清華大學深圳研究生院 副教授 戚銘堯

在2018年（第十一屆）物流領域產學研結合工作會上的演講

（2018年4月26日 都勻）

一、單位概況

清華大學深圳研究生院主要培養兩個專業的研究生，一是物流工程碩士，二是管理科學工程博士，以碩士培養為主。碩士每年招生20人，博士每年招生10人左右。學院有6個導師，分別負責研究運輸系統建模與優化、倉儲系統優化與仿真、供應鏈及生產系統建模與規劃、港口運作與港口經濟等。

研究生培養一是通過選拔參加暑期夏令營活動，二是通過推免面試，三是通過研究生招生考試和復試，考研占50%左右。學生畢業的情況：在2011-2017年畢業學生92人，平均每年畢業人數20人左右。重點單位的就業率是42.86%，主要包括國家機關、軍工單位、省部級科研單位、重點國有企業、重點金融單位、重點院校、重點媒體等。我們學生的就業在一些比較好的企業，比如華為、順豐、菜鳥網絡、商飛、京東等。

二、校企合作存在的問題

我們給國內很多領先的企業提供了產學研服務，比如華為、順豐、唯品會等。關于產學研結合，可能很多學校的老師都有從事這方面工作的意愿，企業也非常有意愿，但是在實際過程中可能還存在不少疑惑：如何選擇合適的企業、合適的項目作為切入點？如何平衡學術研究和橫向課題之間的矛盾？如何保證有足夠的人員參與橫向課題研發？如何保證項目參與人員能勝任研發任務？如何解決企業需求多樣化的問題？如果將科研成果轉化到企業？

三、產學研案例探討

案例一：制造業物流與供應鏈優化

企業芯片在倉庫堆放存在需要經常挪動箱子的問題，希望我們設計一個新型倉庫及揀選方法。之前他們用I2供應鏈軟件做采購計劃，但是成本及顧問費用非常高，超過一千萬。通過我們設計的算法，費用遠低于國外軟件企業的費用。后來發展到需要有一個倉庫運輸的電子探測器，倉庫里面人員作業時，對每個人的作業任務進行規劃和安排，同時要把這個安排做展示。去年為該企業做了物流機器人的調度規劃?，F在機器人是非常熱門的話題，機器人的硬件可能有很多，但如果有100臺機器人在一定空間里同時作業，機器人之間如何協調、避障，如何下發任務給每個機器人使得綜合效益最佳，就需要很多優化技術。我們設計了一套物流機器人系統架構，做了多機器人之間的協調控制，使它們通過交叉路口時不會互相碰撞。通過連續四期持續不斷的合作，現在正在規劃第五期。在這個過程中，企業認為非常有收獲，所以會持續跟我們合作。

案例二：電商企業訂單揀選算法

某電商企業在華南區有個大倉庫，每天處理訂單約13萬個，每天處理商品約28萬件，倉庫面積約40萬平米，作業人數約為3000人，人均揀貨里程約20公里。每個人都推著小車一路小跑去揀貨，因為揀貨量跟收入是相關的。這時我們幫忙做了一個算法，管理訂單的組批，一批不止揀一個訂單，可能是二三十個訂單，如果組織不好，最后整個路程會長很多。用了我們的算法之后，通過優化揀選路徑，比之前按照自然順序揀選，至少能夠節省30-40%的時間。

這一期之后，企業提出新需求，快遞員有很多訂單要送，應該先送哪個、后送哪個？如何將快遞配送線路優化？甚至要考慮到快遞員的經驗，因為有的路線在地圖上根本體現不出來，一些用傳統算法算出來的路線不一定是最優的，因此用老快遞員的經驗歷史數據進行分析，推薦給新手快遞員進行路徑優化。

之后又提出一個需求，要規劃建一個幾十層高的大樓，每天員工下來收快遞，浪費的時間非常多。該怎么樣解決這個問題？這就涉及到是否能用機器人到樓里送快遞，所有的快遞都送到地下負一樓，塞給機器人送到樓上去。這個問題涉及到硬件、軟件、算法等。我們需要提煉出核心問題，包括軟件系統、車體系統、貨柜系統、外部控制系統。這些系統里面的一些關鍵技術，比如說大規模實時調度優化算法，配送小車的精確定位與運動控制，自動化車貨交接模式，基于大數據的電梯擁堵程度預測等。

案例三：中國移動四川公司區域配送中心選址

為綜合平衡區域配送中心減少，庫存周轉率需要提高的問題，我們利用了“定量化分析和建模分析”。之后，倉庫里涉及到三維裝載的問題，即如何盡量把一個貨車裝滿。最近又提出新的問題，不光有規則的箱子，還有不規則的圓柱體，它和長方體怎么樣聯合優化。企業會有新的想法和新的問題，需要不斷溝通。

案例四：某金融押運企業押鈔車路徑規劃

案例五：中國南方電網多點配送路徑規劃

在做了很多案例的基礎上，跟車輛路徑相關的規劃整合成了“車輛路徑規劃云平臺”，通過平臺能夠解決很多應用場景下的優化問題。

后來，我們又考慮到有很多城市配送用電動貨車的路徑規劃，由于里程有限，涉及到中途充電的問題。

案例六：快遞與零擔運輸網絡規劃

這是一個經典問題，考慮到當發生爆倉的情況下，怎么樣實時應對，我們考慮了一個有彈性的問題。根據這個問題，我們申請到了國家基金。我們從很多企業的現實需求里，可以提煉出很多科學問題，也是可以幫助我們做科研。

案例七：物流機器人系統優化

亞馬遜的機器人出來之后，國內也不斷有企業在做。我們的實驗室認為，我們在運籌優化、自動控制領域有一定優勢，所以開始跟企業合作研發物流機器人。結果是到去年成果轉化之后，物流機器人項目獲得了A輪融資。這是我們研究生院第一個獲得A輪融資的成果。成果轉化包括一系列機器人，馬上進入B輪融資的階段。

以上是對產學研結合相關工作的介紹。接下來分析一下應該注意哪些問題？

首先，要從應用中敏銳捕捉前瞻性需求并提煉為科學問題。比如現在無人機很火，是將來發展趨勢，那么將來無人機送貨會遇到什么問題？將來無人機是協同工作的，車開出去，無人機送貨完畢后可以落到車上，這是一個很好的提煉研究。電動汽車、共享汽車、共享單車等問題也都是非常新的應用，能夠提煉出很好的研究點。

第二，與具有一定研發能力的企業合作，剝離非核心需求。并不是說要區分企業的大小，最主要的原因是每個老師的研究方向是很窄的，能做的事情有限，只能把自己的精力投入到很核心的地方。這不僅僅需要老師能有剝離非核心的能力，更需要企業有這樣的能力。只有對自己的需求有規劃設計能力，合作起來才沒有后患。

第三，聘用少量高水平的專職研發人員。因為學生是流動的，很多知識不容易積累，新學生來了之后要經過很長時間地培訓和專業鍛煉才能夠具備能力，所以有一些算法和編程的工作都可以交給一個工程師，不一定交給研究生去做，甚至于有一些編碼工作，都需要去、一些高水平的開發人員，這就需要有一定的經費支撐。這面臨一個困難，我們跟著項目走，這個項目完成之后錢沒有了著落。大概在2005、2006年，我們學部的主任拿到了政府一筆700萬的投入，當時最多的時候雇了20個軟件工程師來做開發，但是后來經費遇到了困難，這個項目經費很難有這么大的持續，最后工程師減少到只有幾個，但他們的能力非常強，能夠持續幫我們做一些項目。

第四，要專注自己的核心領域。每個老師研究的領域非常窄，但每個團隊有不同的老師，大家互相配合，把不屬于自己研究領域的項目要舍得轉給其他人，不要想著什么事都自己做，互相配合，才能夠把事情做得更專業，做得更好。

第五，要找到合適的合伙人，理順機制，適時把技術轉化到企業。假如我們有一個很好的技術，在實驗室研發到一定程度，覺得有很大的市場空間。但作為老師，不可能把精力花在開拓市場，去銷售和營銷。這時需要找到非常有經驗、合適的合伙人，理順一個機制，形成一個非常規范的體系，保證這個成果轉化的工作能持續進行。適時的把技術轉讓到企業，學校和老師團隊可能共同占有一定股份，后面的市場化開拓、常規研發都是企業化運作，老師在這里主要是核心技術的研發。這就是一個互惠互利的產學研結合模式。

 （根據速記整理，未經本人審閱，轉載請注明作者和來源中國物流學會、中國物流與采購聯合會）