物流人工智能通识讲义
面向物流职业教育，实践驱动，场景导向，掌握 AI 应用核心能力。
总学时
32 学时
面向对象
物流管理、快递运营、仓储管理、供应链管理等相关专业的中职、高职及职业本科学生。
课程目标
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理解AI基础：理解 AI 基本概念、发展历程及其在物流领域的重要性。
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掌握AI应用场景：识别 AI 在仓储、运输、配送、客服、供应链等环节的应用模式与价值。
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培养AI工具使用能力：掌握通用大语言模型 (如 Deepseek, Qwen) 基本操作，解决实际问题。
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提升AI思维：培养利用 AI 优化物流流程、提效降本的意识和初步能力。
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了解伦理与趋势：认识 AI 伦理挑战 (就业、隐私) 及物流领域发展趋势。
课程特色
场景驱动：从熟悉的物流真实场景和痛点问题切入。
实践导向：强调动手操作，大量 AI 工具 (尤其 LLM) 实践。
通识易懂：聚焦“做什么”和“怎么用”，避免复杂原理，易于掌握。
层次兼容：核心内容通用，实践任务区分不同层次要求 (中职/高职/职本)。
工具结合：明确引入 Deepseek、Qwen 等国产优秀 LLM 教学。
教学方法
案例分析、问题研讨、讲授演示、分组实践、线上工具操作、角色扮演、小型项目任务等。
考核方式建议
- 过程性考核 (70%): 课堂参与、实践任务完成情况、小组贡献、小测验。
- 终结性考核 (30%): 小型项目报告或成果演示 (选择物流场景问题，用 AI 知识或工具提出改进思路/方案)。
课程大纲概览 (共 8 模块)
模块一
你好，AI！开启智慧物流新篇章
目标：激发兴趣，建立AI基本认知，了解AI与物流的关联。
模块二
AI 的“火眼金睛”与“顺风耳” (CV & NLP)
目标：理解 CV 和 NLP 基本概念及其在物流的应用。
模块三
AI 的“最强大脑” (ML)
目标：理解机器学习、数据重要性，了解预测与优化应用。
模块四
AI 在智慧仓储中的应用
目标：掌握 AI 在仓储管理各环节的具体应用。
模块五
AI 在智慧运输与配送中的应用
目标：掌握 AI 在运输规划、过程监控和末端配送的应用。
模块六
大语言模型 (LLM)：你的物流智能助手
目标：重点掌握 LLM 使用方法和 Prompt 技巧，应用于物流工作。
模块七
AI 驱动智慧供应链与卓越客户服务
目标：理解 AI 在供应链管理和提升客户体验中的作用。
模块八
AI 的伦理、挑战与未来展望
目标：认识 AI 双面性，培养负责任态度，展望未来发展。