□ 王芳
　　当前时代数字经济和实体经济已深度融合，形成双向互利的模式，全球供应链也逐步向智能互联方向发展。人工智能作为当前经济社会发展的核心驱动力，为全球范围内的资源配置高效整合创新模式、优化思路。这一生产方式的变革不仅表现在技术工具上的更新换代，而且在整个行业内的、产业组织形态和人才需求结构上发生了变化。在人工智能助力经济社会发展的大环境下，供应链升级和人才队伍优化已成为重要课题，既需要专业技术过硬的专技人才又需要能够精准掌握智能技术的高精尖人才。所以对人才市场的需求也更加苛刻，只有培养既懂业务技术又懂智能技术的复合型人才，才能适应社会需求。
　　以人工智能技术赋能供应链效能发展，并构建起与数字时代发展相协调适应的人才培养新模式，已成为当前企业乃至行业发展的重要任务。
人工智能驱动供应链全链路智能化升级
　　人工智能对供应链的积极影响是全方位的，具体表现在各个方面。在需求端，机器学习算法能够精准整合多样化的数据资源，将各类数据进行分析整合，并对需求预测进行精准评估，与传统的评估预算相比，更为精准且高效，不仅能够为库存管理和产能规划提供精准的决策依据，也能为行业的未来走向定舵导航。
　　在仓库管理方面，智能设备与视觉识别技术的广泛应用，让订单处理流程实现了数字化更新，作业效率大大提升。物流环节，可以借助智能算法的路径规划、实时监控，通过动态变量精准评估，优化运输速度，降低资源消耗，推动整个产业链和供应链向绿色高效转型智能化方向发展。
　　供应链协同层面的智能化创新和发展表现尤为深刻，智能技术构建起了可信数据的共享应用平台，上下游企业能够通过数据的同步共享，缓解信息不对称带来的发展难题。自动化的供应商评估体系也可以将多维度指标进行高端整合，并精准评估让合作方分级管理的智能化决策，有效应对企业发展难题，提升供应链整体发展生命力。
　　在风险管控场景中，知识图谱的预警模型可以提前预判风险变化并加强应急处突机制，让企业能够在出现突发情况时，科学高效应对增强整个供应链的抵抗冲击效能。
数智化供应链对人才能力体系的重构
　　数字时代供应链人才框架较传统产业发展已产生根本性变化。传统产业链管理对于人才的需求较为单一，仅需要人才具备专业的技术职能，而在数字化时代，不仅需要人才有专业的职业素养，还需要有高效的数字技术运用和分析能力
　　行业的工作人员要掌握智能系统的工作方式，理解其算法中的参数设定，确保专业素养和数字能力的同步储备。这也为传统人才培养模式提供了新的发展思路，对岗位价值的评价体系朝着多样化的方向发展。跨学科知识整合能力也成为从业者的核心竞争优势之一，数字化供应链要求人才不仅具备运筹分析、智能技术原理与业务场景认知的多样化能力，而且要求专业人员在解决实际问题时，能够借助技术工具和管理逻辑的充分融合，高效解决各类问题。
　　在对从业者的岗位设置上来看，众多企业开始将技术工具的操作能力和供应链建模能力作为岗位硬性需求，对数字化转型中的专业人才需求越来越强烈。另外，在数字化时代，还要求专业技术人员具备一定的数字化分析能力，能够对其中的数据参数和算法科学分析。
人工智能技术与人才战略的协同演进机制
　　人工智能技术和人才战略的协同演进在当今社会也呈现了螺旋式的上升状态，两者为互动关系。在技术导入和深度融合的不同阶段，产生了对企业发展和行业前进的重要驱动。
　　在技术导入阶段，智能系统的规模化部署大量运用于供应链传统业务场景当中，通过优化算法和工具自动化等，让重复性劳动不再需要借助大量的人力和物力，为企业节省了大量的人力成本和资源成本，企业可以借助系统化的再培训机制，让人力资源向数据分析、流程优化、智能系统运维等其他岗位转移。
　　传统岗位不再需要众多人力资源的参与，而是借助新兴技术实现数字化转型。伴随着旧岗位向新岗位的转移，对从业者的需求维度越来越多样，新的岗位要求从业者具备供应链基础逻辑分析能力，也要求从业人员能够精准理解分析智能技术如何科学应用以及如何准确操作。这种结构性调整表面表现为岗位的替换，但需要从业人员具备扎实的技术，以实现人才价值的增值。在深度融合阶段，人工智能系统更新换代，人才知识也成为双向赋能。供应链领域专家通过数据标注业务规则梳理、算法参数调整等多样化形式，让产业经验和场景认知能够转化为指导数字化发展的智能模型操作思路。比如，在供应商评估场景过程当中，专家可以对历史的合作数据进行分析和梳理，帮助算法精准的识别出优质合作方的特点，而在物流路径的规划当中，可以对特殊的路况和区域政策进行经验判断，然后提升智能调度系统的适配能力。
数智时代供应链人才培养体系的创新路径
　　搭建起“三位一体”的人才培养模式，能够更高效精准的应对数字时代供应链变革的发展需求，不仅需要高校教育、企业培训和政企校协同机制的三维联动，而且需要三者之间科学配比，形成具有生命力的育人生态圈，打造成能够贴合数字时代发展的人才培养体系，为数字时代的经济社会发展提供源源不断的智慧和力量支撑，以确保长久健康稳定可持续发展。
　　在高校教育方面，传统供应链管理专业的课程体系已经不能迎合当前时代的发展需求，需要革新发展理念，优化课程设置，打造更贴合当前社会发展的新型课程模块。院校要在保留基础运筹学、物流管理等核心学科的基础上，将人工智能相关领域的知识体系，比如人工智能运行基础、大数据分析、供应链智能建模等技术专业的课程体系纳入其中。同步开展AI和供应链优化等相关方面的跨学科课程，让学生能够在专业理论的学习当中明晰到智能化对专业技术课程教学的推动作用。高校可以尝试借助学科交叉培养的模式，让学生能够在数据分析、算法逻辑和应用场景认知等方面，建立起有机联系。同时，还要强化与其他产业的融合，通过共同建立实验室或共同研究课题，推动理论教学和实践场景的有效联动，让学生能够真正将理论教学和具体实践应用融合起来。
　　企业培训体系要借助场景化实战练习，让传统的理论课程落地到具体的实验室操作当中或者是让学生能够真正参与到车间操作，真切体悟到数字化时代供应链发展的新需求。企业可以搭建起基于数字孪生技术的供应链模拟决策平台，涵盖需求预测、库存调度、物流规划等多种场景，让学生能够在虚拟的实训环境当中沉浸式体验智能系统的高效运行。比如在虚拟仓库场景中，学员可以调整智能分解算法参数，通过调整参数来对比作业效率产生的变化让抽象的理论教学转化为具体的实战应用，增强对人才培养的有效性。
　　政企校协同培养机制能够在更大程度上激活人才的参与动力。政府可以在这一过程当中起到关键性的牵引作用，建设数字供应链实训基地，让高校的理论资源，企业的技术优势和真实的实战场景融合在一起，通过将优势资源进行整合，为学生搭建起标准化的实践操作空间平台，同时也可以吸引行业协会，联合企业和其他研究机构参与其中从技术应用、业务理解和数据分析等多个维度，为学生建立起评价体系，让学生能够在清晰准确的评价指向当中明确自身的发展和培养方向，让理论能够落实到实践，让实践能够推动学生综合能力的提升，从根本上解决数字化转型当中人才配备不足的问题，为工业链的转型升级高质量发展提供可持续的人才动力支撑。
　　人工智能对供应链的赋能已超越技术工具层面，演变为产业逻辑与人才生态的系统性重构。数智化供应链的核心竞争力，既体现在智能技术对各环节的效率提升，更蕴含于“技术应用—人才升级—体系优化”的协同进化能力。企业需以全局视角构建技术实施与人才培养的联动策略，通过打造“智能供应链系统+复合型人才梯队”的双轮驱动模式，在全球产业链重构中抢占先机。（作者单位：北京交通大学国家经济安全研究院）