人工智能背景下应用型本科物流人才培养模式研究

文/单月鸿

1 前言

2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》表明人工智能已然成为国家战略的关键抓手，“人工智能成为经济发展的新引擎”。据普华永道预测，到2030年人工智能将为全球GPD 带来额外14%的提升，相当于15.7 万亿美元的增长。人工智能在物流业的应用，大幅降低了物流成本，提高物流效率和服务水平，推动了物流产业升级。

2 人工智能在物流领域的应用

物流业属于复合型服务产业，人工智能在物流领域的应用具体现在仓储、运输、配送、货运代理和管理等具体场景。

2.1 物流客服

通常情况下，客户拨打客服电话进行下单、订单查询、订单跟踪等，会有人工客服接听。而在人工智能背景下，首先接听客户电话的是人工智能语音客服，人工智能语音客服系统可以收集语音信息，进行自主学习优化，解决客户常见问题，如果有必要，再转人工客服。人工智能语音系统的应用不受时间限制，可以实现24 小时全天候服务，大幅提升了客服效率和质量，同时降低人工成本[1]。

2.2 智能仓储

智能仓储在物流领域的应用已经成为大势所趋，有越来越多的企业将仓储升级为智能仓储。同时，越来越成熟的智能仓储解决方案应用在物流业中，除了具备全面物资管理功能外，还有动态盘点、动态库存、RFID 手持机管理等功能，大幅度提升仓储作业效率。

2.3 自动分拣

自动分拣系统主要应用在物流配送中心、快递企业中转中心等领域，交叉带分拣系统及翻盘分拣系统、滑块分拣系统、货到人拣选系统可以灵活应用于各类不同包装规格的商品，极大地提升了分拣效率，降低人工成本。

2.4 智能运输

智能运输的应用之一是通过使用人工智能完成物流运输中的车货匹配，物流企业可以利用人工智能技术，建立数字化货运平台，用较低的价格获取社会运力[2]。

使用机器进行深度学习可以打造无人物流驾驶体系，实现干线运输，提高物流效率，降低交通运输过程中的安全事故概率等。无人驾驶技术可以在港口等特殊场景率先使用，在高速公路干线得到普及，并与车联网车路协同等技术结合，实现智能运输体系。

2.5 智能配送

近些年，随着快递包裹爆发式增长，无人机、机器人陆续应用在配送领域，尤其是在电商企业各种促销、店庆和春节前采用智能配送系统可以缓解配送压力，解决爆仓问题。

2.6 物流运营管理

人工智能结合大数据分析可以为物流行业提供更加智慧的运营管理模式，具体应用体现在物流转运中心、仓库选址上，能够结合运输线路、客户分布、地理状况等信息进行精准匹配，从而优化选址、提升效率。另外，采用人工智能分析，供应链各个环节的产品生产制造商、供应商、物流提供商能够提前有针对性地制定产品营销策略和货物的运输、储存、配送计划[3]。

3 人工智能对应用型本科物流人才的新要求

应用型本科人才培养的定位就是要以就业为导向，服务地方经济社会发展，并积极适应产业转型升级。在物流产业转型升级中，部分岗位消失，同时诞生一些新岗位，对物流专业人才提出新需求。

3.1 人工智能背景下物流岗位的变化及企业面临的用人问题

3.1.1 人工智能背景下物流岗位的变化

经过对物流企业或企业物流部门的调研，发现人工智能在物流领域的应用替代了很多岗位的人工作业，基础岗位用工量大幅度减少，同时新增一些岗位如数据员、系统维护部助理、设备维护助理等岗位，中高层管理岗位的岗位职责发生一定变化。

3.1.2 人工智能背景下企业面临的用人问题

由于人工智能在物流领域的应用，原有岗位的员工由于缺乏人工智能的相关知识结构和学习能力，很难在短时间内胜任新岗位。当前应用型本科院校的人才培养模式下培养的毕业生无法与行业的快速发展同步，培养的物流人才难以满足企业的新需求，导致企业求贤若渴；同时，部分企业对毕业生进行了培训，增加企业用人成本，培养好后又面临新员工离职风险，再次提高了企业较高的招聘成本[4]。

3.2 人工智能对应用型本科物流人才能力的新要求

在人工智能时代背景下，物联网、大数据、云计算和人工智能技术推动物流产业持续转型升级，而产业转型升级对物流人才提出了新要求。

3.2.1 对知识体系的要求

人工智能背景下，企业要求毕业生的知识体系不断更新，要具备编程、大数据、智能仓运营管理、智能自动仓装备运维等相关知识，因此企业需要及时调整课程体系。

3.2.2 对职业能力的要求

物流领域岗位的变化，要求毕业生经过短期培训能较快胜任基础岗位，并具有一定成长潜力，适应企业技术变化。

3.2.3 对职业素养的要求

在原有职业素养的基础上，要求应用型物流本科学生要具备更强的学习能力，以适应企业技术更新和产业升级，同时具备一定创新能力和合作能力。

4 人工智能背景下应用型本科物流人才培养模式探索

人工智能在物流领域的广泛应用，加速了物流产业升级，当前高校的物流人才培养模式难以满足企业对人才的需求。为了更好地服务地方经济的发展，应用型本科物流管理专业人才培养需要与时俱进，根据市场需求及时调整人才培养目标，并构建与之相适应的课程体系，提升学生综合能力。

4.1 根据社会需求，确定人才培养目标、构建课程体系

应用型本科物流的人才培养不能与市场需求、企业需求割裂开，应要紧密与市场联系。了解企业对从业人员的素质、知识体系、能力的要求。具体包括到用人单位走访调研、召开往届毕业生座谈会、问卷调查等，得出物流岗位群的要求的核心知识体系、职业能力和职业素质，通过梳理、归纳、总结出应用型本科物流人才培养的目标及要求，进而构建出物流管理专业应用型人才的理论教学体系和实践教学体系、选修课设置和第二课堂要求等。

4.2 产教深度融合，提升学生综合能力

随着人工智能技术不断发展迭代，学校通过自建实训中心，很难跟上企业的步伐，很可能建好后就落后于产业发展了。学生实习环节，学生自主选择的方式很可能导致学生无法自己找到专业对口的实习单位。

随着技术不断升级，以智能感知、自主决策、图像与视频理解与分析、自然语言处理、知识图谱、数据挖掘与分析为代表的人工智能技术在运输、仓储、配送和管理的各种场景里得以应用，对有人工智能知识背景的物流人才需求增多，高校培养的物流专业人才不能满足企业需求。

综上所述，最好的解决办法是与物流产业开展深度产教融合，共同发展。校企深度融合可以通过邀请企业专家进课堂，更好地了解企业对物流人才需求的变化，保证人才培养紧密与市场需求相结合；充分利用企业资源完成实践教学，企业参与投资建设实训中心，同时实训中心可以为企业承担仓储等相关功能，学生在真实场景下实践的同时，为企业承担部分业务；通过双方开展合作交流，依托行业企业建设“双师双能型师资队伍”，提升实践教学水平；学校和企业共同完成物流相关课题研究，将研究成果在企业内转化，为企业输出能满足企业当前需求又有较好发展潜力的物流专业人才。

总之，在人工智能背景下，应用型本科物流管理专业人才培养模式确定路径主要是依托行业，与地方企业进行深度产教融合，通过开展多种形式的企业调研和交流，了解企业对物流人才的能力需求，与企业共同制定人才培养方案和课程体系，邀请企业专家进课堂，讲授部分课程，同时教师参与企业横向课题，将科研成果转化为实际生产力。通过校企共同努力，提高学生学习能力、创新能力、合作能力等综合能力，培养能较好满足企业需求的物流专业人才。

5 结语

人工智能在物流领域的应用，对物流相关岗位群产生了巨大影响，企业很难招聘到适合的物流专业人才，要求应用型本科物流人才培养目标和课程体系必须结合市场需求进行调整，培养符合市场需求的物流专业人才，服务地方经济社会发展。