2018年9月11日晚7点，斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院终身教授、李国鼎首席教授、冯·诺依曼理论奖唯一华人得主叶荫宇教授在创训中心举办了“Power of AI and Algorithms”讲座。本场讲座中叶荫宇教授结合了他四十年的科研与工业实践经验，为大家就人工智能和运筹学优化算法进行了一场别开生面的介绍，吸引了各个学院的老师、同学们，座无虚席。

优化算法如何帮助谷歌街景扫描车降低约10~15%的成本？大型电商平台的无人仓如何运转并达到人工效率的3-4倍？运筹优化为“波音进行航空枢纽设计及配送路径优化”带来什么收益？美国空军无人机如何进行送货路径规划？怎么得到全局最优的生鲜连锁店选址方案？

讲座伊始，叶荫宇教授以本人参与的多个经典案例开篇，让大家充分感受到了运筹优化算法的力量以及它为人类生活带来的便利和在新时代下的应用。

紧接着，叶荫宇教授谈及了时下很热门的人工智能。首先他介绍了人工智能的本质：数据+模型+算法，并列举了人工智能的代表性成果：图像识别，自然语言处理和神经网络，以及自动驾驶和智能诊断等应用，为同学们展现了人工智能广阔的前景。同时叶荫宇教授又为同学们简单介绍了机器学习和优化算法，讲解了支持向量机算法以及金融信用评级的案例，提及了使用机器学习中的误区。

叶教授语言精练、深入浅出的介绍，让同学们对于人工智能有一个相对客观和全面的认识，也对于人工智能的发展有了充分的了解，让同学们能更好的选择自己未来的发展方向。

然后，叶荫宇教授又为大家介绍了运筹学的概念、发展历史和它是智能决策的重要工具的地位。叶荫宇教授表示，运筹学是数据驱动的智能决策科学，运筹优化主要是将实际中决策问题转化为数学模型，并用高效的优化算法求解，比如将现实生活中的决策问题建立决策模型、运用系统科学和优化算法获得最佳决策及战略和实现决策的自动化，流程化，规范化。

之后，叶荫宇教授又讲述了智能决策的应用：供应链的各个环节。典型代表是智慧物流、新零售和制造业之间的应用。智能安排、智能库存管理、智能选址和精准销售是实现了供应链的智能化，更多的节省了成本并提高了效率。

叶荫宇教授又为我们介绍了实践以及应用案例。首先叶荫宇教授表示主要是用算法赋能供应链决策，并主要介绍了智能工业、智能预测和智能运输三部分。

智能工业主要面临未来需求不确定、资源有限、多部门协同性要求高和大规模问题求解速度要求高的挑战，并以京东无人仓高效调度算法和某通信科技企业中的生产安排为例，介绍了智能工业在当下的应用。

接着，叶荫宇教授又介绍了智能预测，以某物流巨头件量预测和滴滴出行供需缺口预测的案例展现了维度多，场景复杂、数据抖动性大和受节假日、天气等不确定因素的影响大的难题，体现出行业发展趋势、公司业务预测、目标分解、人力规划、设备投入和优化资源调度、高峰及突发应对的价值，让同学们有了比较全面的认知。然后为大家简单介绍了网络选址，库存优化和收益管理，为同学们勾勒出了未来美好的研究前景。

最后叶荫宇教授大致介绍了一下底层计算引擎：求解器，并介绍了首个由华人开发的求解器、求解器算法平台架构、求解器架构以及对标主流求解器，让同学们初步认识了求解器，了解到求解器是优化领域的重要环节，目前处于被欧美公司垄断市场的状态，并告诉我们要打破垄断格局，构建生态加速研发，为华人的求解器事业添砖加瓦。

虽然讲座已经比预计的时间结束的晚了许多，但是大家对于今天讲的算法主题依然兴致高昂，积极地向叶荫宇教授提出了自己的问题。

第一位同学，就叶荫宇教授引入时的提到的汽车路线规划问题结合了时下热门的无人汽车提出是否可以实现全自动流程，叶荫宇教授表示无人汽车是可行的，但其中涉及到一些经济问题，例如有政府与无政府的问题。

第二位同学提出在对实际问题进行建模时simulation的适用范围问题时，叶荫宇教授表示simulation是在建模时非常好的补充，但它也不是万能的，模型确定时完全可以根据具体情况直接分析，可以看一下Peter Glynn教授在这方面的相关研究。葛冬冬教授也补充到，Peter Glynn教授在最近的会议中也提及了这个问题，并且每年也会在X院开设暑期课程。

最后一个同学关于编程语言选择的问题，叶荫宇教授表示更多情况下使用C语言，有时甚至使用更为基础的编程语言，现在比较流行的还有Python、R、Matlab等。

最后，X院院长葛冬冬教授就今晚的讲座进行了总结，鼓励感兴趣的同学继续向学院老师就相关问题进行提问，并表示X院每年都会邀请蜚声中外的国际学者来我校举办相关讲座、提供优质暑期课程，欢迎同学们积极参加。

在大家退场时，叶荫宇教授依然驻留在门边上，为同学们答疑解惑，直到清场才离场。本场讲座为同学们介绍了算法是如何提供一个好的支撑作用，并同时根据针对数据的演进特点也随之快速进化的，在层出不穷的新经济现象下，支撑的理论体系和算法方案又是如何部署与实现的。

本场讲座激发了同学们对于运筹学算法和人工智能的热情，给予了同学们对于运筹学算法和人工智能更深的认识，为同学们的未来提供了更多的选择。