2020年11月23日上午9时，数据科学与工程学院研究生学术沙龙第9期在计算机楼115室如期举行。本次沙龙由博士研究生吴涛主持，华东师大学-京创智汇数据智能联合实验室师生做了三场报告，分别以数据驱动的物流AI新基建与物流智能决策诠释“数据赋能大宗物流实践”的主题。

首先，毛嘉莉研究员作了题为“数据驱动的大宗物流地图构建”的学术报告。物流地图作为大宗货运发展新一代物流科技的AI基础设施，区别于普通电子地图，物流地图不仅包含了货车的道路时空限制信息，还需融合运输停留热点、经验路径等先验知识。毛老师从公路大宗货运长期面临的运输低效问题出发，提出了一个多源物流数据驱动的物流地图构建方案，通过提取物流POI、挖掘频繁运输路径与提取道路拓扑结构，生成具有时空限制的物流地图，为运输任务的规划、调度、监督等环节提供有效的决策支持。该方案为地图构建的技术创新提供了丰富的实践内容，也为促进大宗物流降本增效提供了新的解决思路。通过毛老师深入浅出的讲解，同学们对构建物流地图的必要性、挑战以及构建方法形成了初步认识。

地图的精准性是决定运输导航等服务质量的关键。硕士研究生赵俐晟与博士研究生李思佳两位同学与大家分享了“基于轨迹数据的地图动态更新”。赵俐晟同学介绍了如何使用轨迹自动校准道路交叉口的拓扑结构。他首先指出校准道路交叉口拓扑面临的四大挑战，基于此提出了使用轨迹校准道路交叉口拓扑的四阶段框架。随后，他向同学们展示了该方法在道路缺失与路网偏差校准方面的较好表现。李思佳同学以“针对复杂道路的中心线拟合技术”为题，介绍了几类主流的道路中心线拟合技术；通过展示各类方法的对比实验结果，她指出有效提取复杂道路的中心线的方法是“分而治之”。最后，她提出了形态感知与自适应拟合的两阶段拟合技术，并指出轨迹质量提升对其的重要性。

博士研究生赵威与硕士研究生廖家俊两位同学为大家分享了“基于物流大数据的智能化物流决策”。赵威同学以“厂内车辆调度技术”为题介绍了大宗物流厂内车辆调度工作的研究与实践。首先，讲述了厂内车辆作业面临的种种问题和挑战，如厂外排队车辆的等待时间不确定、司机的厂内作业状态不可控、车辆的厂内拥堵等，并提出了以“降本增效”为目标的厂内调度策略设计理念。接着，他以基于多智能体叫车进厂策略为主要内容，讲述了设计的厂内车辆调度策略框架的总体流程。最后，分别描述了基于负载均衡的厂内道路分流策略和司机激励机制的构建。廖家俊以“数据智能物流摘单决策技术”为题介绍了他在物流摘单场景里车货匹配工作的研究与实践。首先，他对物流中的摘单场景进行了简要介绍。再从车货匹配研究出发，介绍了其使用向量体系对车货特征进行关联分析的方法。

本次学术沙龙分享了华东师范大学-京创智汇数据智能联合实验室围绕“以数据之智，解物流之困”所开展的工作。报告中“物流地图”的概念十分新颖，同学们对此饶有兴趣。从“物流地图”出发，通过挖掘轨迹数据，校准交叉口拓扑结构，拟合复杂道路中心线，能够自动快速地纠正我们频繁使用的电子地图，让同学们深切体会到了数据作为一种能源的巨大价值。在物流智能决策方面，立足于真实复杂场景，满足企业多样需求，利用最新技术解决厂内车辆调度与摘单场景中的痛点问题，从而助力整个生产环节降本增效的研究给同学们留下了深刻印象；这为同学们对于如何从真实场景挖掘痛点抽象出研究问题，如何开展解决企业实际需求的研究带来了新的启发。本次学术沙龙带领大家了解物流这一复杂而有趣的场景，走进数据驱动的物流科技；领略如何在这一领域中开展“应用驱动创新”的研究，让同学们体会到了数据赋能物流的价值与魅力。

文字：李思佳、赵威、廖家俊

排版：杨鸣