6月13日下午，“沪江观察”管理实务类课程在军工路校区举行。ESCP欧洲高等商学院正教授、人工智能及决策系统研究中心主任，上海理工大学管理学院客座教授周炜受邀作题为“智慧物流及工业自动化研究与实践”的专题分享。管理学院院长、专业学位教育中心主任赵来军主持讲座，学院相关师生参加活动。
赵来军主持
洞察人工智能时代的管理变革
周炜从人工智能的发展历程切入，阐述了人工智能对产业变革和组织发展的深刻影响。他指出，随着计算能力、数据资源和算法模型的持续突破，人工智能正加速融入经济社会发展的各个领域，推动企业运营模式和管理方式发生深层次变革。结合认知科学视角，他分析了感知、理解、学习、推理、决策等能力在人工智能系统中的实现路径，介绍了神经网络、深度学习、决策树、聚类分析等典型人工智能方法的发展与应用。
周炜作主题分享
构建数据驱动的企业决策体系
在探讨企业如何应对人工智能时代带来的机遇与挑战时，周炜结合企业运营实践，分析了人工智能技术在商业流程优化中的实践价值。针对企业推进转型过程中面临的数据孤岛、分析能力不足等现实问题，他系统介绍了“敏捷数据平台、行为数据平台、协同合作平台、分析程序应用平台、自主决策平台”五阶段转型框架，阐释了企业从数据整合、行为分析到自主决策机制构建的发展路径，并强调数智化转型的关键不在于简单实现流程数字化，而在于推动企业运营方式和组织能力的系统性重塑，逐步构建数据驱动的决策体系，提升企业应对复杂环境变化的能力。
以物联网赋能智慧物流创新实践
在智慧物流领域，周炜重点介绍了基于RFID和物联网技术的智能化仓储研究案例。他指出，传统仓储管理强调固定存储与有序摆放，但在具备实时感知能力和数据追踪能力的物联网环境下，通过动态优化与智能调度，仓储系统可以突破固定货位限制，做到“随存随取”，减少因维持固定秩序所带来的时间、空间和管理成本，提升资源配置的灵活性与效率。为此，他和研究团队提出“液态化仓储系统”理念，通过构建覆盖仓储全流程的感知与追踪体系，实现货物、设备及空间资源的实时感知与精准配置，提升仓储运营效率和资源利用水平。
作为物联网领域的研究者，周炜详细介绍了RFID技术在生产制造、物流管理以及供应链协同中的应用实践，并围绕物联网环境下的信息价值、多周期优化方法等研究方向进行了分享。以齿轮装配为例，在传统库存管理模式下，企业往往只能掌握库存层面的总体信息，难以识别不同零件个体间的细微差异；而借助物联网技术，企业能够获取零件个体层面的属性信息，实现更加精准的匹配与组合，从而提升产品整体性能和使用寿命。他认为，人工智能、物联网和工业自动化技术的融合应用，正在不断拓展智慧物流的发展空间。
讲座现场
把握大语言模型应用边界
围绕当前备受关注的大语言模型应用问题，周炜通过物流优化、投资组合决策等案例，对大语言模型在辅助决策中的优势与局限进行了分析。他表示，大语言模型在信息获取、知识整理和推理辅助等方面展现出较强能力，但其本质仍是语言模型而非决策模型，在复杂优化决策问题中需与运筹优化、数据分析等专业方法结合使用。面对快速发展的智能体技术与生成式人工智能应用，企业和研究人员既要积极探索创新应用场景，也应保持理性判断，充分认识其适用边界，避免过度依赖模型生成结果。
整场讲座中，周炜以平实生动的语言、丰富的案例和严谨的理论分析，不仅展示了相关领域的最新研究进展，也加深了师生对企业数智化转型的理解。未来，学院将持续搭建高水平学术交流平台，汇聚海内外优质资源，推动前沿理论与产业实践深度融合，为高层次创新型人才培养创造更加优质的育人环境。
合影留念
供稿人：康镇、吴家炜
图片：吴家炜
审核人：刘魏巍、孟陈莉
供稿部门：专业学位教育中心
