创新能力。
伦理与安全问题：AI应用伴生数据隐私、算法偏见、技术依赖等风险。在教学中需加强AI伦理教育：将AI伦理内容融入课程，引导学生重视数据隐私保护并防范算法偏见；对教学所用算法模型进行偏差监控，确保决策过程公平可靠；培养学生的批判性思维，避免对技术的盲目依赖。
结论与展望
人工智能技术正在深刻改变物流与供应链管理行业实践，并为教育教学改革提供强大动力。通过上述分析可以发现，AI赋能物流教育已成为必然趋势，需要通过课程体系改革、教学资源创新、实践平台升级和师资培养等多维举措实现教育与AI技术的深度融合，并通过校企协同推进产教融合，进一步提高人才培养的针对性和实效性。同时，AI赋能教育是一项系统工程，需要院校、企业、行业组织和政府协同发力，共同解决教学资源建设、师资培养和伦理治理等方面的难题。
展望未来，AI技术在物流与供应链教育中的应用将更加深入和广泛：教学将从单点技术向智慧学习环境转变，教育生态更加开放共享；人才培养更加精准个性化，跨院校乃至跨国界的教育合作也将在AI助力下更加紧密。
总之，AI赋能物流与供应链管理教育教学不仅是技术手段的引入，更意味着教育理念、教学模式和评价体系的深刻变革。唯有积极拥抱这一变革，才能培养出引领未来物流发展的卓越人才。
(作者为博士（后），系四川文理学院塔石骨干人才，清华大学工程硕士、西南财经大学统计与数据科学学院博士、中国物流学会特约研究员、四川省人力资源与社会保障厅“专家服务团专家”、宜宾市物流专家)
