由于在数据、算法和算力上的突破,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术颠覆了传统的科研范式,催生了AI for Science的第五研究范式。尽管已有的研究范式如经验科学(第一范式)、理论科学(第二范式)、计算科学(第三范式)、数据科学...由于在数据、算法和算力上的突破,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术颠覆了传统的科研范式,催生了AI for Science的第五研究范式。尽管已有的研究范式如经验科学(第一范式)、理论科学(第二范式)、计算科学(第三范式)、数据科学(第四范式)在过去发挥了重要作用,但在面对当前高度复杂和动态变化的物流与供应链问题时,已逐渐显露出其局限性。文章通过系统剖析传统研究范式的不足,深入探讨AI技术—包括大语言模型、机器学习、深度学习、强化学习与知识图谱等——如何重塑物流与供应链研究。通过对一系列典型科研案例的解析,如基于强化学习的库存优化、智能配送仿真平台构建以及AI辅助的供应链决策系统设计等,文章展示了AI在提升物流与供应链管理效率与韧性方面的显著优势。同时,文章基于当前常用的科研工具和平台,梳理了一套涵盖选题设计、模型构建、数据采集、结果评估与论文发表的完整科研流程指南。此外,文章还前瞻性地探讨了未来物流与供应链科研的发展趋势。针对科研人员提出了切实可行的科研能力建设建议,包括跨领域合作、产学研协同创新与新技术系统培训等,旨在为科研人员提供一套具备前瞻性与实操性的科研指导框架,助力其在AI时代的物流与供应链研究中把握机遇,提升科研效率,实现理论创新与实践突破。展开更多
文摘由于在数据、算法和算力上的突破,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术颠覆了传统的科研范式,催生了AI for Science的第五研究范式。尽管已有的研究范式如经验科学(第一范式)、理论科学(第二范式)、计算科学(第三范式)、数据科学(第四范式)在过去发挥了重要作用,但在面对当前高度复杂和动态变化的物流与供应链问题时,已逐渐显露出其局限性。文章通过系统剖析传统研究范式的不足,深入探讨AI技术—包括大语言模型、机器学习、深度学习、强化学习与知识图谱等——如何重塑物流与供应链研究。通过对一系列典型科研案例的解析,如基于强化学习的库存优化、智能配送仿真平台构建以及AI辅助的供应链决策系统设计等,文章展示了AI在提升物流与供应链管理效率与韧性方面的显著优势。同时,文章基于当前常用的科研工具和平台,梳理了一套涵盖选题设计、模型构建、数据采集、结果评估与论文发表的完整科研流程指南。此外,文章还前瞻性地探讨了未来物流与供应链科研的发展趋势。针对科研人员提出了切实可行的科研能力建设建议,包括跨领域合作、产学研协同创新与新技术系统培训等,旨在为科研人员提供一套具备前瞻性与实操性的科研指导框架,助力其在AI时代的物流与供应链研究中把握机遇,提升科研效率,实现理论创新与实践突破。
