人工智能驱动下的物流与供应链研究：范式变革与未来展望

讲座题目：人工智能驱动下的物流与供应链研究：范式变革与未来展望

面向对象： 研究生暑期学校
核心目标： 帮助新生理解AI时代的研究新范式，明确读研方向，并激发其创新热情。

完整讲座资料： https://cflp.ai/github/keynote/ai-logistics-research-paradigm.html

引言：欢迎来到大变革时代 (CATCH)

时代背景：我们身处何方？

当前的人工智能革命，堪比历史上的每一次技术革命，正深刻改变社会。科技发展的规律告诉我们：我们正处于从Improvement（渐进式改进）到Innovation（颠覆式创新）的关键窗口期。这是挑战，更是机遇。

核心挑战与机遇： 旧的思维和技术范式正在被打破。如何利用AI解决真实世界的问题，是我们这一代研究者的核心使命。

第一部分：研究生科研的新认知——“道”与”术”

研究生科研的两大核心任务

1. 找到正确的研究对象（“道”）：这关乎方向与价值

• 洞察力来源： 对生活、企业、行业、产业的深刻理解
• 研究的锚点： 在变化的世界里，找到那些”不变”的真实需求与底层规律

2. 掌握趁手的研究工具（“术”）：这关乎效率与产出

• 工具的价值： 提升研究效率，是产出真实、增量研究成果的必要条件
• 当下的”利器”： 以AI为代表的新一代工具

第二部分：破除迷思，拥抱AI时代的研究新范式 (MINDSET SHIFT)

引子： 在新范式下，我们常常会遇到一些困惑。这里，我想回应几个普遍的问题，帮助大家调整心态。

AI不仅是”写作助手”，更是”认知杠杆”

• 基础价值： AI能处理文献综述、翻译、格式等辅助性工作，让我们聚焦于核心思想创作
• 进阶价值： AI是知识的无限供给源。我们的认知、提问能力和创造力，才是真正的稀缺资源。不要给自己的能力设限。

研究成果不止于”论文发表”，更在于”价值创造”

• 目的之辩： 论文的目的是”发现”与”分享”，而非”发表”。最终目标是让成果产生真实世界的增量价值
• 行动指引： 将关注点从”发文章”转向”做项目”。论文只是项目成果的副产品
• 推荐模式： 学习GitHub的开源机制和Hugging Face的模型共享模式，让研究在开放协作中走得更远

注：arXiv同样是前沿交流的重要社区，但本质上也是服务于”分享”这一核心

驱动力不止于”外部评价”，更在于”内在热情”

• 持久动力来源： 发自内心的好奇心与热情
• 实践方法： “小步快跑，快速迭代”。先做出一个最小可行性产品（MVP），在实践中获得正反馈，这比追求一步到位的完美更重要

第三部分：研究方向前瞻：物流与供应链领域的机遇 (DIRECTIONS)

引子： 那么，在我们的专业领域，具体可以关注哪些方向？

宏观视角：洞察社会变迁中的不变趋势

• 社会结构： 人口结构拐点与老龄化社会的物流需求
• 消费心理： 从”茅台”（物质符号）到”Labubu”（精神需求）的变迁
• 信息格局： 信息平权与认知分层带来的新商业模式
• 商业模式： 物流如何颠覆商业？从”平台经济”到”节点经济”的演化

空间视角：从二维平面到三维空间的跃升

• 核心议题： 低空经济、无人机、立体仓储等带来的维度提升
• 研究机会： 维度上升会如何重构物流网络、成本结构和运营模式？

技术视角：值得关注的前沿技术与应用

给非AI专业同学的建议： AI是基础设施，学会 Research WITH AI，而不是埋头去 Learn AI（除非你想转行）。

重点技术方向：

• 时效革命： 分钟级交付的实现路径（低空+地面智能设备的协同）
• 机器人与自动化： 开源ROS（机器人操作系统）在物流领域的应用
• 具身智能： 物流场景下”快思考”（边缘算力执行）与”慢思考”（AI决策）的协同系统
• 模型与优化： 基于物理规律作为奖励函数的模型训练（Physics-Informed RL）
• 系统协同： 多智能体（Multi-agents）的协同、调度与自适应优化
• 仿真与孪生： 关注NVIDIA Omniverse Isaac Sim等仿真平台在物流场景中的应用

总结与期待：成为AI赋能的超级个体

成为行动者

高质量的科研，始于”做”。不要总想着发什么论文才能毕业，先动手创造。

拥抱开源与分享

将你的研究项目开源，通过分享为自己的成果确权，并链接全球的同行者，共同加速创新。

释放你们的力量

00后成长于最好的时代，拥有无与伦比的基础设施。期待你们利用好AI这个”超能力”，成为颠覆式创新的”超级个体”，做出让自己满意、为社会增值的研究。

本文基于研究生暑期学校讲座内容整理，旨在帮助新一代研究者理解AI时代的研究范式变革，找到属于自己的创新之路。