2009 年，葛冬冬博士畢業(yè)于斯坦福大學(xué)，師承運(yùn)籌學(xué)泰斗葉蔭宇教授。2013 年，他進(jìn)入上海財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理與工程學(xué)院，并受命牽頭成立管理科學(xué)與量化信息研究中心，后在學(xué)校大力推動(dòng)下，籌建交叉科學(xué)研究院（X 院），并擔(dān)任院長。在學(xué)校高度支持下，X 院在短短數(shù)年時(shí)間內(nèi)便引入何斯邁等學(xué)界「紅人」擔(dān)任教職。目前，X 院科研成果累累，與工業(yè)界聯(lián)系緊密，同時(shí)，從 X 院走出來的學(xué)生很多在斯坦福大學(xué)、普林斯頓大學(xué)、芝加哥大學(xué)、卡耐基梅隆大學(xué)等國外一流大學(xué)繼續(xù)深造。短短四年時(shí)間，X 院便成為上海財(cái)經(jīng)大學(xué)的一道獨(dú)特風(fēng)景線。

「每年復(fù)旦數(shù)學(xué)院的前五名學(xué)生中，一般會(huì)有兩個(gè)在我們這邊學(xué)習(xí)。今年是前兩名，去年是第二、第三名。」X 院院長葛冬冬教授對(duì)雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論直言。

「我當(dāng)時(shí)在復(fù)旦讀數(shù)學(xué)，聽了葛老師在我們學(xué)校的一場(chǎng)講座。之后慕名來財(cái)大找他，想申請(qǐng)?jiān)谒拈T下學(xué)習(xí)。」目前就讀于斯坦福大學(xué)，明年就要去 Facebook 工作的一位同學(xué)如是說道。她曾在葛冬冬教授門下讀研。復(fù)旦與財(cái)大只有一條馬路之隔，借助地理優(yōu)勢(shì)，復(fù)旦數(shù)學(xué)系有不少學(xué)生慕名來找葛冬冬教授。

除了致力于讓學(xué)科建設(shè)國際化，讓更多的人才走向更廣闊的天地，葛冬冬教授目前也作為杉數(shù)科技的首席科學(xué)家，同時(shí)活躍于學(xué)界和業(yè)界。

他是如何在四年時(shí)間內(nèi)把 X 院打造成這樣一個(gè)在口碑和品質(zhì)上都得到學(xué)生們高度認(rèn)可的學(xué)院？籌建 X 院的初衷是什么，有什么不一樣的人才培養(yǎng)模式？而同時(shí)投身于學(xué)界與業(yè)界，他對(duì)于科研又有什么不一樣的看法？帶著這些疑問，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論對(duì)上海財(cái)經(jīng)大學(xué) X 院院長葛冬冬教授進(jìn)行了一次專訪，以下為訪談內(nèi)容，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論做了不改變?cè)獾木庉嬚怼?/p>

葛冬冬：2009 年在斯坦福大學(xué)管理科學(xué)與工程系獲博士學(xué)位，導(dǎo)師葉蔭宇教授。在運(yùn)籌優(yōu)化和計(jì)算機(jī)理論科學(xué)的國際一流期刊與會(huì)議，如 Operations Research, Mathematics of Operations Research, Mathematical Programming, FOCS, SODA, ICML 等發(fā)表過多篇論文。主持過國家自然科學(xué)基金青年基金，浦江計(jì)劃等基金。擔(dān)任過多個(gè)國際著名期刊的特約審稿人，參與過波音，谷歌，上海通用等國內(nèi)外公司的多個(gè)優(yōu)化項(xiàng)目。近期的主要研究課題為稀疏優(yōu)化、組合優(yōu)化、健康管理、運(yùn)營管理、網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)。

Part 1 交叉科學(xué)院

運(yùn)籌學(xué)本身就是交叉性學(xué)科，我們當(dāng)時(shí)覺得學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)姚期智先生的模式也挺好的

運(yùn)籌學(xué)本身就是一個(gè)交叉學(xué)科，它自身的基礎(chǔ)理論其實(shí)很清晰。運(yùn)籌學(xué)主要的特點(diǎn)是需要聯(lián)系各個(gè)學(xué)科，解決實(shí)際問題。我們?cè)谥铝τ诳蒲袝r(shí)，特別是接觸到一些大的實(shí)踐性項(xiàng)目的過程中，發(fā)現(xiàn)其中交叉的知識(shí)點(diǎn)特別多，所以就萌生了需要重視交叉學(xué)科的想法。

實(shí)事求是地講，我感覺現(xiàn)在很多問題都會(huì)跟多個(gè)學(xué)科產(chǎn)生交叉，比如說在解決運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域的問題時(shí)，你得了解數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能很多方向的知識(shí)。而運(yùn)籌學(xué)在歷史上跟經(jīng)濟(jì)、金融、管理、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)等學(xué)科都有很多交叉，所以我們決定成立交叉科學(xué)院，把多個(gè)學(xué)科都放進(jìn)來，做一個(gè)兼容開放的平臺(tái)。當(dāng)時(shí)就是這么考慮的。

之前也有很多現(xiàn)成的例子，像清華姚期智先生的交叉信息研究院。目前我們財(cái)大的教員中，從他們那出來的有陸品燕、王子賀、還有一個(gè)要畢業(yè)的博士生。我們覺得學(xué)習(xí)姚先生這個(gè)模式也挺好的。

每個(gè)研究所的存在都要有一定的合理性，盲目掛牌占名字沒有意義

我們交叉科學(xué)院的研究水平，從科研上來講是非常強(qiáng)的。我們老師們今年發(fā)表的論文涵蓋管理學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、優(yōu)化理論、機(jī)器學(xué)習(xí)、應(yīng)用數(shù)學(xué)，甚至營銷學(xué)等各方面的頂級(jí)期刊，大家基本上都是奔著國際一流的科研內(nèi)容去的。

理論和實(shí)際兩方面是交叉科學(xué)院考慮問題的出發(fā)點(diǎn)：

• 我們跟滴滴等經(jīng)濟(jì)共享體有合作，又有明大共享經(jīng)濟(jì)研究所來尋求合作，因此成立了共享經(jīng)濟(jì)研究中心。

• 學(xué)院下屬的金融科技研究中心與招商銀行、國金證券都有大規(guī)模、穩(wěn)定的合作關(guān)系，此外我們長期跟很多金融機(jī)構(gòu)也有合作。近期的這些合作都是針對(duì)于金融科技方面的問題，比如說征信、風(fēng)控、AI 如何跟量化投資結(jié)合。

• 并行優(yōu)化國際實(shí)驗(yàn)室主要負(fù)責(zé) leaves 求解器的建設(shè)。我們覺得大規(guī)模并行優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)很需要的一些底層算法、大規(guī)模優(yōu)化加速算法有重要的意義。隨后我們就主動(dòng)去推動(dòng)、開發(fā)這些算法和軟件。并行優(yōu)化國際實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)在的這些工作，對(duì)行業(yè)也有提前的指導(dǎo)意義。

• 人工智能實(shí)驗(yàn)室是我們和杉數(shù)科技聯(lián)合成立的，旨在幫助他們解決目前存在的很多實(shí)際問題。例如從順豐，京東，永輝等企業(yè)來的很有意思的問題。

每個(gè)研究所都是根據(jù)實(shí)際問題去考慮，進(jìn)而設(shè)計(jì)運(yùn)行機(jī)制。比如金融科技在很大程度上是項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)的，因?yàn)槟壳敖鹑陬I(lǐng)域的容錯(cuò)性很小。雖然目前對(duì)金融科技喊的很兇，但在我們看來，這個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際做法比較保守。這里面存在很多新概念，你去做一個(gè)與金融相關(guān)的系統(tǒng)，用了 AI 技術(shù)的，往往是黑箱子，可解釋性差，很難往下推。像我們做金融科技，就是先摸著石頭過河。

我們覆蓋的領(lǐng)域有很多，確實(shí)體現(xiàn)了交叉學(xué)科的特點(diǎn)。外面有比較值得去做的事情，我們就去做，一邊做一邊積累經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)需求將我們的研究所發(fā)展起來。每個(gè)研究所的做法都不大一樣，都要有一定的合理性，并不是說盲目的掛牌占一個(gè)名字。很多研究所就是為了占個(gè)位子，那沒有意義。

Part 2 人才培養(yǎng)

冠冕堂皇的話不講，我們離國際水平還存在差距

我們?cè)?X 院的學(xué)術(shù)建設(shè)上是一個(gè)比較良性的循環(huán)，我們成立的不只是一個(gè)學(xué)院，更像一個(gè)平臺(tái)和樞紐，連接國內(nèi)和國際學(xué)界。冠冕堂皇地說，就是縮小國內(nèi)外差距。

我們一直比較鼓勵(lì)學(xué)生去做科研，特別是本科生。但感覺國內(nèi)整體的科研氛圍還是偏弱，至少現(xiàn)在的很多科研都是教師之間互相合作，或者跟國外合作。僅僅依賴跟學(xué)生合作，然后指導(dǎo)學(xué)生做出很好的東西，我覺得困難。沒有培養(yǎng)體系，基礎(chǔ)建設(shè)沒完成，再聰明的學(xué)生也很難幫你做事情。

培養(yǎng)體系的差距體現(xiàn)在哪呢？就比如博士培養(yǎng)，這需要一個(gè)很成熟的體系——一群水平很高的年輕人集中在一起，有一個(gè)完善的體系，每一門課都能高質(zhì)量地完成，此外還需要一些很好的老師，能夠給學(xué)生以全世界最高水平的指引。前面提到的這些像一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)缺一環(huán)都建設(shè)不好。國內(nèi)的大學(xué)，包括我們自己在內(nèi)，可能是某一環(huán)某兩環(huán)做的比較好，但是想要達(dá)成整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的良好建設(shè)，都有這樣或那樣的缺陷。

坦白來說，我覺得我們的老師大多數(shù)還不具備用全世界一流的眼光來指導(dǎo)學(xué)生做事情的能力，包括我本人，我覺得都有一定差距。

盡自己所能來幫助學(xué)生，讓他們得到更好的發(fā)展

國內(nèi)教育的最大好處是基礎(chǔ)訓(xùn)練得很好，是吧？你看數(shù)學(xué)系的學(xué)生，理論學(xué)得很好，但不是每個(gè)人都會(huì)去做純數(shù)學(xué)。將學(xué)生吸引過來之后，我們會(huì)花很多時(shí)間跟國外的教授合作，指導(dǎo)學(xué)生確立科研方向，培養(yǎng)他們的興趣，適合的同學(xué)，會(huì)把他們送到國外去讀博士。

我本人算是小城市出來的，在九十年代出國，那時(shí)候算很早就出國了，在國外待了十幾年才回來?；叵肫饋?，出國、去世界名校念書，給我?guī)韽氐椎母淖?。我覺得這種機(jī)會(huì)確實(shí)非常寶貴，非常難得。

人的生活環(huán)境不要一成不變。把學(xué)生留在身邊，可能對(duì)你個(gè)人幫助更大，對(duì)你要做的事情幫助更大。但很多時(shí)候不見得就好，至少對(duì)我來說，我不覺得是一件很好的事情。這樣做至少在我這兒，對(duì)某些學(xué)生是虧的，我們還是盡可能的希望幫助學(xué)生。特別有天賦的學(xué)生，或者說比較適合出國繼續(xù)深造的學(xué)生，你何必把他圈在國內(nèi)呢？他出去待幾年，會(huì)對(duì)他有更大的好處。

前幾年我們老師也少，自己培養(yǎng)高質(zhì)量博士也比較困難，所以我們的做法是把最好的學(xué)生從全國各地吸引過來。到目前為止，北大、清華、華東五校，南科大，甚至一些國外的本科或者碩士畢業(yè)生，例如Oxford，UCLA，都有學(xué)生在我這，通過我們這個(gè)平臺(tái)出國深造。

總有一天條件會(huì)成熟，現(xiàn)在我們的老師已經(jīng)很多了，跟國外的合作也很成熟，這時(shí)候我覺得可以招錄學(xué)生了。今年我們招了相當(dāng)于是第一批真正的學(xué)生——八個(gè)碩博連讀生。

Part 3 產(chǎn)學(xué)研結(jié)合

在運(yùn)籌學(xué)和交叉科學(xué)這個(gè)領(lǐng)域，為了造 paper 而造 paper，沒有意義

談到學(xué)界和業(yè)界，這是比較大的題目了，下面我說說葉老師（葉蔭宇教授）常常給我們談到的。

葉老師曾表示自己也做了幾十年算法的研究，實(shí)際上會(huì)發(fā)現(xiàn)很多算法就是紙上談兵。說得很好，理論也很漂亮，結(jié)果證明得還不錯(cuò)，但其實(shí)你自己心里清楚，實(shí)用性有時(shí)候存疑。雖然從科學(xué)研究的角度來說，可以允許這種不實(shí)用，但是要有創(chuàng)新性，有前瞻性，來源于生活但又高于生活。

現(xiàn)在很多時(shí)候，大家為了造 paper 而造 paper。運(yùn)籌學(xué)和交叉科學(xué)具有強(qiáng)烈現(xiàn)實(shí)應(yīng)用背景，你去做這些東西沒有意義。

最近這幾年，大數(shù)據(jù)和人工智能興起以后，很多問題都改頭換面，和以前不一樣了。如果你還只是坐在這里講講十年前、二十年前的那些東西，或者去報(bào)紙上看看有哪些案例，再拿出來跟學(xué)生去講，沒有說服力的！這些東西學(xué)生不信，你也不信，對(duì)不對(duì)？

我們需要看到產(chǎn)業(yè)界發(fā)生了什么事情，就像葉老師倡導(dǎo)成立杉數(shù)科技，他想觀察目前最新的業(yè)態(tài)，找到一些比較先進(jìn)的理論，指導(dǎo)大家去適應(yīng)這個(gè)潮流。

我覺得這是一個(gè)很好的機(jī)會(huì)，既然去做這件事情了，你就能清楚地知道產(chǎn)業(yè)界在關(guān)注哪些實(shí)際問題，哪些理論能給他們提供幫助。

時(shí)代在變，也出現(xiàn)了很多新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

另外，最近幾年，特別是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)類問題，它們的形態(tài)、量級(jí)跟以前完全不一樣了。這帶來了很多新的科研機(jī)會(huì)，比如說很多時(shí)候，整個(gè)算法體系需要重構(gòu)，整個(gè)理論體系也需要重構(gòu)。

在很多領(lǐng)域，很多重要的問題都是非常新的。就像李飛飛在前幾天的演講上所表達(dá)的觀點(diǎn)——這個(gè)領(lǐng)域里最具變革性的成果還有待發(fā)現(xiàn)。我覺得她說的其實(shí)挺對(duì)。

你會(huì)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、管理、金融等領(lǐng)域普遍呈現(xiàn)這種情況：新的工具一直在發(fā)展，大家也在嘗試，這些工具很有效，但根本性的理論卻沒發(fā)展起來。

所以接下來就是產(chǎn)業(yè)界推動(dòng)學(xué)界來思考一些新的問題。

此外，對(duì)學(xué)生的教育也會(huì)比較明確。一方面，可以知道學(xué)會(huì)什么樣的技能你的學(xué)生才有就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力；另一方面，可以培養(yǎng)學(xué)生的科研意識(shí)，培養(yǎng)起他對(duì)未來不會(huì)被淘汰的重要科研的興趣。

總體來講，產(chǎn)學(xué)研這三者結(jié)合會(huì)形成一個(gè)良性循環(huán)。在這個(gè)過程中，杉數(shù)、順豐等公司都能得到價(jià)值，意識(shí)到科研的重要性。下一步他們會(huì)擴(kuò)大科研團(tuán)隊(duì)，增加科研投入的力度，從經(jīng)濟(jì)上支持高校，形成一個(gè)很好的循環(huán)。

當(dāng)然，目前也需要一心投身學(xué)界的老師

幫業(yè)界做項(xiàng)目，從我們的經(jīng)驗(yàn)上來看，很多時(shí)候會(huì)很累。不光是工作量大，會(huì)存在很多非創(chuàng)造性的工作。比如說幫企業(yè)做項(xiàng)目時(shí)，需要跟業(yè)務(wù)去對(duì)接，需要理解他們的業(yè)務(wù)邏輯，還要關(guān)心如何落地。當(dāng)成果轉(zhuǎn)化成軟件，還需要去關(guān)心穩(wěn)定性，抗干擾性，怎么工程化等問題。

這些事情其實(shí)跟科研關(guān)系不大，所以有些做科研的老師只關(guān)心創(chuàng)新性，不愿意從事這種項(xiàng)目，這無可厚非，甚至應(yīng)該鼓勵(lì)。而且這也沒什么不好，大學(xué)之所以為大學(xué)，是需要有這樣的老師存在的。

在與順豐、京東、滴滴等大公司合作的過程中，我們請(qǐng)了很多國內(nèi)外的高校教授幫忙。在這個(gè)過程中我們發(fā)現(xiàn)，解決問題的能力往往與科研水平還是有關(guān)系的。絕大多數(shù)情況下，論文寫得好的老師對(duì)實(shí)際問題的理解其實(shí)更深刻，給出來的指導(dǎo)會(huì)更有用。

Part 4 運(yùn)籌學(xué)與人工智能

回到運(yùn)籌學(xué)，它與機(jī)器學(xué)習(xí)相互促進(jìn)

機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)底層的算法，在很大程度上都是依靠運(yùn)籌學(xué)來設(shè)計(jì)的。學(xué)科之間需要良好的互動(dòng)，結(jié)合起來促進(jìn)底層算法的大規(guī)模發(fā)展。AI 會(huì)為運(yùn)籌學(xué)提供很多軟件、硬件體系結(jié)構(gòu)上的支持，促進(jìn)算法效率的快速提升。運(yùn)籌學(xué)優(yōu)化算法里的結(jié)論，也可以幫助 AI 來設(shè)計(jì)算法。

現(xiàn)在 AI 社區(qū)里有很多人在從事算法方面的工作，因?yàn)椴荒芄獾戎\(yùn)籌學(xué)來輸出，他們自己也會(huì)去設(shè)計(jì)。特別是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上就是個(gè)非凸優(yōu)化，在這一領(lǐng)域他們做了很多工作。

運(yùn)籌學(xué)發(fā)展到現(xiàn)在，說白了，經(jīng)歷過那么兩三次大的算法誕生，對(duì)學(xué)科產(chǎn)生了很大的推動(dòng)作用。下一個(gè)推動(dòng)性的算法的產(chǎn)生，我覺得會(huì)得益于 AI 。我們能借鑒 AI 提供的一些工具，倒逼運(yùn)籌學(xué)產(chǎn)生新的算法，飛躍解決一些根本性的模型。我們實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)在從事的研究，就借鑒了很多 AI 方面的想法。

在未來，我認(rèn)為這個(gè)改變很可能會(huì)在接下來五年甚至是三年之內(nèi)發(fā)生。這個(gè)預(yù)言可能有很多人不信，特別是在運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域。但我最近看到一些例子，呈現(xiàn)的結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)超乎我的想象。我個(gè)人的觀念大概幾個(gè)月就刷新一次，而我現(xiàn)在很相信這一點(diǎn)。

說深度學(xué)習(xí)像中醫(yī)，并不是否定

葉老師在今年六月份的時(shí)候就說過深度學(xué)習(xí)像中醫(yī)，當(dāng)時(shí)我們沒敢讓媒體報(bào)導(dǎo)，現(xiàn)在有人挑頭出來說它像煉金術(shù)，我們就可以說了。當(dāng)然，我要聲明，葉老師說這句話不是否定，而是肯定。深度學(xué)習(xí)確實(shí)能解決問題，它也不是沒有理論依據(jù)，而理論就像李飛飛說的，『現(xiàn)在我們還處于很早期，正在發(fā)展?！?/p>

實(shí)際上這是個(gè)機(jī)會(huì)，像數(shù)據(jù)科學(xué)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)，將來一定是最重要的學(xué)科，沒有之一。深度學(xué)習(xí)的實(shí)用性，確實(shí)推動(dòng)著各個(gè)方面，不光是理論，包括軟件和硬件的飛速發(fā)展。人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)基本上會(huì)主導(dǎo)人類發(fā)展的方方面面，但現(xiàn)在基礎(chǔ)理論建設(shè)并不健全，有很多事情可以去做。我覺得現(xiàn)在是一個(gè)黃金時(shí)期。

整體說來，大家從事科研的時(shí)候，都要去想想，自己現(xiàn)在做的事情跟 AI 有多大的關(guān)系，怎么去更好的結(jié)合它。你不去結(jié)合它，你就一定會(huì)被 left out。我們成立 X 院也是這個(gè)原因——我們要主動(dòng)擁抱它，而不能坐等著，被動(dòng)消極地去 follow。此外，還需要更進(jìn)一步，自己主動(dòng)去引導(dǎo)潮流，預(yù)言潮流，走到最前列去。

運(yùn)籌學(xué)要發(fā)展，要加緊輸入新鮮血液

運(yùn)籌學(xué)在今年受重視程度明顯提升了，我知道很多公司，像順豐、滴滴、京東、美團(tuán)、餓了么等，他們現(xiàn)在對(duì)于 運(yùn)籌學(xué)有明確的崗位需求，并且需求也變多了，這一年工資漲了快一倍，這顯然是一個(gè)非常大的提升。一旦需求變強(qiáng)，我相信就會(huì)帶動(dòng)學(xué)科培養(yǎng)人才的積極性，發(fā)展也會(huì)更快。

但是整體來講，學(xué)界的反應(yīng)會(huì)慢一些。

我最近和港中大深圳校區(qū)的羅智泉副校長聊了聊，發(fā)現(xiàn)他們?cè)谶\(yùn)籌學(xué)上的建設(shè)速度、雄心和規(guī)模，用一個(gè)詞來形容就是非?？膳拢绻漳壳斑@個(gè)進(jìn)度，不要說全國第一，亞洲第一都指日可待，他們招了很多全世界重量級(jí)學(xué)者回來。羅校長有影響力，他也懂行，水平高，有一定的權(quán)利來招聘人才，港中大的制度也比較靈活?？梢钥吹?，他們的發(fā)展會(huì)很快。我覺得我們的發(fā)展速度跟人家還是不能比，這讓我感到很焦灼。我們畢竟是個(gè)小學(xué)校，對(duì)一個(gè)學(xué)科的重視，再怎么超常規(guī)，還是有局限性的。

任何一個(gè)地方，如果你還是固步自封，不加緊輸入新鮮血液，很快就會(huì)掉隊(duì)的。

（完）

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