2022年6月8日下午6点至10点，由中国计算机学会主办，CCF YOCSEF上海筹备，物流信息互通共享技术及应用国家工程实验室（简称“物流信息国家工程实验室”）、伯乐码教育、同济大学承办的第八届虹桥论剑——产学研促进物流行业发展虹桥论剑，在线顺利举行。本次论坛参会的YOCSEF上海AC委员有：吕东全、刘通、张波、石亮、李洋、令和、锡鹏、楚炜、一鸣、滨欢、晋国、徐佳、能军、马骏、刘斐，通讯委员朱昌明等，共近两百位嘉宾在线参与。学术界和产业界大伽们的思想产生激烈碰撞,讨论话题广泛，涉及了高校、快递／物流、自动化装备等。

本次论坛由CCF YOCSEF上海AC委员、伯乐码教育黄泽良和CCF YOCSEF上海通讯委员、圆通速递易芬主持。微论坛由CC YOCSEF上海AC委员、同济大学陈晴主持。CCF YOCSEF上海主席（2022-2023）、上海理工大学裴颂文教授致欢迎辞。

论坛第一个环节为引导发言，六位来自学术界或企业界的专家大咖，共同分享和探讨了“产学研促进物流行业发展”的最佳实践，涵盖了物流人工智能、物流数字化、物流产学研实践等多个方向。

CCF YOCSEF上海2015-2016主席 上海大学彭俊杰分享

第一位分享的嘉宾是CCF YOCSEF上海2015-2016主席、上海大学彭俊杰，主题分享《口语文本意图理解相关技术》。结合自身物流产学研合作的经历与最佳项目实践，对物流行业的人工智能自主应用中涉及的口语意图理解进行提炼与总结，以文聊天为例，阐述了在物流快递行业的在线客服机器人与用户聊天过程中，用户会涉及到的拼音与文字混合话术应用，中英文文字混合的话术的应用与处理等，提出了增广信息可丰富短文本信息内容，有助于口语场景下短文本意图理解、基于主题域的语义相似度计算能提高垂直领域应用效率的结论与展望。并与众多嘉宾互动交流，反响强烈！

阿里人工智能部消费者&配送物流AI负责人 吴黎霞分享

第二位嘉宾是来自于阿里人工智能部消费者&配送物流AI负责人吴黎霞，其带来了《基于多模态及因果AI的事件识别应用》的主题分享。他总结了城市物流配送数智精细化的挑战及应对，并分享了面向物流场景多源异构数据的多模态AI方案，和助力物流精细化实操的时空预测&决策方案和以数据为驱动基于因果AI的产业科学决策方案。

上汽集团享道出行兼环球车享信息技术总监 王洪涛分享

上汽集团享道出行兼环球车享信息技术总监王洪涛分享了《享道出行数学化建设》。对虹桥论剑诠释了虹桥交通枢纽、大交通大物流，其中人的出行也是交通的一部分。分享了交通强国新时代背景下，交通数字化方向的四新理念，以及享道出行数字化建设背景与措施，并提出了交通的新理念：“人民需要什么我们就提供什么”！

物流技术总监 黄乾圣分享

拥有多年物流行业经验的技术总监黄乾圣做《物流企业数字化落地痛点及应对》主题分享，既然一切都是数据，那如何玩转数据？在分享中对数据背景进行综合概述，并分享了物流数据的价值已经在企业应用中，技术管理的痛点等，引起了与会嘉宾的共鸣。

热璞数据库HotDB 创始人兼CTO 金官丁分享

围绕《快递物流行业智能路由算法的产学研创新价值》热璞数据库HotDB 创始人兼CTO金官丁基于快递公司的加盟与直营网点模式对智能路由的应用，并认为，智能路由在快递物流行业的价值：约等于“北斗系统”，降本利刃，并对路由生成和路由效率的数学模型，常规路由和特殊路由混合的算法和模型进行了详细介绍。最后分享了现有实际生产中对数据安全的密码算法在产学研的合作成绩，同时也希望现场嘉宾若有较好的密码方法可以进行交流合作。

CCF YOCSEF上海优秀委员、物流信息互通共享技术及应用国家工程实验室副主任 谭书华分享

最后由物流信息互通共享技术及应用国家工程实验室副主任谭书华进行分享，在《快件全生命周期的产学研实践及思考》的分享中，对虹桥论剑的前面7届主题进行回顾，在对快递物流行业的专利在计算机、服务器、图形用户界面、管理方法、分拣装置等领域的专利布局，从专利的角度分析现有物流快递行业所面临的机遇与挑战，给行业带来了新角度的分析视野。分享了快件全生命周期的节点及创新应用，认为在快件全生命周期的产学研合作点无处不在。

圆桌会议

论坛第二个环节，圆通速递易芬主持思辨环节，思辨嘉宾由上海大学彭俊杰、阿里集团吴黎霞、上汽集团王洪涛、热璞数据库金官丁、争渡网络科技郭铖、上海大学罗钢、上海理工大学裴颂文组成，与会嘉宾围绕以下三个思辨问题，积极参与到讨论中，展开激烈碰撞。

思辨问题1：如何采用数字化技术保护快递用户隐私？

观点一：从存储安全、传输安全、展现安全三个方面阐述了数据安全常用的加密技术；

观点二：认为交易型数据库如何做加密的问题十分重要，也很适合做产学研合作；

观点三：指出除了技术的加强，还需要从产业的经济性角度考虑用户隐私的安全问题，包括数据的使用范围和影响范围等；

观点四：赞同保护用户隐私不仅仅是技术的问题，更是经济和管理的问题，如何让获取破解隐私的成本远高于获取后能得到的效益是需要考虑的重要方向；  

观点五：认为我们需要对隐私的敏感程度进行判断，并从社会治理的角度阐述了法制健全的重要性，同时提出了对隐私面单的实际应用中未能普及的疑问；

观点六：认为在保护用户隐私方面，平台、快递公司、政府、网点老板的诉求不一致，导致隐私的授权决定难以统一；

观点七：分享了关于隐私面单在实际应用中存在的具体问题，包括对快递员的工作效率的影响、识别错误、客户沟通等问题，认为对于大批量的泄露，可以从技术角度对数据传输中的信息进行管理。

思辨问题2：自动化无人配送是物流末端配送的必然未来吗？

观点二：认为自动化无人配送一方面可以保护用户隐私，另一方面可以通过无接触配送的方式提高派送效率、降低人员成本；

观点二：提出需要同时考虑自动化无人配送的成本和效益，其中成本不仅包括本身的成本，还包括社会层面的成本和影响，如快递配送人员的就业问题；

观点三：指出在无人机和无人车之外，还有端到端的配送方式，全链路的自动化已经在一些新区建设中开展了设计和实践；

观点四：指出自动化不等同于无人化，其中物流配送中流程自动化对整体效益的提升很有帮助，自动化能带来资源整合多方效益的提高；

观点五：分享了无人车目前在实际生产中应用，认为无人车配送比较适应道路平坦、相对封闭的环境，在工业园区的派送的可行性较高，无人车的应用也与用户使用习惯有关，同时对于端到端的配送方式存在的安全性问题尚待解决；

观点六：认为自动化无人配送未来的趋势且一定会实现，仓储的无人化基本已实现，物流的无人化也会逐步实现，干线上的配送会率先解决，上汽集团已经有卡车无人化的探索实践 ，最终也会实现网点的自动化无人配送。

思辨问题3：有人说产学研是鸡肋，你怎么看，如果不是，那么物流行业推动产学研可持续合作的良性模式有哪些？物流行业的哪些应用点能激活产学研合作和产品落地？

观点一：认为产学研的重点首先是需要找到核心应用场景和问题，其次是需要相关人员实现产业和高校沟通协同的链接。最后，长周期的产学研更需要公司高层有长期坚持的信心，才能最终实现可持续的稳定合作；

观点二：指出产学研不仅技术方面的合作，还需要有管理方面的合作，提出高理论价值和高实践价值的问题十分重要，很多问题也无法通过模型化等技术方式解决，例如如何提升物流客服的满意度、枢纽选址、如何管理和分配企业资金投入等；

观点三：认为产学研合作与企业的发展阶段和规模有很大关系，一方面需要管理人员有一定的格局和资源，能够意识到产学研的价值，另一方面也需要有懂产业的人员，能够建立双方的有效沟通和交流，从对方立场进行思考，达成一致的诉求和合作预期；

观点四：指出在物流行业如何推动产学研的关键是要先有产业，才有可能实现与学和研结合的可能性，产学研是一个系统性的思考；

观点五：认为产学研的实质是企业基于在日常的工作场景、应用中遇到的问题，目前的市面上流行的理论无法解决的情况下，借助学术界力量去突破。

最后在激烈的讨论中，第八届虹桥论剑圆满落幕，意犹未尽的场外嘉宾在现场组建的微信群里讨论到了凌晨1点。

全体大合影