工業工程界的 " 諾貝爾獎 " 決賽階段，迎來 " 乒乓 " 一幕：
中國企業占據了半壁江山！
最新一屆弗蘭茲 · 厄德曼（Franz Edelman）獎公布最終入圍名單：
全球 6 個入圍者，3 個來自中國，其中華為雲、美團團隊均已曝光。
Franz Edelman 獎，是全球運籌和管理科學界的最高工業應用獎，被廣泛譽為工業工程界的 " 諾貝爾 "。
該獎項重點獎勵世界各國、地區，在運籌和管理學領域做出突出貢獻、并帶來重大應用價值的研究項目或成果，最終将有 6 家企業角逐總決賽。
換言之，入圍者不僅要在技術領域有創新，而且項目必須經過業界檢驗，能在實際落地中明确産生價值。
自成立以來，最終入圍項目的累計貢獻了超過 3630 億美元的影響力，如英特爾、通用汽車、摩托羅拉等國際頂尖科技企業，都曾獲得過最終冠軍。
這一回上演統治級表現的中國玩家，他們究竟是如何闖入總決賽的？往下看。
關注落地應用的工業界頂級榮譽
Franz Edelman 獎，距今已有五十多年曆史，頒給工業工程領域玩家，并且得是「改變了處理世界上最複雜問題的方式」。
獎項入圍者來自工業界、政府、醫療機構、非盈利部門等不同領域，但入圍理由都隻有一個：利用先進技術在各自領域做出了革命性貢獻。
既有在實際業務中提高了數億級别的效益，比如 2020 年獲得者英特爾，通過從産品架構設計到大規模供應鍊應用高級分析，年收入平均增加 19 億美元、年成本降低 15 億美元。還有像通用汽車、IBM、惠普等科技企業都曾入圍過。
也有在關鍵場景中解決了核心難題，比如饑餓（聯合國世界糧食計劃署）、下水道污水處理（路易斯維爾大都會下水道區 MSD ) 、農産品開發（先正達）、癌症治療（紀念斯隆凱特癌症中心）等問題。
自 1972 年該獎項設立以來，決賽入圍項目已累計産生 3630 億美元的影響力。
某種程度上，Franz Edelman 獎已是全球技術發展趨勢的風向标之一，關注重點是全球企業機構如何将前沿理論廣泛應用于實際場景，在驗證技術落地價值的同時，為社會帶來巨大收益。
國際上表彰前沿算法、理論創新的權威頂會比賽不在少數，但是評選全球先進工程應用、實踐成果的，卻少之又少。原因無他，想要評判實際應用成績如何，需要考量更多維度影響因素。
但前沿技術的探索，究其根本目的，還是為了走向落地應用。因此在工程化落地上的價值體現，是全球科技産業界不得不重視的問題。
Franz Edelman 獎正是為此而來，它從運籌學角度出發進行評估。
運籌學，利用統計學、數學模型等，尋找複雜問題中 " 最優解 "。作為一門交叉學科，它和各個學科都能有關系，畢竟任何事情都需要優化。
從這一學科出現以來，它就開始被廣泛應用于軍事、金融、區塊鍊、AI 算法等，可以說當今産業界的高效運作已經離不開運籌學。
它将涉及從理論到實踐、從虛拟到現實空間的聯動，一個小的調整優化，都會對實際生産帶來重大影響。因此，關于運籌學的應用，不能隻考慮理論因素，還需要顧及落地場景中的可能影響因素。
簡單歸結一下，運籌學領域的突出應用落地成就，需要具備以下幾個特點：
結合技術足夠先進，如 AI 算法等，屬于人類最前沿的技術創新
解決工程化落地過程中真正的難題，可以顧及更多變量因素、實現更大程度調度
産生的價值足夠大，如能夠為全社會帶來效率提升、惠及每一個個體
而如上幾點，其實也是 Franz Edelman 獎一直以來強調的方向。
從今年入圍決賽圈的名單，就能看出一二：
軟件投标系統、拼車匹配應用程序、交付訂單調度、流媒體服務流量分配、電子零售商優化技術、零售卡車路線和裝載規劃。
有來自俄亥俄州大學集成系統系開發的軟件系統，解決大規模路由問題，每年節省超 9860 萬美元，累計節省 1.165 億美元；也有網約車明星 Lyft 更新了拼車匹配算法，三方受益的同時，還産生了超 3000 萬美元的年增收入。
還有代表流媒體服務領域的華為雲。他們開發的 GSGO 系統，可在保證 60 個國家 B2B 直播服務流暢運營的同時，最大限度降低寬帶成本——減少 30%，即 4960 萬美元，同時支持在兩年内将流量增加十倍。
值得一提的是，自 2021 年以來，連續三年有中國科技企業進入六強，今年更是占據半壁江山。
放眼過去，尚屬史上首次。
什麼樣的中國技術方案憑何入選？
當然，這次決賽名單中有個新人比較特别，就是大家吃飯時經常會用到的國民級應用美團。
今年，美團憑借智能決策分析平台，一同入圍 Franz Edelman 獎決賽圈。它背後的技術、解決的問題，你我雖然感受不到，但在日常中都會用到。對應來看，它背後的技術價值也是獎項最為重視的幾個方面。
第一、有先進技術：美團基于高效路徑優化算法和業内首創的城市級萬人萬單秒級匹配調度技術，可以實現在極其複雜環境下的高效調度。
第二、有廣泛落地：美團每日即時訂單超過 6000 萬個，配送 " 智能決策平台 " 已覆蓋至全國 2800 個城市。
第三、帶來社會影響：如今美團已成為國民級應用，而 " 外賣買萬物 " 也成為更多人的生活習慣，此前在疫情期間，美團還為保供需提供支持。
以美團智能決策平台為例，我們來管窺一下，今年入圍科技的一些特點。
按照最新定義，即時物流就是基于大數據、雲計算、物聯網、人工智能等技術，通過實時數據驅動，實現精準匹配供給，動态智能調度各方面運力，以滿足差異化、多元化、分散化即時消費需求的物流服務。
舉例來說，在一個用戶浏覽外賣界面時，即時物流服務就已經開始工作了。
它需要為用戶計算出不同商家預計到餐時間；下單後，要選擇出合适範圍的配送能力，建議合理的路線、送貨順序；在這期間，還要考慮時段、天氣、交通管制等因素帶來的影響。
這其中，涉及的問題有很多方面，比如：
訂單分配
路徑規劃
……
訂單分配和路徑規劃都屬于典型的運籌優化問題，對應的數學模型是 VRP。不過在即時配送的場景下，需要面對的挑戰更大，主要可分為兩方面：
一方面是大規模實時優化。
即時物流有着訂單量大、高并發的特點。是個 NP-Hard 問題，同時又要求在短時間内提供最優解決方案。比如綜合考慮騎手體驗、用戶體驗等多目标優化下訂單如何分配，整個計算過程要在 5 秒鐘之内結束。這對調度算法的設計，提出很大挑戰。
另一方面是強随機性。
商家出餐的時間、送達時間、交通狀況、天氣等都存在非常大的不确定性，這類場景的優化難度很大。
如上諸多方面，對平台都提出了非常高的要求。
不僅如此，這些還是需要動态優化的問題，并且會要求短時間内快速給出決策。而即時物流和普通物流的一大區别便是如此，它無法分批次大規模集中派送，整個過程中訂單産生是随機的、分散的。這就要求算法從采集數據到給出建議的過程，非常短，否則就會信息不一緻，一般是要求在3-5 秒内完成所有計算。
而對于訂單分配，美團将其拆分成了兩個嵌套的子問題：外層是分配問題，内層是線路規劃問題。如何評估一個分配方案，本質上還是要看路線規劃算法。評估後再去優化新的分配方案，是業内的一種标準解法。
比如現在有 m 個騎手和 n 個訂單，就需要調數萬次路徑規劃，在數百毫秒内完成計算交給分配環節，并在秒級時間完成匹配決策。在這一方面，美團表示他們綜合運用了運籌優化、圖論和機器學習的實用算法，同時後台基于自研的分布式計算平台，算法的時間性能能夠得到很好保障。
最後，算法的每一次求解，其實都是基于前一個問題的。
因為配送過程中前面的訂單狀态，會直接影響後面的配送，整個過程是動态的、帶時間窗口的 VRP。美團方面也曾表示，他們整個優化問題的目标是一天之内的指标，而不是針對某一小段時刻，所以除了關注單次求解盡量達到最優，還需要關注整個時間窗口維度上的最優。
當然，美團入圍也要歸功于每天數以千萬計的即時物流需求，中國物流配送發展出現的高并發需求，讓一切技術發展有了先驗基礎。
為什麼中國玩家越來越突出？
前面提到，這并非首次中國團隊嶄露頭角，但從美團入圍确實能夠看出一些賽道中國科技的趨勢。2021 年以來，共有 5 家科技企業 7 次入圍決賽名單。而在此之前，曆史上還有三家中國玩家入圍，分别是中國石油（2018 年）、寶鋼集團（2013 年）和工商銀行（2011 年）。
這樣的結果背後，折射的就是中國科技變化。
從早年銀行石油鋼鐵，到現在的雲和即時零售，科技創新開始深入到我們生活的方方面面，讓科技的實用性更加明顯。而一批成長起來的科技企業，也正在成為創新的新主體。
不僅如此，中國已經具備了發展新科技主體的天時地利人和。
天時，我們正處于一段嶄新的科技創新周期之中。
從過往入圍情況來看，前幾年靠一套優化算法 / 軟件來改進業務流程，到現在即便一個即時配送問題，就需要大數據、雲計算、物聯網、區塊鍊、人工智能等多種數字新技術融合。
解決的生活問題逐漸複雜，更多深科技、硬科技從煙火氣中湧現，在行業中交叉互融。
地利，我國有着最龐大的市場和最具挑戰的應用場景。
不管是配送物流、自動駕駛等場景，動辄上億的用戶規模與複雜擁堵的地面交通網絡來催生新技術新場景的發展。
人和，科技企業們在加大科技研發投入。
雖然他們發展路線各不相同，但核心圍繞着一點：實際問題導向、産學研用深度融合，具體表現有設立研究院、與高校 / 機構深度合作等。
還是以美團為例，除設立機器人研究院、每年研發投入等舉措之外，它還同清華大學、山東大學等高校合作數十項科研合作課題，涵蓋智能無人系統、語言智能、基礎技術、運籌優化與數字化等方向，普遍都是面向未來零售科技場景而設立。
比如與清華團隊聯合開發了一項無人機聲波定位技術，獲得了去年 ACM 大會的 Best Paper Runner-Up 獎（最佳論文第二名）。
還有跟山東大學視覺感知與智能系統實驗一道解決機械臂的自主感知與決策問題。
原本用于精密加工的機械臂，創造性地應用在零售場景中，讓它能夠「像玩俄羅斯方塊一樣」，對淩亂擺放的百貨商品進行精準識别和分揀。
更重要的是，市場更多投入帶來技術人才的聚集。科技企業願意投入，加之最好的場景，自然吸引更多全球人才甚至畢業就加入中國科技企業。
因此此番全球性華山論劍，中國占據半壁江山隻是衆多表現中的一種。
在新一輪科技創新周期中，中國和中國科技企業會越來越矚目。
— 完 —
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科技前沿進展日日相見 ~
