智能优化走向产业现场的新拐点｜2026智能优化应用实践研讨会
2026-04-14
2026年4月11日，第四届智能优化应用实践研讨会在华中科技大学举行。会议由华中科技大学管理学院主办，华中科技大学管理学院—北京络捷斯特科技发展股份有限公司决策智能研究中心承办。来自华中科技大学、香港中文大学、上海交通大学、武汉大学、天津大学、西安交通大学、同济大学、重庆大学、国防科技大学、大连理工大学等高校的专家教授，联合行业头部企业高管及高校学生等近400余人，共同围绕智能优化前沿研究与产业实践展开深入交流。络捷斯特旗下专注供应链优化的天津元生无界科技有限公司深度参与会议，并作主题分享。
这场会议带来的最直接感受，不是“技术又进步了”，而是让我们更加清晰地看到：企业竞争，正在从资源竞争、效率竞争，进一步走向决策能力竞争。
过去，很多企业拼规模、拼渠道、拼经验；今天，市场更复杂、需求更多变、协同链条更长，真正决定经营质量的，越来越是另一种能力——能否在复杂条件下，更快看清问题、更准做出判断、更稳推动执行。
而智能优化，正在成为这项能力的关键支撑。
每位专家，都在回答同一个问题：复杂时代，企业如何做出更优决策
整场会议虽然议题广泛，但核心高度一致：面对越来越复杂的经营环境，企业究竟该如何提升决策质量，如何让“更优决策”真正落到业务现场。
法国埃菲尔大学储诚斌教授
分享了生产系统与供应链中的组合优化，核心是如何从真实业务中提炼问题，再用科学方法回到现实应用。
香港中文大学陈植教授
介绍了RSOME in Python，重点讲解了如何在不确定环境下进行鲁棒优化、分布鲁棒优化和随机规划建模。
北京交通大学阴佳腾教授
围绕轨道交通智慧运营优化，分享了列车调度、在线优化，以及大模型参与应急调度等内容。
华中科技大学李锋教授
讲解了柔性产品场景下的订单选择与交付问题，讨论了多资源、多产品、多仓库条件下的订单接受与履约优化。
广东工业大学魏丽军教授
聚焦二维装箱问题，分享了装箱、下料等制造场景中的求解算法及应用实践。
同济大学张真真教授
围绕复杂物流运输规划，系统讲述了从确定性路径规划到鲁棒规划、再到随机需求耦合调度的演进。
上海交通大学夏俊研究员
分享了数据驱动的智能优化应用，重点强调算法不仅要算得出，更要贴近场景、便于理解、能够落地。
西北工业大学李纪柳教授
介绍了大型光伏电场与风电场的电缆布线优化，展示了智能优化在新能源基础设施规划中的应用。
在多位专家从不同维度展开深入探讨之后，会议话题进一步延伸到人工智能在决策领域的具体应用与实践路径。元生无界供应链智能优化事业群总经理贺兴博士，从AI赋能智能决策出发，分享了人工智能在智能建模、诊断分析与优化决策中的实践探索。
从这些分享中可以清楚看到，智能优化早已不是单一行业、单一环节的问题求解工具，而是在越来越多场景中，成为支撑企业高质量决策的重要方法。
比单点提效更重要的，是系统性决策能力的建立
如果说过去很多企业理解“优化”，更多是把它看作路径规划、排产排班、车辆调度等局部工具；那么今天，优化的价值已经明显上升了一个层级。
它不只是解决一个点的问题，而是在帮助企业重新组织资源、平衡成本、提高响应、控制风险。库存怎么布，订单怎么接，仓网怎么配，运输怎么跑，异常怎么调，收益怎么平衡，这些看似分散的问题，背后其实都指向同一件事：企业是否具备高质量决策能力。
这也是本次研讨会最打动人的地方。大家讨论的，不再是“模型够不够复杂”“算法够不够前沿”这样的技术命题，而是更现实的问题：技术能不能进入业务流程，能不能被组织接住，能不能真正转化为经营结果。
说到底，企业需要的从来不是一个“好看的模型”，而是一套“有结果的决策机制”。
元生无界看到的，不只是趋势，更是方向
站在元生无界的角度，这次参会不仅是一次高水平交流，更是一次方向上的再次确认。
我们更加清晰地看到，未来企业之间真正拉开差距的，未必只是资源多一点、系统多一套，而是有没有能力把复杂问题快速转化为高质量决策；有没有能力让数据、模型、业务与执行真正形成闭环；有没有能力在不确定环境中，依然做到更省、更快、更稳、更优。
这意味着，智能优化的意义，已经不只是“提升某个环节效率”，而是在重塑企业的经营方式。谁更早把这项能力沉淀下来，谁就更有可能在下一阶段竞争中占据主动。
从“专业能力”走向“经营能力”，智能优化正在进入真正的价值兑现期
一场研讨会的价值，不只在于分享了多少前沿成果，更在于它让我们更早看见产业演进的方向。
今天的智能优化，正在从科研走向现场，从单点应用走向系统协同，从专业研究走向经营能力。它不再只是技术人员的课题，而正在成为企业高质量发展的重要支撑。
元生无界也将继续扎根产业场景，围绕真实决策问题，推动前沿方法与业务实践深度结合，把复杂问题转化为可执行方案，把技术能力沉淀为客户价值。
因为我们相信，未来真正稀缺的，不只是技术本身，而是把技术变成结果的能力。而这，正是智能优化最值得长期投入的地方。
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