物流科技人才培養需從實踐中來到實踐中去
——訪清華大學工業工程系副教授王琛

文/本刊記者 任 芳

清華大學工業工程系成立于2001年，建系20余年來在物流科技人才培養和科學研究方面積累深厚。工業工程作為工程與管理相結合的學科，注重實踐與應用，解決考慮效率、質量、成本、安全的系統性優化問題。王琛作為清華大學工業工程系的骨干青年教師，她結合產學研實踐，分享了對物流領域所需專業人才培養的思考與感悟。

王琛

清華大學工業工程系長聘副教授。研究方向為數據驅動的決策和風險分析，致力于為社會提供應對風險、不確定性和價值權衡挑戰的智能化決策方案。主持或參與多項國家自然科學基金、科技部以及企業合作研究項目。獲清華大學青年教師教學優秀獎、教學成果一等獎、標桿課程、精品課程。

人才是行業發展的根基。隨著物流行業智能化步伐的加快，對高素質專業人才的需求進一步加大。特別是進入大數據時代，在信息技術、人工智能、大數據、機器人等領域，既懂物流業務場景又懂軟硬件和智能技術的復合型人才愈發短缺，成為行業面臨的最大挑戰之一。

清華大學工業工程系致力于培養既掌握定量分析、優化決策、人因設計等工程技術與分析方法，又具備國際視野、團隊領導、創新合作等管理能力的復合型人才。工業工程系將物流與供應鏈作為重要的研究對象之一，開設了眾多以方法論為基礎的相關課程，還建立了物流系統實驗室，將課本知識在實踐中加以印證。如今，該系眾多畢業生進入物流領域并成為行業中堅力量。

王琛自博士畢業后成為工業工程系的一分子，多次獲得教學與科研獎勵，同時在培養人才方面也頗有方法和心得。她基于對物流行業的研究，針對其發展特點及在人才需求方面的痛點，從理論體系的構建到教學方法的探索再到產學研合作實踐進行了誠摯深入的分享。

一、“四大支柱”構建育才體系

在王琛看來，物流系統是一個非常復雜、多變的大系統，它不僅具有豐富、典型的場景，涉及眾多具有科研價值的課題，而且其發展日新月異。“我國物流行業在過去幾十年中經歷了快速的發展，未來勢必也將不斷發生變化，不斷面臨新的問題和挑戰。這就意味著，在人才培養方面，難以就某個具體的問題或需求進行針對性地培養。因此，培養學生的創新能力、問題解決能力和領導力至關重要。這就需要幫助學生打好理論基礎，培養系統思維和分析能力。”她說。

據王琛介紹，清華大學工業工程系在進行人才的基礎能力培養方面形成了成熟的“四大支柱”體系。

支柱一：運籌學（模型驅動的方法），重點培養對復雜系統進行建模與優化的能力，使其能夠將復雜的現實問題抽象為數學模型，在不確定性、動態性、大規模場景下實現最優決策。

支柱二：統計學（數據驅動的方法），重點培養學生的數據分析能力，獲得關于復雜現象規律的洞察。

王琛指導的《系統設計與管理》課程學生團隊受邀參加國際會議

支柱三：人因工程（生理、心理及組織分析方法），復雜系統當中人是不可或缺的要素，需要關注系統中人的行為，對其進行充分的理解和刻畫，并輔助、引導和規范人的行為。

支柱四：系統工程（系統分析方法），培養學生從系統的多層級結構、從整個系統的全生命周期、從不同的視角，全方位地去理解系統，培養學生的系統思維和系統建構能力。

隨著大數據時代的到來，要實現物流這一復雜系統的優化，掌握數據驅動的分析（Analytics）方法是物流高素質專業人才必備的基礎技能。咨詢公司Gartner曾總結一套數據驅動的分析框架，分為四個層次，即：描述性分析（Descriptive Analytics）、診斷性分析（Diagnostic Analytics）、預測性分析（Predictive Analytics）、指導性分析（ P r e s c r i p t i v e Analytics）。通過層層遞進分析發生了什么？為什么會發生？什么可能會發生？該做些什么？最終為企業的最優決策提供有力支撐。這一分析架構與物流企業的需求緊密貼合。

在清華大學工業工程系的培養體系下，學生不僅具備全面的系統性優化能力，也具備大數據驅動的分析能力，具有成為物流科技領軍人才的潛力。能夠基于數據認識整個系統的全景，描述物流過程中的流程；能夠診斷出系統的瓶頸、關鍵問題；能夠分析不同因素間的關系，進行歸因與預測；能夠恰當地考慮不確定性，通過優化建模和算法設計，大規模、動態實時地調度資源（如物流自動化裝備）。

二、因材施教培養創新能力

在具備一定的理論基礎之后，接下來的重點便是進一步培養學生的創新能力。科研工作中的創新包括基礎理論創新和應用型理論創新，后者則更適用于物流行業，即通過創造性的方法來解決實際物流運作中比較復雜、比較新穎的問題。為了提高學生這方面的能力，王琛在具體的教學和科研過程中，針對不同階段的學生也有不同的目標和方法。

針對物流領域，她認為對于大學本科階段的學生而言，應該將行業興趣和敏感度的培養作為重點，在扎實的理論學習基礎上，使學生充分思考物流的意義與價值，了解物流行業面臨的挑戰和問題，培養其對物流行業的親切感以及為行業發展做貢獻的使命感。

隨著學生進入碩士或者博士研究生階段，開始真正接觸實際物流場景和運作管理中的難點，需要深入場景去挖掘問題，再運用所積累的理論知識展開研究，最終使研究成果落地并產生價值。王琛稱之為“從實踐中來到實踐中去”，在這樣的“完整閉環”下，學生通過“沉浸式”的學習，不僅可以更加牢固地掌握知識，迅速提升能力，同時也會因其為行業和社會創造的價值而建立起成就感。

“這是我們對人才培養的期望，但是過程中也會遇到很多困難”，王琛坦言，“如果學生提煉的問題創新性很強，在問題定義、理論研究和算法設計方面花費的精力會較多，那么針對性的落地實施就會存在很大的困難，研究周期會很長。反之，如果問題本身相對有比較成熟的解決方案，那么研究的創新性就不會太強。但是，從實踐中來到實踐中去始終是我們堅持的方向。”

正是在這樣的人才培養體系和理念下，王琛注重與企業的實際運營挑戰結合，培養學生的科研習慣、領導力、獨立性和學術品格，體驗需求捕獲、問題定義、理論研究、算法實現、分析驗證的全過程。她所指導的學生獲得了校綜合優秀獎學金、優秀碩士論文、學術期刊最佳論文提名、全國工業工程博士生論壇最佳論文等。

三、廣泛實踐探索產學研合作模式

“紙上得來終覺淺”，在王琛看來，專業人才的培養，除了需要深厚的理論基礎知識，更需要深入真實場景進行廣泛的實踐，因此積極與企業對接，探索產學研合作模式也是重要的一環。

“產學研合作成功的基礎，在于合作雙方的需求是否能夠很好地匹配”，王琛表示，企業往往面臨許多亟待解決的具體問題，需要看到效益和價值；對于高校而言，難以像咨詢公司那樣完全以實施價值為導向，而需要面向具有一定科學性、普遍性的問題展開研究。從這個角度來看，產學研合作的成功，一方面取決于企業是否能夠厘清痛點，并理解業務痛點與科學問題之間的關系；另一方面，科研人員能否敞開懷抱主動擁抱物流這個“戰場”，無懼復雜多變的現實環境，真正地有所創新。

王琛對此解釋說，物流是一個龐大的產業，其發展迅速，充滿挑戰，涉及各方面的問題，高校的老師如果能夠深入實際項目展開調研，調動能力發現問題，并將其進行抽象和研究，相信不僅有助于取得科研成果，更能夠為整個物流行業的發展升級添磚加瓦。因此，如果校企雙方的需求能夠得到很好地磨合，那么雙方都會不斷加大投入，合作就會進入良性循環。

王琛結合自己成功開展的產學研實踐進一步總結分享了以下幾種合作模式。

一是本科生畢業設計。本科學生的畢業設計通常持續近一年的時間，基本上能夠針對某一個具體的問題，抽象成為科學性、一般性問題，并形成初步的解決方案。例如，通過分析企業提供的脫敏數據，從中分析問題，發現規律，刻畫用戶行為等，最終形成能夠指導具體業務的決策等。在這類合作中，老師更多地充當責任人的角色，即幫助學生選定研究方向，如將具體問題抽象為數據分析、運籌規劃或系統分析問題等予以指導。

二是假期實習。這類合作則是以企業的需求為主，當學生在解決實際問題的過程中面臨困難時，老師作為顧問的角色參與，提供不同于企業具體業務層面的視角，予以學生幫助和指導。

三是博士生培養。這種模式更加符合前面提到的“從實踐中來到實踐中去”的閉環，即學生從實際場景中抽象出問題，進行獨立于企業的分析和研究，提出具有一定理論創新性的解決方案，并將其運用回實際場景，最終通過工程化來驗證其研究是否能夠為企業帶來效益和價值。

四、同向而行賦能行業發展

在王琛牽頭的物流領域的產學研項目中，與極智嘉的合作頗具代表性。極智嘉是物流機器人領域的領軍企業，對于這類技術型企業而言，其立身之本便是技術人才的持續性培養和引進，通過產學研解決“源頭活水”問題，不斷的“長江后浪推前浪”，才能保證產品創新，推動行業技術變革，不斷提升生產力。

與極智嘉合作進行數學建模求解與數據可視化

王琛主講《系統設計與管理》課程的智能分揀系統實踐作業

王琛實驗室同學合作完成實踐項目

2019年，清華大學工業工程系與極智嘉AI研究院啟動針對智慧物流領域的產學研計劃，通過極智嘉“HyperCube”算法預研仿真平臺，上述提到的幾種合作模式均得以實現。該仿真平臺一方面可以完整演示整個機器人系統的業務流程，讓學生更直觀地了解整個倉庫的運轉模式；另一方面，學生們可以通過平臺獲取標準測試數據，利用平臺進行數據分析、設計倉庫布局或是訂單庫存結構，還可以直接將自身設計的策略或算法嵌入仿真流程進行仿真模擬驗證。基于該仿真平臺，本科生可以開展畢業設計；實習生可以更加貼合企業的實際業務；博士生可以進行更具理論深度和難度的數據分析和算法設計。

產學研合作的成功，一方面取決于企業是否能夠厘清痛點，并理解業務痛點與科學問題之間的關系；另一方面，科研人員能否敞開懷抱主動擁抱物流這個“戰場”，無懼復雜多變的現實環境，真正地有所創新。

“在我看來，與極智嘉的合作是通過共建、合作的打包方式，匹配需求，因時因地制宜。學生基于這一渠道和平臺，可以選擇更適合自己的方式進入這樣一個共建機制。”

在采訪的最后，王琛也對企業如何與高校展開合作分享了自己的感悟。她建議，首先，企業需要充分尊重人才，只有把更多的優秀人才吸引到物流領域，企業才能實現更好的發展，行業才會永葆生機；其次，并不是所有企業發展中的痛點問題都有科研價值，企業需要能夠初步地分析問題的代表性和共性，并跟高校不斷磨合；第三，從行業角度需要有相應的政策支持產學研合作，鼓勵學校的人才培養環節融入物流企業的實踐，將企業遇到的問題變成教學過程中的案例，在企業和高校的合作中吸引和培育人才等。極智嘉相關負責人也從企業角度分享了自己的看法。“企業開展產學研合作，應堅持長期主義，不計較眼前的得失，看重未來回報，腳踏實地幫助學校做好對接，培養真正有用的高素質物流人才。”

“誠然，培養深厚的理論和技術能力，以處理物流自動化、智能化發展過程中的具體問題，是物流專業人才所必備的基礎能力，但是提高效率不應該是唯一的目的。在吸納了大量從業人員的物流行業中，如何在系統設計角度更多地考慮人的訴求，我認為這是伴隨物流行業的發展，應該多加考慮和強調的因素。”王琛表示。在人才培養中，需要進一步引導學生關注復雜系統中人的需要、體驗、健康安全和福祉，將“以人為本”的理念融合到管理流程設計、算法設計和實施等過程中，關注物流行業的全局發展。“在注定會不斷變化的環境面前，我們希望能夠培養有自驅力，有自我創新力，有領導力的人才”，王琛強調。