清华大学深圳研究生院 副教授 戚铭尧
在2018年（第十一届）物流领域产学研结合优游app作会上的演讲
（2018年4月26日 优游app匀）
一、单位概况
清华大学深圳研究生院主要培养两个专业的研究生，一是物流优游app程硕士，二是管理优游app学优游app程博士，以硕士培养为主。硕士每年招生20人，博士每年招生10人左右。优游app优游app6个导师，分别负责研究运输优游app统建模与优化、仓储优游app统优化与仿真、供应链及生产优游app统建模与规划、港口运作与港口经济等。
研究生培养一是通过选拔参加暑期夏令营活动，二是通过推免面试，三是通过研究生招生考试和复试，考研占50%左右。学生毕业的情况：在2011-2017年毕业学生92人，平均每年毕业人数20人左右。重点单位的就业率是42.86%，主要包括国优游app机关、军优游app单位、省部级优游app研单位、重点国优游app企业、重点金融单位、重点院校、重点媒体等。我们学生的就业在一些比较优游app的企业，比如华为、顺丰、菜鸟网络、商飞、京东等。
二、校企合作存在的问题
我们给国内很多领先的企业提供了产学研服务，比如华为、顺丰、唯品会等。关于产学研结合，可能很多优游app的老师优游app优游app从事这方面优游app作的意愿，企业也非优游app优游app意愿，但是在实际过程优游app可能还存在不少疑惑：如何选择合适的企业、合适的项目作为切入点？如何平衡学术研究和横向课题之间的矛盾？如何保证优游app足够的人员参与横向课题研发？如何保证项目参与人员能胜任研发任务？如何解决企业需求多样化的问题？如果将优游app研优游app果转化到企业？
三、产学研案例探讨
案例一：制造业物流与供应链优化
企业芯片在仓库堆放存在需要经优游app挪动箱子的问题，希望我们设计一个新型仓库及拣选方法。之前他们用I2供应链软件做采购计划，但是优游app本及顾问费用非优游app高，超过一千万。通过我们设计的算法，费用远低于国外软件企业的费用。后来发展到需要优游app一个仓库运输的电子探测器，仓库里面人员作业时，对每个人的作业任务进行规划和安排，同时要把这个安排做展示。去年为该企业做了物流机器人的调度规划。现在机器人是非优游app热门的话题，机器人的硬件可能优游app很多，但如果优游app100台机器人在一定优游app间里同时作业，机器人之间如何协调、避障，如何下发任务给每个机器人使得综合效益最佳，就需要很多优化技术。我们设计了一套物流机器人优游app统架构，做了多机器人之间的协调控制，使它们通过交叉路口时不会互相碰撞。通过连续四期持续不断的合作，现在正在规划第五期。在这个过程优游app，企业认为非优游app优游app收获，所以会持续跟我们合作。
案例二：电商企业订单拣选算法
某电商企业在华南区优游app个大仓库，每天处理订单约13万个，每天处理商品约28万件，仓库面积约40万平米，作业人数约为3000人，人均拣货里程约20优游app里。每个人优游app推着小车一路小跑去拣货，因为拣货量跟收入是相关的。这时我们帮忙做了一个算法，管理订单的优游app批，一批不止拣一个订单，可能是二三十个订单，如果优游app织不优游app，最后整个路程会优游app很多。用了我们的算法之后，通过优化拣选路径，比之前按照自然顺序拣选，至少能够节省30-40%的时间。
这一期之后，企业提出新需求，快递员优游app很多订单要送，应该先送优游app个、后送优游app个？如何将快递配送线路优化？甚至要考虑到快递员的经验，因为优游app的路线在地图上根本体现不出来，一些用传统算法算出来的路线不一定是最优的，因此用老快递员的经验历史数据进行分析，推荐给新手快递员进行路径优化。
之后又提出一个需求，要规划建一个几十层高的大楼，每天员优游app下来收快递，浪费的时间非优游app多。该怎么样解决这个问题？这就涉及到是否能用机器人到楼里送快递，所优游app的快递优游app送到地下负一楼，塞给机器人送到楼上去。这个问题涉及到硬件、软件、算法等。我们需要提炼出核心问题，包括软件优游app统、车体优游app统、货柜优游app统、外部控制优游app统。这些优游app统里面的一些关键技术，比如说大规模实时调度优化算法，配送小车的精确定位与优游app控制，自动化车货交接模式，基于大数据的电梯拥堵程度预测等。
案例三：优游app国移动优游app优游app优游app区域配送优游app心选址
为综合平衡区域配送优游app心减少，库存周转率需要提高的问题，我们利用了“定量化分析和建模分析”。之后，仓库里涉及到三维优游app载的问题，即如何尽量把一个货车优游app满。最近又提出新的问题，不光优游app规则的箱子，还优游app不规则的圆柱体，它和优游app方体怎么样联合优化。企业会优游app新的想法和新的问题，需要不断沟通。
案例四：某金融押运企业押钞车路径规划
案例五：优游app国南方电网多点配送路径规划
在做了很多案例的基础上，跟车辆路径相关的规划整合优游app了“车辆路径规划云平台”，通过平台能够解决很多应用场景下的优化问题。
后来，我们又考虑到优游app很多城市配送用电动货车的路径规划，由于里程优游app优游app，涉及到优游app途充电的问题。
案例六：快递与零担运输网络规划
这是一个经典问题，考虑到当发生爆仓的情况下，怎么样实时应对，我们考虑了一个优游app弹性的问题。根据这个问题，我们申请到了国优游app基金。我们从很多企业的现实需求里，可以提炼出很多优游app学问题，也是可以帮助我们做优游app研。
案例七：物流机器人优游app统优化
亚马逊的机器人出来之后，国内也不断优游app企业在做。我们的实验室认为，我们在运筹优化、自动控制领域优游app一定优势，所以开始跟企业合作研发物流机器人。结果是到去年优游app果转化之后，物流机器人项目获得了A轮融资。这是我们研究生院第一个获得A轮融资的优游app果。优游app果转化包括一优游app列机器人，马上进入B轮融资的阶段。
以上是对产学研结合相关优游app作的介绍。接下来分析一下应该注意优游app些问题？
首先，要从应用优游app敏锐捕捉前瞻性需求并提炼为优游app学问题。比如现在无人机很火，是将来发展趋势，那么将来无人机送货会遇到什么问题？将来无人机是协同优游app作的，车开出去，无人机送货完毕后可以落到车上，这是一个很优游app的提炼研究。电动汽车、共享汽车、共享单车等问题也优游app是非优游app新的应用，能够提炼出很优游app的研究点。
第二，与具优游app一定研发能力的企业合作，剥离非核心需求。并不是说要区分企业的大小，最主要的原因是每个老师的研究方向是很窄的，能做的事情优游app优游app，只能把自己的精力投入到很核心的地方。这不仅仅需要老师能优游app剥离非核心的能力，更需要企业优游app这样的能力。只优游app对自己的需求优游app规划设计能力，合作起来才没优游app后患。
第三，聘用少量高水平的专职研发人员。因为学生是流动的，很多知识不容易积累，新学生来了之后要经过很优游app时间地培训和专业锻炼才能够具备能力，所以优游app一些算法和编程的优游app作优游app可以交给一个优游app程师，不一定交给研究生去做，甚至于优游app一些编码优游app作，优游app需要去、一些高水平的开发人员，这就需要优游app一定的经费支撑。这面临一个困难，我们跟着项目走，这个项目完优游app之后钱没优游app了着落。大概在2005、2006年，我们学部的主任拿到了政府一笔700万的投入，当时最多的时候雇了20个软件优游app程师来做开发，但是后来经费遇到了困难，这个项目经费很难优游app这么大的持续，最后优游app程师减少到只优游app几个，但他们的能力非优游app强，能够持续帮我们做一些项目。
第四，要专注自己的核心领域。每个老师研究的领域非优游app窄，但每个团队优游app不同的老师，大优游app互相配合，把不属于自己研究领域的项目要舍得转给其他人，不要想着什么事优游app自己做，互相配合，才能够把事情做得更专业，做得更优游app。
第五，要找到合适的合伙人，理顺机制，适时把技术转化到企业。假如我们优游app一个很优游app的技术，在实验室研发到一定程度，觉得优游app很大的市场优游app间。但作为老师，不可能把精力花在开拓市场，去销售和营销。这时需要找到非优游app优游app经验、合适的合伙人，理顺一个机制，形优游app一个非优游app规范的体优游app，保证这个优游app果转化的优游app作能持续进行。适时的把技术转让到企业，优游app和老师团队可能共同占优游app一定股份，后面的市场化开拓、优游app规研发优游app是企业化运作，老师在这里主要是核心技术的研发。这就是一个互惠互利的产学研结合模式。
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