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2020年1月11日，第一届“运筹学和AI在业界的前沿应用”研讨会在浙江大学紫金港校区成功举办。此次研讨会由『运筹OR帷幄』社区，联合浙江大学管理学院和浙江大学数据分析和管理国际研究中心共同主办，杭州览众数据科技有限公司、滨江区科技协会等多家企业和政府机构协办。研讨会邀请了学界、业界十位运筹学及人工智能领域的资深嘉宾，分享和探讨大数据背景下运筹学算法的实际应用。
浙大管院王明征教授担任主持人，他表示运筹学与人工智能将结合得更加紧密，希望这一领域的研究能在浙江大学开出花朵。浙大管院副院长、数据分析和管理国际研究中心主任周伟华教授在欢迎辞中对学界与业界未来更深入的合作表示期待。『运筹OR帷幄』创始人沈若冰提及创立公众号初衷：普及运筹学并推广其应用以及迄今为止的发展成果，同样提及希望能与学界、业界有更多的交流互动。
浙江大学管理学院副院长周伟华教授作“数字经济时代管理科学研究的挑战和机遇”报告。他分析当今管理科学面临的挑战主要有三点：数据驱动决策理论的发展，开发和利用AI的求解大规模决策问题的方法以及如何有效利用强大的算力。他生动地介绍了管理科学并指出这是一种“追求更好”的科学（“the science for better”），并指出管理科学的研究价值在于创造有用且可靠的知识。
杭州览众数据科技有限公司CEO王一君博士针对现场不同背景的听众人群，分别给出针对性的中肯建议。对于想进入工业界的在校学生，她认为首先技术要过关，要培养实实在在解决问题的能力，另外还需要有扎实的数理基础与代码能力，熟练掌握优化求解器的使用，有机会要多去业界实习；对于有1至3年工作经验的听众，她建议可以多多寻找机会，在工作中学习，锻炼出强大的交流沟通能力，有作为有担当，并且具备在不同岗位胜任任何工作的能力。
杭州派迩信息技术有限公司副总王铭哲先生向观众分析了民航发展历程中的问题与机遇所在——中国民航正在从半封闭走向全开放，但是很多软实力方面还存在讳疾忌医的状态，具体体现在航司与乘客需求之间的割裂性。航司目前的管理还是以资源为导向，而不是以乘客的需求作为导向，因此需要新一代创新型人才对行业进行颠覆性的革新。
悠桦林高级算法工程师王一帆博士基于个人丰富的项目经验，分享了运筹学的落地案例。他指出用运筹学解决业务问题的过程，是一个基于明确目标以及指定约束条件，然后用一系列模型来建模求解问题的过程。其价值体现在帮助企业以更小成本获取更大利益。他截选航空地服人员排班和车间智能排产两个案例进行剖析，让听众认识到运筹学未来应用前景的广阔性以及拓展的可能性。
北京极智嘉科技有限公司副总裁谭文哲博士报告了AI算法在机器人智能仓储中的应用。他指出AI是用知识打造智能体的学科，企业在人工智能时代的终极目标则是智能决策，其背后蕴藏的是运筹优化和机器学习算法的支撑。他介绍在机器人智能仓储中，智能多机调度、智能仓库管理、智能供应链服务三个层面所涉及的运筹优化与机器学习问题，并用实际案例阐述如何运用高效的算法实现复杂系统综合优化和数据驱动的企业增值服务。
如何打造世界最快的VRP求解器？物界科技算法团队负责人高磊先生分享了其团队的成功经验。VRP是车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem）的简称。自1959年提出以来，一直是运筹优化领域中最基本的问题之一。由于其应用的广泛性和经济上的重大价值，一直受到国内外学者的广泛关注。VRP的价值巨大，但存在NP-HARD问题，求解难度巨大。高磊所在团队通过综合利用运筹优化和AI技术，设计出全新的高效VRP求解引擎，并在VRP的三个子问题：TSP, CVRPTW, PDPTW上测试取得了好的结果。
阿里巴巴菜鸟网络高级算法专家李圣银博士报告了运筹优化在菜鸟网络的应用与发展。他介绍了运筹优化相关技术在菜鸟仓储、运输、末端配送、在线决策等业务场景中的具体应用，包括装箱问题、快递路由问题、配送VRP问题，以及在数据驱动的大规模问题求解基础能力建设方面的探索和进展，并指出一家良好的公司需要同时拥有场景、性能、数据、产品四大因素。
此次研讨会在传播形式上开拓创新，运用实时在线直播的形式，让更多线上观众参与其中，在听取报告的同时还可以实时沟通与交流。上海财经大学统计与管理学院助理教授周帆博士通过在线的形式，报告了基于图的均衡度量标准及其在共享出行平台的应用。他介绍一类新颖的均衡指标（EM）来量化乘车共享平台的时空供需均衡，这可以通过解决不均衡的最优运输问题来获得，并在滴滴出行中讨论其在现实世界中的应用。
杉数科技算法总监高季尧博士作了题为“智能决策赋能企业供应链升级”的报告。他围绕生产计划及排程解决方案、库存优化解决方案、仓储优化解决方案、运输优化解决方案这四个供应链中的核心问题，对智能决策技术协助企业供应链升级的成功应用案例进行集中分享。
定价决策支持是这些年学术界和实际应用中的一个热门课题。Sabre上海地区首席代表兼运筹经理陆学华博士分享了旅客收益管理模型中的价格变量。他在报告中指出，通过引入可变价格的概念，旅客收益优化模型可以对价格和舱位分配同时优化。他们针对阿拉斯加航空的三百余航班做了模拟。实验结果表明，这样的收益管理可以显著提高收益机会。
迈入21世纪20年代，一个数字经济的时代，管理科学研究的挑战和机遇在哪里？通过一整天的学习与思考，250余位现场参会者与近2400位在线观众一起享用这场运筹学盛宴。大家对运筹学、机器学习和深度学习在智能仓储、运输配送、智慧交通、供应链升级、收益管理等方面具体的落地案例有了一定了解，部分同学向心仪的企业投出了简历，与演讲嘉宾进行深度交流。来自麻省理工学院的覃含章(博士在读）为研讨会做了总结。此次研讨会给学界师生和业界同行提供一个积极交流的平台，期待运筹领域有更多产学研合作的落地案例，服务于千万大众。
本次活动我们有250余位现场参与者，通过对报名信息的数据统计，研究生学历占本次报名人数的比例超过87%（见下图），其中博士比例为30%， 即参会人员的学历普遍在硕士以上。
参会人员的专业背景多样，以管理科学与工程为主（13%），工业工程、物流工程、软件工程、电气工程等专业紧随其后。
从学校/毕业院校的统计数据来看，参会人员自然是以主场的浙江大学为主（18%），除了浙江本地的其它学校如浙江工业大学（5%）、浙江理工大学（4%），也有来自北京的清华大学（5%）、上海的上海交通大学（4%）等其他五湖四海的高校朋友。
本次参会人员的职位统计数据并不齐全，仅有约100条有效数据。大部分参会人员为（高级）算法工程师，学生数量也与之相当；除此之外，我们也吸引了15位来自全国各高校的教授老师前来参与研讨。
这次研讨会成功举办离不开同为主办方的浙江大学管理学院的多位师生的鼎力支持，和协办方企业的慷慨赞助。
本次研讨会是运筹学结合AI在中国工业界前沿应用的一次高端交流，十位嘉宾的报告，涵盖了交通、物流、供应链、航空、能源等各个行业里运筹学和AI的广泛应用。我们可以看到在中国工业界的应用中，具体来说，在需求预测、收益管理、库存控制、机器调度、双边市场匹配、路径规划等方面，都已经涉及到了最新的运筹学前沿模型、人工智能和机器学习的最前沿的算法。
通过本次研讨会，我们已经能直观地看到运筹学在中国的研究与应用大有可为。因此，也希望更多对OR有志的年轻人加入到我们『运筹OR帷幄』的大家庭，并为建设我们的社区继续添砖加瓦。
最后，也再次希望学界、业界，国内、国外各界的朋友们关注和支持『运筹OR帷幄』以及我们举办的系列活动（除了本次研讨会，我们还有线上其它类型的直播、线下meetup等活动，平台也在紧锣密鼓地编译中文版运筹学入门与科普系列电子书等）。我们也希望得到大家的帮助和建议反馈。有想法和资源的朋友们请私戳联系我们~
合作媒体：机器之心、唧唧堂、机器学习初学者、机器学习算法与自然语言处理、罗戈网·物流沙龙、Datawhale、数据派THU、校苑数模
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