人工智能通识课服务院校教师与相关专业学生，帮助建立「问题—数据—方法—验证」的完整思路。内容覆盖智能调度、需求预测、路径优化等典型环节，强调可教、可练、可迁移。
零基础可跟进：先建立场景与概念，再对照案例看方法如何落地，最后用练习巩固。教师可将章节用于备课和课堂演示，学生可用于预习与复习。
把智能应用放回物流现场
课程不空讲算法名词，而是围绕运输、仓储与供应链运营中的真实问题，讲清方法、边界与课堂用法。
章节结构已定，媒体资源筹备中
下列条目用于备课预排与课表对照，不是可点击入口。资源上线后，此处会改为可播放、可阅读链接。
视频讲解
4 讲 · 未上线
视频未上线
按章节逐步开放，开放后可在此播放
- 01 导论：物流场景中的人工智能 问题、数据与方法的关系 未上线
- 02 需求预测与库存决策 从业务波动到可解释的预测 未上线
- 03 运输路径与智能调度 约束、目标与方案比较 未上线
- 04 仓储作业中的智能应用 库位、波次与异常处置 未上线
在线教材
5 章 · 未上线- 第一章 人工智能与物流产业 通识定位、适用边界、课堂使用方式 未上线
- 第二章 数据、特征与需求预测 数据从哪来、如何看、如何解释结果 未上线
- 第三章 路径优化与运输调度 目标函数、约束条件与方案取舍 未上线
- 第四章 仓储与供应链协同案例 库内作业、协同计划与异常场景 未上线
- 第五章 综合练习与方法论小结 把方法写进教案、实训与评价 未上线