基于智能學科范式的物流工程專業人才培養體系重構研究

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摘要：針對基于自動化/管理學科范式構建的物流工程專業人才培養體系，難以適應以“大模型+AI Agent+具身智能”為核心的新一代智慧物流發展需求的問題，提出基于智能學科范式的物流工程專業人才培養體系重構方案，以“智能生成”過程為主線，圍繞“微觀—中觀—宏觀”三大能力層次，即智能單元設計與實現、多智能體集群協同與系統集成、全局生態運營與持續優化，構建了融合智能硬件、AI算法、數字孿生與運營管理等技術和理論的知識體系，并設計了“基礎—專業—綜合”三階課程體系及“具身智能—大模型平臺—數字孿生”三大實踐平臺。該體系旨在培養具備系統思維、技術融合與創新能力的“智慧物流系統架構師”，為物流產業智能化升級提供關鍵人才支撐。

關鍵詞：物流工程；智慧物流；人才培養體系；智能學科范式；課程體系

作者：韋凌云

北京郵電大學智能工程與自動化學院物流工程系

一

前言

隨著大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術的深度融合，物流行業正加速從傳統模式向以“虛實融合、群體智能、人機協同”為特征的智慧物流系統演進。現代物流系統呈現出智能化、自主化的發展趨勢，其核心驅動力已轉變為“大模型+AI Agent+具身智能”的技術集群。然而，當前高校物流工程專業的人才培養體系仍主要沿襲自動化學科或管理科學與工程學科的傳統范式，存在課程內容滯后、技術融合不足、系統思維欠缺、實踐環節與產業前沿脫節等問題[1-6]，難以適應新一代智慧物流系統對復合型人才的需求。目前，學術界對此已展開積極探討。葉雨瀟、張錦等[1]提出新工科建設應推動物流工程專業向智慧化轉型，但多聚焦于宏觀定位；文獻[2-5]研究智慧物流的實驗教學體系，但未深入探討其與理論課程的有機耦合；武小平等[6]提出了智慧郵政物流的課程體系，但尚未涵蓋大語言模型等前沿技術；文獻[7,8,9]的研究從不同角度揭示了智慧物流相關教學內容滯后于產業發展，以及實踐環節薄弱等現實問題，凸顯了教學改革的緊迫性。總體而言，現有研究多數停留在理念層面而缺乏具體實施方案，對人工智能前沿技術與物流工程的深度融合探討不足，且未能突破傳統學科范式的束縛。因此，亟需從學科范式層面推動人才培養體系的根本性重構。本文基于智能學科范式，提出以“智能生成”過程為主線，以智能物流單元設計及其集群協同為核心的新型培養體系，旨在通過構建全鏈條知識結構、強化數字孿生平臺支撐、推進課程與實踐一體化，培養能夠定義未來智慧物流系統的高層次創新人才，為專業轉型升級提供可行路徑。

二

基于智能學科范式的物流工程專業人才培養體系構建的必要性分析

在當前人工智能技術驅動智慧物流深刻變革的背景下，重構物流工程專業人才培養體系具有迫切必要性。傳統培養體系主要基于自動化學科范式或管理科學與工程學科范式構建，前者以控制理論為核心，側重自動化設備與系統的設計、集成與運維；后者以運籌學和數學建模為基礎，強調系統優化與決策支持。然而，這兩種范式在面對現代智慧物流系統的不確定性、復雜性和自主性特征時均表現出明顯局限：自動化范式難以應對非預設場景，管理范式無法有效處理高度動態的實時決策問題，具體可參見表1。

表1 傳統學科范式與智能學科范式的對比

相比之下，智能學科范式以理解和模擬智能生成機制為核心，其核心目標在于構建能夠自主完成復雜任務的“智能體”[10]，通過“智能獲取—傳遞—處理—執行”的全過程貫通，與智慧物流系統的技術架構高度契合。該范式下，系統觀從“確定的、可預編程”轉變為“持續演化的復雜適應系統”；核心方法從控制論、運籌學轉向機器學習、大模型等人工智能技術；智能體角色從執行單元提升為自主認知與決策主體；知識體系從垂直分立變為以“智能生成”為主線的融合交叉；培養目標也從工程師、分析師升級為智慧物流系統的“架構師”與“培育者”。

隨著大語言模型賦予系統常識推理能力，AI智能體實現目標驅動與持續學習，具身智能技術提升對非結構化環境的適應力，基于智能學科范式重塑物流工程專業人才培養體系，將有助于學生建立對智慧物流系統的整體認知，掌握設計具備感知、認知、決策與協同能力的關鍵技術，從而有效應對人工智能時代對物流人才的新要求。這種從學科范式層面的系統性重構，是實現物流工程專業轉型升級的必然選擇。

三

面向智能學科范式的物流工程專業新型人才培養體系設計

傳統物流工程專業培養體系的核心問題在于其知識架構本質是“拼盤式”的，即在人工智能技術快速發展的背景下，僅將自動化、機械、計算機、管理、人工智能等領域的課程簡單并列，缺乏一條貫穿始終、有機融合的主線。因此，本文提出的重構方案以智能學科范式為核心，取代傳統的自動化學科或管理工程學科范式，將培養目標從“自動化系統工程師”或“運營優化分析師”轉向“智慧物流系統的架構師與培育者”。這意味著學生不僅要懂部件，更要懂系統；不僅要會編程，更要會讓機器“思考”；不僅要能優化既定流程，更要能設計具備自主演進能力的智能生態。

實際上，目前的智慧物流系統正從“自動化”向“具身智能”和“群體智能”演進。未來的物流系統不再是執行預設程序的機器集合，而是能夠感知環境、自主決策、協同作業的“智能生命體”。基于此，本文提出的物流工程專業新型人才培養體系方案遵循三大核心理念：一是“智能生成”全過程貫通，即以“智能獲取—智能傳遞—智能處理—智能執行/利用”這一智能科學的核心脈絡作為知識體系的骨架，取代傳統以領域劃分為基礎的松散結構，幫助學生建立對智能系統的完整認知鏈條；二是以“智能體”為核心構建架構視角，將智慧物流系統視為由不同粒度智能體構成的協同網絡，課程設計圍繞智能體的設計、交互與進化展開；三是將“數字孿生”作為統一的實踐載體，將其提升至核心方法論高度，作為貫穿所有課程與實踐環節的平臺，實現“所學即所用，所用即所研”。

1.能力體系的設計

本文的人才培養體系重構的核心設計思想是以智能學科范式培養“智慧物流系統的架構師與培育者”，將智慧物流人才的能力分為如下三個目標層次。

（1）微觀層：智能物流單元設計與實現能力（對應“造細胞”）

本層次關注單個智能實體的設計與創造。智能物流單元是指具備環境感知、獨立決策和執行能力的物理或邏輯實體，包括三類：具身智能體（分揀機器人、AGV/AMR、無人機等）、智能硬件單元（智能集裝箱、傳感貨架等）和智能軟件單元（路徑規劃算法等）。

微觀層培養四大核心能力：硬件設計與集成能力，掌握機械結構、驅動系統、傳感器選型與布置；嵌入式智能與控制系統開發能力；環境感知算法實現能力，包括計算機視覺、激光SLAM等技術；軟硬一體協同設計能力，確保算法與平臺穩定協同工作。

（2）中觀層：多智能體集群協同與系統集成能力（對應“組器官”）

本層次解決多個智能單元的組織與協同問題，實現“1+1>2”的群體智能涌現。典型場景包括倉庫中多臺AMR的自主交通管理與協同揀選、“貨到人”工作站的設備無縫銜接、配送中心多設備的節奏匹配等。

中觀層培養四方面能力：多智能體系統架構設計能力，規劃智能體組織結構和交互機制；協同調度與優化算法研發應用能力；系統集成與互聯互通能力；數字孿生系統構建與運用能力。

（3）宏觀層：全局生態運營與持續優化能力（對應“懂生命”）

本層次從商業和戰略視角運營優化物流與供應鏈網絡，關注系統健康、價值創造和持續進化。要求學習者兼具技術知識和商業洞察力。宏觀層培養五方面能力：數據驅動的戰略決策能力，運用大數據和AI進行需求預測、網絡規劃等；端到端供應鏈協同能力；業務流程管理與重構能力；全生命周期成本與績效管理能力；商業思維與創新能力，即理解業務痛點，能提出用技術創造商業價值的綜合性解決方案。

2.知識體系的設計

為支撐三層能力要求，我們設計四大知識模塊，形成完整面向智能學科范式的物流工程人才知識結構。使得學生能夠理解從一粒“細胞”（智能單元）的誕生，到一個“生命體”（物流生態系統）健康運行的全過程所需的所有核心知識。

（1）智能單元設計與實現模塊

本模塊聚焦“智能獲取”與“智能執行”，重點創造具有“物理身體”的智能個體。核心知識包括：

具身智能理論：研究智能體與環境的交互產生機制，強調“身體”對智能的影響。如在分揀機器人設計中，需同時優化機械手結構和識別算法，通過力覺傳感器實現精準控制。

機電一體化系統：涵蓋機械結構、驅動系統、傳感器和嵌入式系統的集成設計，構成智能單元的“骨骼、肌肉和神經系統”。如AGV設計需要綜合考量輪系結構、驅動電機選擇，并集成激光雷達和慣性測量單元。

機器人操作系統（ROS/ROS 2）：作為現代機器人的軟件平臺，提供硬件抽象、設備控制、消息傳遞等功能，連接單元“身體”和“大腦”，實現各模塊的高效協同工作。

（2）群體智能與系統集成模塊 （聚焦“智能傳遞”與“智能處理”）

本模塊聚焦“智能傳遞”與“智能處理”，實現多智能單元的協作與群體智能。核心知識包括：AI Agent與多智能體系統理論，AI Agent是具有自主性、社會能力的軟件實體。多智能體系統研究多個Agent通過通信、協商完成共同目標，如倉庫中AGV群體的自主任務協調；物流大模型技術，包括大語言模型原理及在物流領域的應用，例如，自然語言交互（管理員可用自然語言提問，系統自動分析并生成報告）、實現復雜決策優化以及代碼生成等；系統架構與集成，關注智慧物流系統的技術藍圖設計，包括軟件架構、硬件接口、通信協議等，確保不同系統設備實現互聯互通，比如設計一個系統，讓京東的“地狼”機器人、阿里的“小蠻驢”和第三方公司的機械臂能在同一個倉庫管理平臺（WMS）的調度下協同工作。

（3）數字孿生與信息物理系統模塊

本模塊作為“智能生成”全過程的支撐平臺，構建連接物理與數字世界的“鏡像與實驗場”，來實現仿真、分析、預測和控制。核心知識包括：建模與仿真技術，通過物理引擎和三維建模，高保真還原物流場景，例如，在建新倉前模擬“雙十一”流量沖擊，優化布局流程，避免運營損失；數據科學與物聯網技術，通過物聯網采集數據，利用數據科學技術分析挖掘，驅動數字孿生體與實體同步，實現全程可視化和異常預警；可視化與交互技術，支持數字孿生體的多維展現，通過VR/AR設備實現沉浸式交互，提升監控和決策效率。

（4）物流業務與生態運營模塊 （聚焦“智能利用”的價值實現）

本模塊聚焦“智能利用”的價值實現，確保技術投資產生商業和社會價值。核心知識包括：現代物流與供應鏈管理，涵蓋庫存管理、運輸管理、供應鏈協同等經典理論，是理解行業運作規律的基礎。系統優化與決策理論，包括運籌學、排隊論、博弈論、決策分析等，提供諸如資源分配、路徑選擇、風險決策等方面的科學方法;綠色與可持續發展技術，包括碳足跡核算、綠色包裝、循環物流網絡設計等，既是企業責任，也是新的競爭力來源。

3.課程內容體系設計

基于前述知識體系，構建了“基礎奠基層—專業核心層—綜合創新層”的遞進式課程結構。基礎層在原有數理、工程與計算機課程基礎上，增設《人工智能導論》《AI開發基礎與實踐》等智能科學基礎課程，奠定學生作為未來智慧物流系統架構師所需的基礎知識和方法論。專業核心層圍繞“智能生成”主線，通過三大模塊培養智能單元設計、系統集成與運營管理能力；綜合創新層依托項目制學習、競賽與企業實戰，推動知識融合與創新應用。三層結構形成有機銜接的閉環體系，系統培養具備全鏈路能力的智慧物流架構師。

（1）專業核心層

專業核心層設置三大課程模塊，全面覆蓋從單元設計到生態運營的知識鏈條：智慧物流技術模塊對應微觀層“設計智能單元”，重點培養學生實現感知與執行的硬核能力；智慧物流系統架構模塊對應中觀層“集成群體智能”，著重構建系統級架構與協同能力；智慧物流運營管理模塊對應宏觀層“運營全局生態”，強化商業價值實現與戰略決策能力。各模塊具體課程設置參見見表2、表3、表4。

表2 智慧物流技術模塊的核心課程（微觀層能力：“設計智能單元”）

表3 智慧物流系統架構模塊的核心課程（對應中觀層能力：“集成群體智能”）

表4 智慧物流運營管理模塊的核心課程（對應宏觀層能力：“運營全局生態”）

（2）綜合創新層

綜合創新層是人才培養體系的頂層設計與核心淬煉場，通過項目制學習、專業競賽和科研訓練、企業實戰三大模塊（如圖1），構建貫穿學業全程的進階式實踐生態。該層次注重在真實產業場景中培養學生的跨學科整合能力、復雜系統設計能力與創新解決問題能力，最終塑造能夠駕馭未來智慧物流系統的架構師與拔尖創新人才。

圖1 綜合創新層的整體架構

4.實踐教學平臺設計

為支撐基于智能學科范式的新課程體系，傳統的、以認知和驗證為主的實驗室必須進行全面升級，構建一個與智慧物流產業前沿同步的“沉浸式、高水平、研創一體”的實踐教學環境。升級的核心目標是建設三大核心實驗平臺，其體系架構與功能定位參見表5。

表5 實踐教學平臺設計

顯然，三大平臺的升級不僅是設備更新，更是教學理念的系統重構：

第一，推動實踐教學實現“三個轉變”，即實驗內容從驗證性轉向設計與創新性，技能培養從單點訓練轉向系統思維構建，教學水平從滯后產業發展轉向同步乃至前瞻引領。

第二，構建了“設計—開發—部署”全流程能力閉環：學生通過在數字孿生平臺進行系統仿真，在AI Agent平臺研發核心算法，在具身智能實驗室完成實體調試，完整覆蓋智慧物流系統的研發全周期。

第三，深化產教融合機制，平臺架構與企業研發環境高度一致，使學生在校即可掌握產業級工具與工作流程，顯著提升就業適應力與競爭力。

四

結論

本文立足人工智能驅動智慧物流變革的時代背景，構建了基于智能學科范式的物流工程專業人才培養體系，強調以“智能單元設計—多智能體系統集成—全局智慧生態運營”為能力主線，系統設計融合理論、技術與系統思維的課程體系與虛實結合的實踐平臺，推動人才培養從傳統學科范式向智能學科范式的系統性轉型。本體系精準對接智慧物流發展的實際需求，著力培養掌握大模型、AI智能體與具身智能等前沿技術，并具備系統架構能力的高層次拔尖人才，有效解決企業智能化轉型中“技術融合難、系統構建難、創新落地難”等痛點。畢業生將能夠直接參與智能倉儲、無人配送、供應鏈數字孿生等核心項目，推動技術成果向業務價值高效轉化。這一人才培養體系的創新，不僅為高校專業建設提供實施路徑，更為企業輸送具備實戰能力與架構思維的專業人才，對提升我國物流產業核心競爭力、促進行業數字化與綠色轉型具有重要實踐意義。

【基金項目：北京郵電大學2022年教育教學改革項目立項資助（項目編號2022JXYJ-B01）】

參考文獻:

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———— 物流技術與應用融媒 ————

編輯、排版：王茜

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