访华中科技大学管理学院秦虎教授｜新栏目·产学研合作

中国物流业正逐渐从人力密集型向自动化升级发展。特别是随着物联网、大数据、云计算、人工智能（AI）等技术在物流领域的应用加深，物流智能化、智慧化程度不断升级。这也意味着，高速发展的物流行业对专业物流人才的需求将越来越大，企业物流人才缺口进一步凸显；对于高校而言，如何培养紧跟时代发展，紧贴市场需求的高素质人才，成为重要课题之一，同时高校也需要更加注重成果转换，帮助企业提升技术实力。

可以说，高校与企业间的联系愈发紧密。《物流技术与应用》杂志一直致力于为供需双方搭建优质平台，我们不仅为行业企业间的合作共赢持续努力，也在积极关注高校与企业间的衔接。基于此，我刊从本期开始特别增设“产学研合作”栏目，希望通过采访重点高校知名学者，对话行业专家、代表性企业，以及介绍国外最新学术研究及技术发展等，加强企业、科研院所、高校间的交流与合作，携手行业各方让行业永葆生机与活力。

秦虎教授既是知名学者，同时身兼多项社会职务，在物流领域，特别是在人工智能、算法仿真等领域具有较高知名度。对于人才培养，秦虎教授也颇具心得，多年来他通过对科研教育的满腔热忱不断摸索实践，培养出一批批素质优良、能力备受企业认可的优秀学生。同时，他积极地将学术研究成果应用到企业实践中，为企业创造价值，增强企业的竞争力。在本栏目中，他将这些年的思考与感悟进行了全面分享。

秦虎教授获得京东全球运筹优化挑战赛(城市物流运输车辆智能调度)总冠军(左)，华为诺亚方舟实验室优秀高校合作项目奖(右)

人才培养滞后 改变从自身做起

物流行业的持续发展，离不开人的不断成长。特别是中国物流业在多年快速发展之后进入新的阶段，对高学历、掌握先进科学知识和技术人才的需求更加迫切。事实上，正是基于物流行业的需求和广阔发展前景，物流专业教育得到空前发展，众多高等院校相继开设了物流相关专业，如物流管理、物流工程等。据统计，截至2018年，中国大陆地区高校共有655个物流本科专业布点，其中物流管理512个，物流工程134个，采购管理8个，供应链管理1个。但是与高速发展的行业态势相比，整个高校物流教育却相对滞后，高校人才培养与企业需求之间存在脱节。

秦虎教授对此深有感触。他坦言，造成以上问题的因素众多，与整个高校的教育体系和激励政策等均密切相关。物流专业是一个交叉学科，它涉及管理、经济、数学、计算机等众多领域。这就导致其在专业编制时不够统一。此外，大多数学科是论文导向，但是物流管理更加注重应用，相对而言老师的教学成果较难在传统评估体系下得到体现。需要重点指出的是，随着新技术在物流行业的大量应用，行业已经进入人工智能新时代，要求技术人员具备一定的算法方面的能力，但是从目前物流管理专业的课程设置来看，与大数据、算法等相结合的课程并不多。如若开设相关课程，高校现有政策难以激励老师学习、教授新的课程；而从社会引进相关人才，却难以与企业优厚的待遇相竞争，这就使得专业师资力量愈发薄弱，专业课程体系的打造受到影响。

秦虎教授表示，尽管目前高校和科研机构正在不断探索、改进，如“破四唯”细则的出台等，但是他认为未来5年这一现状很难得到明显改善。诚然，难，不代表没有可能，只要小的改变持续发生，最终会引发质变，带来传统教育的颠覆。对于秦虎这样的年轻教授而言，更是即便困难在前，依然满怀着披荆斩棘的豪情与信心。“一个人的力量有限，要教好所有学生很难，但若付出全部精力，至少可以培养出少数优秀的学生，改变他们的人生轨迹，这样我就很满足了。”正是在这样的信念之下，自2011年加入华中科技大学管理学院以来，秦虎教授就在人才培养方面不断探索，积极寻求突破，培养了一批批能力突出的学生。

激发学生求知欲　多方位培养学生能力

作为华中科技大学管理学院的骨干力量，秦虎教授身兼本科生、研究生、博士生的教学重任，如何充分利用有限的精力，秦虎教授在不断探索中最终找到了适合自己的方法——通过激发学生的求知欲，把老师授课、学生听课的传统教学模式转变成学生主动学习新知识，并讲给其他人听、写给其他人看。正所谓，最好的学习方式，便是让自己成为老师。秦虎教授表示，在本科生、研究生、博士生的培养过程中，由于后两者有比较成熟的体系和模式，因此需要突破和改进的地方相对较少，他重点分享了如何针对本科生进行课外专业能力培养。

大一：通识教育。由高年级学生开展线上（如假期、疫情期间）/线下形式的基础通识教育，包括运筹学、智能算法、系统前后端开发、大数据、AI算法等，让学生对不同的方向进行充分了解，从而清晰认识自己的喜好。培训通常从每年的11月开始，并在次年5月进行面试，从参加培训的学生（通常占比为该届专业学生的40%左右）中，为机器学习、运筹优化、系统开发三个方向分别选择一定比例（通常3个左右）的学生。

大二：自学自检、任务驱动。学生自己学习专业知识，并将理解到的内容写成文章，让高年级同学做审稿人，同时让低年级同学作为读者，从而确保文章既有专业深度，又浅显易懂。在加强专业基础能力培养的同时，秦虎教授还会通过布置一些小任务，驱动学生学习更多技能。

例如，华中科技大学的35个食堂一直是学生们所津津乐道的，秦虎教授则借此让学生们学习如何找到一条最短的路径访问每个食堂一次，并通过地图进行展示。学生从中可以学会简单的系统开发、路径展示及优化算法等。

大三：确定方向。即确定继续攻读研究生，还是走向社会。若是前者，则提前培养学生的科研素养，包括学习论文的写作，以及组队参加数学建模等相关比赛，积累经验和能力；若是选择工作就业，则可以提前参与秦虎教授的相关的企业项目（以体验学习为主）。

秦虎教授表示，实际上，大三基本就意味着整个本科生涯的结束，大四阶段基本为自由活动，主要根据大三选定好的方向做好衔接工作，如跟随导师提前学习新的课题或者进入企业实习。正是在秦虎教授的用心培养下，学生的各方面能力得到全面提升，获得诸多荣誉。如在美国大学生数学建模竞赛、中国大学生服务外包创新创业大赛、“求是杯”大学生创业计划竞赛、阿里云数智服务创新挑战赛等各类比赛中取得优异成绩。

竭心尽力 为学生成长指明方向

单从秦虎教授介绍的教学方法来看，似乎他的参与度并不高。秦虎教授也直言“本科生培养并不需要事事亲力亲为”，但是这看似轻松简单的教学逻辑背后，是秦虎教授多年坚持不懈、不计回报的精心准备，“数据魔术师”微信公众号的运营便是配合教学的主要方式之一。

以《运筹学》的教学为例，秦虎教授表示，运筹的本质是算法，因此在其进入管理学院之后，便把重要知识点、源代码进行梳理并放到公众号上。当讲授相关知识点时，提前将相应的微信推文、源代码发给学生自学，通过这种方式提高学生的自学能力和代码能力。从某种意义上看，“数据魔术师”微信公众号像是一个“讲义集”，但是它的作用远不止于此。这些内容不仅在高校间得到推广，应用在老师教学和小组讨论过程中；学生也深度参与其中，前面提到，学生会将学习总结或者秦虎教授分配的动手任务写成文章发布在公众号。

秦虎教授表示，这样做有诸多好处，一是学生大都具有表现欲，这能在一定程度上激发其主动学习的欲望，也会在一定程度上为其带来成就感，为其提供持续学习的动力；二是基于对众多读者负责任的态度，学生会更加认真地学习总结，学习效率更高；三是成果留痕，为将来申请出国留学、攻读博士等准备直观、充分的素材，便于向未来的导师呈现。不仅如此，随着公众号热度的持续提升，吸引了大量的粉丝和优质内容，学生可以由此学习更多的技术，进一步提高其专业能力，并从数万名粉丝的反馈中快速成长。

1、2. 不定期带领学生去企业交流学习，参加企业活动

3、4. 带领学生组队参加行业相关比赛，积累经验和能力

此外，秦虎教授还会不定期带学生去华为这样的大企业交流学习，让他们更加直观地了解企业真正所需的人才和技能，这对于学生主动学习也是一种有效的激励。如果说“数据魔术师”的运营耗费了秦虎教授大量的精力和心血，那么，带领学生到企业参观实习则还需要耗费大量财力。每年几万元的费用对于一名大学教授而言并不是小数目，但秦虎教授坚信，让学生尽可能多的见识优秀，他们才知道什么是真正的优秀，只有与优秀为伍，才能更加笃定前方的路。在秦虎教授看来，他能够为学生做的，不在于细节，不在于手把手地教会学生某项技能，而是激发出他们内心潜在的欲望，为他们的未来指明方向。

积极投身成果转化 为行业提供样本

值得强调的是，学生有丰富的企业交流实习机会，离不开秦虎教授学术成果转换的努力。他进入管理学院执教不久，便开始积极奔走于企业间，凭借自身过硬的专业实力和坚持不懈，目前组建了专业科研团队，并依托学院成立了人工智能研究中心，专注于物流供应链优化以及智能排产/排程两大方向，即智能物流与智能制造，为企业提供算法服务，也架起了学生通往企业真实需求的“桥梁”。

与企业联合成立人工智能研究中心

秦虎教授直言，尽管部分高校教师有非常深厚的学术底蕴，但是要成功实现成果转换并非易事。首先，如果是创办公司，如同甲方转变成乙方，对于角色的变化并不能够很快适应；其次，即便再小的企业，也涉及商务（联系企业）、售前（对客户需求进行清晰梳理）、法务（合同签订）、系统/算法开发、系统对接、售后维护等系列流程，在整个链条中，高校老师能够真正发挥优势的环节可能仅仅只体现在算法开发上。另外，高校老师通常聚焦于“点”的“深”与“专”，但是企业通常需要的是整套解决方案，这些都成为高校学术成果转换所面临的挑战。

同时他也强调，挑战时刻存在，但行业大的趋势不会变化。“行业在不同的发展阶段需求不同，未来物流行业对高校专业人才的需求必然越来越大，这是不可逆转的趋势。”他认为，企业的发展通常需要经过两个阶段，一是流程信息化，二是决策智能化。前者通过APS，ERP、WMS、TMS等各种软件实现；后者就需要依靠深厚的科研积累才能突破。

基于对挑战的分析和对趋势的判断，秦虎教授团队找到了两条可行之路：“一是和华为、美的这样的大企业合作，大企业意味着规范的业务流程，可以清晰地梳理自身的需求和数据，并且拥有实力强大的IT部门来完成系统集成；二是和软件公司合作，为其提供技术和算法支持。这样我们只需要专注于研发算法即可。”

2019年，秦虎教授团队承接了华为的“三维装载与车辆路径规划算法合作项目"，于2020年通过结题验收，目前开发的算法正在华为上线使用。据悉，2020年12月该项目荣获华为诺亚方舟实验室优秀高校合作项目奖。

正是因为清楚地认识到自身的优势并且善加利用，经过几年的摸索，秦虎教授团队在业界拥有的知名度越来越高，据他预计，今年合作企业将突破10个。但是对于目前取得的成绩，秦虎教授却非常谦虚。他认为自己只是在不断试错，希望通过这些尝试为行业提供一个可供参考的样本。“我要努力改变学术界学者不能‘打’，不善参与市场竞争的局面”，秦虎教授深信，虽然仅凭一己之力能够产生的能量有限，但只要开始行动，就胜过了大多数人，只要行动的人越多，改变就会不期而遇！