您在研究中多次强调“数据驱动”是智慧物流的核心，能否从数字经济视角跟我们解读一下：相较于传统物流系统，智慧物流接入了哪些数字技术，运作模式发生了怎样的本质变化？

——我将智慧物流的总结为“三层架构”：数字底座、算法中枢、业务闭环。

物流看似等同于快递，实则不然。物流的背后事庞大供应链网络，他们环环相扣，悄然改变我们的生活。比如，我们手中的一杯奶茶，其实需要历经茶叶采摘、牛奶冷链、糖浆配送骑手配送等多环节。传统的物流靠的是经验和人力，很多时候一旦出点差错，就会出现延误或者损耗。而今天的智慧物流，已经完全不同了。

为什么会不同？因为我们进入了数字经济时代。数字经济的核心，是用数据去重构价值链。物流和供应链管理，恰恰是数据最密集、变化最快的场景之一。它每天有海量的订单、运输、库存、天气、交通流数据，如果不能把这些数据用起来，就像手里捧着金子却不知道怎么花。

我自己是做运筹学和数据科学出身的，一直在想：能不能让物流系统像人一样，具备“感知—思考—行动—学习”的能力？所以我的研究和团队的工作，基本都围绕这个主线展开。比如平时在电商大促里，我们研究怎么预测需求波动；在冷链运输里，我们研究怎么同时保证准时和控温；在灾害救援里，我们研究怎么在信息缺失和道路损坏的情况下，快速把物资送到最需要的地方。

智慧物流是怎么不同的呢？我习惯用“三层架构”来解释：数字底座、算法中枢、业务闭环。

第一层是数字底座。

所谓“数字底座”，就是要让整个系统“看得见”。现在的分拨中心一开工，调度大屏上会实时显示车辆的GPS轨迹、仓库的温湿度、订单的流入流出速度。它就像是一个“生命体征监控仪”，把物流系统当作一个活体来看待。背后是长期的数据治理工作。车辆轨迹来自北斗和 GPS，仓库环境来自传感器，订单和库存来自 OMS、TMS、WMS 等管理系统，还要叠加天气、节假日、促销活动、交通流量等外部数据。这些数据并不是随便堆起来，而是要经过清洗、对齐、去噪，最后用知识图谱的方法把“同名不同物”的混乱关系理顺。

比如，客户系统里叫“南京一号仓”，在运输系统里叫“华东分拨中心”，其实是同一个地方，如果不对齐，后续就会算错。最后，我们把这些数据放进数字孪生平台里，生成一个虚拟镜像。物理世界里有多少车、多少仓，虚拟世界里也有对应的影子，而且几乎是秒级同步。换句话说，智慧物流的第一步，就是让管理者“看得见全貌”，不再像过去那样依赖零散的汇报。

第二层是算法中枢。

有了数据，还不够，智慧在于“会想”。算法就是物流系统的大脑，它主要完成三个环节：预测、优化、执行。

首先是预测。预测不是算命，而是把不确定性转化为运营可用的提前量。比如在电商大促的时候，我们会用时序模型和机器学习算法，结合节假日、天气、促销强度、价格波动这些因素，预测订单的波峰何时出现、持续多久、在哪些区域最集中。预测的价值不是百分之百准确，而是让企业能提前准备：比如提前一周把部分商品从华东仓调到华南仓，减少跨区调拨；提前三天约好临时车辆，避免活动当天临时找不到车。

其次是优化。运输调度不是单选题，而是多目标权衡。现实中的 VRP（车辆路径问题）远比课本复杂：不同车型的油耗和碳排放不同，有些客户要求在特定时间窗送达，冷链车辆要考虑温控，还有司机的工时限制。优化的过程，就是在时效、成本、碳排放、服务质量之间找到一个折中点。我们既会用整数规划、禁忌搜索这些经典方法，也会用强化学习、元启发式算法来加快计算。关键是，优化的结果必须是“能执行的、能解释的”。调度员要明白为什么派车给A线路而不是B线路，司机要理解为什么绕路走高架而不是直线穿市区，客服要能解释为什么ETA（预计抵达时间）变动了。这就要求算法不仅要出答案，还要给出理由。

最后是执行。现实是动态的，计划永远赶不上变化。车队出发后，如果某条高速因为事故被临时封闭，系统会立刻更新ETA，并触发再优化。近端的车辆临时换路，远端的车辆调整装卸顺序，末端的配送员可能要临时拆并单。整个过程是“预测—优化—执行—再优化”的闭环，系统具备了自我修复的能力，不再依赖人工临时救火。

第三层是业务闭环。

很多人以为算法只停留在研究报告上，实际上，它必须进入一线业务环节。比如，在仓库里，它决定班次怎么排、分拨节拍如何定、库位怎么分配；在末端，它影响客服承诺的ETA、影响小区的派送节奏。上线之前，算法会先在数字孪生平台里跑仿真，模拟几万单订单流，通过虚拟测试找到最优解，再把它放到真实环境里执行。这样做的好处是，把风险和成本留在虚拟世界里，让真实系统少走弯路。

——智慧物流与传统物流的本质区别，不在于用了多少新名词，而在于它的运行逻辑发生了根本变化：从“经验驱动的链式作业”，走向“数据—算法—闭环驱动的网络化协同”。

我想分享两个具体案例，来更好地解释这“三层架构”。

第一个是京东的“618”大促。过去，仓库最怕的就是“爆仓”。订单量暴涨，跨区调拨增加，末端配送员人手不足，客户体验直线下降。后来我们引入了智慧物流的三层架构。通过预测模型，提前预判订单波动；通过优化模型，动态调整分仓和运力；通过实时执行闭环，随时修正ETA。结果是，跨区调拨明显减少，爆仓现象基本避免，运输成本也下降了大约 20%。这说明算法不仅能算，还真能省钱。

第二个是南京的冷链城市配送。冷链要求既要准时，又要控温。这两者往往是冲突的。我们在路径优化中加入了温控约束和碳排放约束，同时在仓库环节优化了快慢线分离。结果是，空驶率降低，食品损耗减少。对企业来说，直接节省了成本；对消费者来说，食品更新鲜；对社会来说，碳排放也更低。这就是多目标权衡带来的综合效益。

因此，智慧物流并非贴几个AI模块在流程上，而是数据、算法、流程和人才的共同演进。系统越跑越懂你，你越用越信它。这，才是真正的“智慧”。

自然灾害时有发生，每次看到地震后道路塌方、洪水围困村庄的新闻，都特别令人揪心。此时，怎样尽快让救援人力到达现场、怎样让物资更快送到群众手里就尤为关键。我们很想知道，如果是洪涝、地震这类突发事件，智慧物流真的能分钟级响应吗？

——我将应急看作是智慧物流的“压力测试”。它的难点从来不只是“快”，而是要在“信息高度不完备、路网动态失效、需求急剧波动”的条件下，同时做到快、稳、可解释。

下面，我按照“灾前—灾中—灾后”的时间轴，和大家完整分享一下我之前主持的一个德州交通部的应急项目的思路与做法。

首先是灾前，遵循应急的第一原则：慢工出细活，预案做在前面。我们做两件事：会看和会演。所谓“会看”，就是把历史灾损、地形地貌、排水断面、桥梁承载、路基加固记录等资料沉到一张“脆弱性图谱”里，标注哪些路段在何种雨强下更容易失效；把近十年的气象数据与交通运行数据做耦合，形成“降雨—拥堵—中断”的经验响应曲线。所谓“会演”，就是在数字孪生平台上搭建高拟真“虚拟灾场”，把仓、车、路、无人机、油电补给点、临时投放点都建成可调用的对象，反复推演“不同塌方位置×不同雨峰时序×不同需求脉冲”的组合情景，检验应急仓布局、临时投放点、无人机起降点与换电节点是否覆盖到位。演练不是作秀，而是为了把“最坏情况”提前踩一遍坑，把“最关键的 10% 决策”预先固化为可复用的SOP与参数模板。没有这层慢变量的沉淀，灾时不可能“快而不乱”。

其次是灾中，进入分钟级闭环。灾后第一个小时，关键任务是“摸清路网脉搏”。我们三路并进：一是无人机低空巡检，快速获取桥洞、涵洞、堤岸等薄弱点的一线画面；二是调用遥感影像，识别水体外延与地表反射特征的突变；三是开放众包上报，让当地居民通过轻量化表单标注“此处积水及膝、此桥仅小车可过、此段出现管涌”等。三路信息并非简单叠加，而是进入“可信度融合引擎”：遥感给“广度”，无人机给“精度”，众包给“时效”，系统为每一条路段计算“通达性评分”和“失效概率”。与此同步，需求侧也要厘清优先级：我们把物资按救命度与时效敏感度分三层（生命健康类、基础生存类、后勤保障类），再按服务区块（医院、安置点、孤寡老人密集区等）赋权。分钟级的指挥，建立在这张“带权地图”之上，而不是一张静态的二维路网图。

第二个小时，进入“车—无人机协同”的组织阶段。主干道受阻时，单靠地面车队无法靠近目标，我们采用“GRV–UAV 分段接力”：大车把物资送至相对安全的“临时投放点”，无人机负责跨障碍完成最后几公里。为了突破续航瓶颈，我们把长航程任务拆成多个短段，在节点布置换电箱和应急补给，设计“多机拼装航线”与“波次组织”。第一波只送“救命物资”，例如急救药品、血糖急救包、便携式除颤仪；第二波送饮用水与移动电源；第三波再铺生活必需品与通信补给。任务单不是一次生成、一次执行，而是每15–30分钟滚动重解一次。这背后是“两阶段鲁棒优化”：第一阶段做选址与资源预布置，在情景集下保证“最坏情况下也可达”；第二阶段做滚动指派，把最新的通达性评分、库存余量、节点等待时间、气象更新一起喂给优化器，让系统“边走边算”。

第三到第十个小时，是“韧性拉锯”的窗口。我们设置一块“韧性仪表盘”，显示可达率、供给延误度、关键节点恢复时间、服务覆盖曲线等指标。指挥员不需要读懂数学，只需要看懂“为什么当前优先A镇而不是B镇”：系统会给出可解释证据链——A镇医疗物资库存已跌破阈值、A镇通达性评分正在下降，而 B 镇风险在回落；因此本轮A 先、B后。把“黑箱”变成“证据链”，协同就从“争辩”变成了“共识”。同时，我们为失败任务设定“回填机制”：一旦某段突发失效，就由最近一架无人机改航接力，远端车次同步调整目的地投放点，确保“供给的连续性”。

再次是灾后，并不是一句“撤场”就结束，而是仍要做大量的善后工作。第一，要做“二次分配”：把富余物资向仍有缺口的网格回流，避免结构性浪费。第二，要做“空容器回收”：为下一轮补给腾出容器与周转箱。第三，要做“修复工程物资保障”：砂石料、临建设施、抢修设备的运输与堆场管理。更关键的是，把整场行动的数据——通达性时间序列、任务派工日志、节点等待分布、失败原因标签——沉到知识库，用作下一次的仿真与模板更新。每一次演训，都是下一次“分钟级决策”的新起点。

那么这次的演习的收获如何呢？我们总结了两点经验教训：一是“平时的慢工”决定“战时的快”，若没有孪生推演与模板沉淀，现场必然手忙脚乱；二是“可解释指挥”显著提升跨部门执行力”，比单纯堆算法更重要。应急物流不是炫技，而是把“快、稳、可解释”三件事同时做到位。

我们了解到，您既兼顾科研与教学任务，又带领团队攻坚克难，还会完成一些社会服务，同时还是一位母亲。我特别想听您谈谈：您是如何在多重角色之间保持“在线”，并且不牺牲长期主义的呢？

在从企业技术专家转型至科研工作者的过程中，您是否留意，女性科研工作者会带来不同的观察角度吗？物流在一定程度上，也推动者区域经济发展，跨界科研与实践经历，是否也会对您研究取向产生影响？

——我更愿意把“女性视角”理解为一种做事的方法：更强的同理心、更细的风险控制意识、更稳的长期主义。

我认为，女性视角并非“天然更好”，而是“在某些问题上更适配”。特别是在需要多方协调、在意尾部风险、需要长期堆栈的工程问题上，它往往能发挥优势。例如，在推动政府——企业——社区三方汇聚时，这三点尤其重要。当然，在需要快速粗犷推进的阶段，女性也需要有敢于决断的“快刀”。成功的关键不是性别取舍，而是将合适的方法用在合适的场景里。

先谈同理心。有时，协同的难点不在技术，而在“目标函数不一样”，同理心可以避免“各说各话”。比如，政府更看重安全和公平，企业更看重成本和时效，社区更看便利与透明。

一次城市配送夜间限行协调会的经历让我印象深刻：企业诉求是延时段配送，理由是白天拥堵、成本高；管理方顾虑是扰民与安全。我做的第一件事不是谈判，而是“翻译”：把三方的KPI写在同一张白板上，问彼此“如果换作你的考核，你会怎样设计方案”。当我们发现噪声投诉的时段分布、事故的高发点、社区的休息规律与企业的成本峰谷是可以“拼图”的，那么方案就顺利完成了——在局部片区试点“定点定时+低噪设备+信息公开报表”，企业承诺把噪声控制在阈值内、每周公示投诉与整改，社区获得透明度，管理方获得可监督的抓手。这个案例让我相信：同理心不是“迁就”，而是“把不同的约束放到一张纸上”，找到大家都能接受的可行解。

再讲风险控制。复杂系统的“黑天鹅”往往藏在尾部。比如，冷链里的一次短时温控失守可能导致整车报废；应急里的一处看似不重要的合流口失守，可能引发级联故障......

于我个人而言，我在项目管理中会坚持两件事：第一，把“看不见的风险”变成“看得见的指标”，比如把传感器校准漂移、短时开门次数、装卸停留时长统计进温控风险模型；第二，把“公平性约束”合入优化器，不让偏远片区在应急时被长期“边缘化”。我们曾在某次救援物资调配中加入“服务欠账”项，确保过去两小时服务覆盖低于阈值的网格在下一波得到优先级提升。效率不应与公平对立，真正的工程是“兼顾”。

最后谈长期主义。数据治理、接口标准、组织流程，这些都是“慢变量”。短期不产生显性成果，但长期决定系统的上限。作为一个母亲，在和孩子朝夕相处的日子里，我学会了更耐心地做事：今天的每次数据口径对齐、每次流程复盘、每次接口标准的磨合，十年之后都会变成系统的“轻盈”。长期主义不是“慢”，而是把“快”的基础打牢。

——跨界经历带给我最大的启发，是打通“问题—方法—落地”的闭环。

在企业里，我看到真问题、真数据、真KPI；在学术里，我打磨方法论、可迁移的通用解、严谨的验证框架。两者结合，研究才不会悬空。举个例子，我们在一个农产品冷链项目中，企业关心的是“损耗率”和“投诉率”，而学术评价看“模型准确率”和“优化效果”。当我把两套语言互译之后，模型的目标函数就变清晰了：不仅要最短路径，更要“温控违约的惩罚”和“尾部延误的惩罚”，于是算法上线后，损耗率下降、投诉率下降，同时学术上也有方法贡献。企业的真问题打磨判断力，学术的严谨训练方法力，合在一起，才能走得更远。