科研风采

ZJUSOM Research

正如习近平总书记在2021年两院院士大会和中国科协第十次全国代表大会上所提到的，“人类正在进入一个‘人机物’三元融合的万物智能互联时代。”当前，人工智能作为一种新兴的技术范式，正广泛进入生产与服务领域，在产业价值链的全链条引发变革。比如，在服装设计领域，人工智能逐渐被接纳和使用，因为它能为设计师提供无限灵感，捕捉最新流行趋势；在零售行业，为准确预测未来需求，企业用人工智能分析海量销售数据；在客服和营销领域，企业用人工智能驱动的聊天机器人大规模开展和客户的私人对话并识别潜在客户 ......

©千库网可见，从产品研发到运营，再到客服与营销等，人工智能如今已在生产和服务系统的多个环节中被应用。但与此同时，相应的难题也逐步显露，比如人工智能难以广泛深度应用于生产和服务系统，且应用时易导致人机冲突及不平等。这些阻碍制造强国战略深入推进与现代服务业发展的实践难题，引发了浙江大学管理学院教授周伟华及其团队的关注与深思，并为此展开了“生产和服务管理决策中的人机协同新型模式研究”。该课题由周伟华教授作为负责人牵头申报，近日获2021年度国家自然科学基金重大项目课题立项资助。

学者简介：周伟华，浙江大学管理学院数据科学与管理工程学系教授、博士生导师。教育部长江青年学者，斯坦福大学访问学者。现任浙江大学数据分析和管理国际研究中心主任。研究领域：物流和供应链管理；供应链金融。

关于该课题

众所周知，国家自然科学基金重大项目面向科学前沿和国家经济、社会、科技发展及国家安全的重大需求中的重大科学问题，开展多学科交叉研究和综合性研究，旨在提升我国基础研究源头创新能力。

那么此次获得国家自然科学基金重大项目课题立项资助的“生产和服务管理决策中的人机协同新型模式研究”，主要聚焦哪些问题？将开展怎样的研究？有何特色与创新之处？

聚焦实践难题

周伟华教授团队通过调研发现，当前人工智能在生产和服务系统中的应用主要面临两大关键挑战，一是如何解决由于生产和服务系统的复杂特性导致人工智能难以广泛深度应用的问题；二是如何解决人工智能应用导致的人机冲突以及不平等问题。而要应对这些挑战，进一步提升生产力，他们认为人机协同的混合智能是一种有效手段。也就是说，通过人机协同的方式发挥人类智能和人工智能的优势，并管控风险，是应对这些挑战的有效解决方案。为此，他们在该课题中重点考察了生产和服务系统中人机协同决策与管理的四个重要场景，分别为：产品和服务创新、生产系统运营决策、服务系统运营决策、供应链协同。这四个场景和制造强国战略的实现息息相关，其中前三个场景是企业的内部场景，也是目前人工智能应用较多的场景；第四个场景关注的是供应链场景，亟需新的理论以解决人工智能应用带来的冲击。

通过对上述四个场景的考察，他们发现在生产与服务系统的人机协同场景中亟待解决的难题主要表现为以下三个科学问题:

一是突破不可通约性达成人机协同创新的模式和机制问题。人和人工智能机器的认知建构方式存在本质差异，如何打破两者之间不可通约性，构建人机协同促进创新的模式和机制，释放人与人工智能协同创新的潜能。

二是考虑生产和服务系统特性的混合智能决策问题。人类智能和人工智能互补增强具有巨大潜力，如何构建人在回路的计算算法实现混合智能，解决生产和服务系统的复杂决策问题。

三是考虑人机特性的供应链协同机理问题。人工智能的应用给供应链管理带来了新的要素维度（算法、 算力、 数据）和协作感知的问题，如何立足这些特点形成供应链协同的新机制和新理论，解决智慧供应链的协同管理问题。

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将开展哪些研究

基于上述制约经济发展的实践难题，该课题将从创新理论、决策方法、协作机制和仿真验证四个层面，以生产和服务系统中的典型应用场景为基础，研究人机协同提升生产力的理论与方法。具体而言，该课题首先将研究突破人与智能机器范式转变的不可通约性、人机协同促进产品与服务创新的新机制；其次，分别研究生产和服务系统中应对复杂决策情境的人机协同混合智能算法；再次，研究考虑人机特性的供应链的新型协同理论和机制；最后，使用可视分析和仿真实验刻画与推演人机协同的行为模式和决策逻辑，更深入揭示人机协同促进生产力提升的机理。通过上述研究，该课题旨在形成面向生产与服务系统的人机协同管理的系统理论，提出人机协同管理和决策的新型模式和方法，破解生产和服务系统管理难题，服务国家“制造强国战略”和现代服务业发展战略。

课题创新之处

该课题以形成生产和服务系统中混合智能应用的系统理论、突破混合智能应用的关键技术为目标，凝练了关键科学问题，结合浙江大学在生产和服务系统研究、人工智能研究方面的深厚基础，开展基础理论研究、关键技术开发、仿真实验，具有以下方面的重要创新与特色之处：

第一，提出人机协同创新的新理论框架。该课题突破人与人工智能创新范式的“不可通约性”，借助技术范式、知识共创、问题解决以及价值共创四个理论的视角，分析生产与服务系统三个典型场景中的人机协同问题，通过构建分类模型、过程模型和机制模型，归纳出组织内外部的影响因素，将人机协同纳入到技术创新的理论体系，突破传统理论边界，为人机协同对创新的作用机制提供全新的理论框架。

第二，提出人机协同趋优的混合智能决策算法。该课题从融合人类智能与机器智能的角度，研究基于人在回路混合智能决策的人类决策行为模型和人机协同趋优的决策算法，克服单纯的人类智能或者机器智能在解决生产系统时所面临的挑战，从本质上实现人机增强智能，为生产领域的人工智能应用打下坚实理论基础。

课题还进一步针对生产系统中的两种典型场景：生产管理以及库存管理，从结构特性和需求特性两个角度分别研究特定的混合智能算法，为算法的广泛应用奠定基础，并积累在合作企业实践应用的经验。

第三，提出一个面向服务的兼顾用户隐私、算法多样性与效率的闭环人机协同混合智能决策算法。现有的面向服务的人机协同相关算法大多只关注如何提升服务效率和收益，在保护用户隐私和保障算法过程和结果的多样性上欠缺足够的考虑。该课题力求在构建效果更好的基于在线强化学习的人机协同智能决策模型的同时，从保护用户隐私和维护算法多样性的角度为面向服务的人机协同系统模型提供更好的质量保证，形成可以让决策模型不断自我迭代更新的闭环框架。

第四，提出考虑人机特性的供应链协同新理论框架。现有的供应链协同理论和思想基本上都是在人工智能时代来临之前提出的，这些模型中很多假设和特征，包括机器行为和人的行为，已经由于人工智能技术带来的深刻影响而不再适用。该课题特色与创新之处就在于从人工智能技术和算法管理的特征出发，创新性地提出考虑人机特性的新型供应链协同理论框架，并进一步设计了具体可实施的新型供应链协同机制。

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该课题在重大项目中所起的作用

课题“生产和服务管理决策中的人机协同新型模式研究”是国家自然科学基金重大项目——“机器行为与人机协同决策理论与方法研究”的四大研究课题之一。该项目由清华大学吴昌旭教授团队领衔，联合华东师范大学马利庄教授团队、上海交通大学谢晓岚教授团队以及浙江大学周伟华教授团队共同组建研究队伍，分别致力于四个研究课题：管理决策环境下的机器行为模式及演化（华东师范大学）；人机协同中人的行为（清华大学）；人机协同决策的新型模式和管理场景（上海交通大学）；生产和服务管理决策中的人机协同创新型模式（浙江大学）。

众所周知，国家生产力和经济发展的主要驱动力是生产系统（提高生产效率和成本收益、缩短生产周期、提高产品竞争力）、供应链系统（降低成本、缩短供应周期、增加利润）和服务系统（提高服务的满意度、提高人民福祉）的改进和提升，从而促进国民经济发展和提高社会生产力水平。

而当前人类正快速进入以智能机器为载体的人工智能时代，作为新一代人工智能典型特征的人机混合智能是改进和提升生产、供应链和服务系统的有效手段，人机混合智能已成为未来推动我国生产力发展和经济水平提升的重大战略性技术。

从以上研究背景和国家需求出发，该项目将在混合智能管理决策环境下，预测和管理机器的行为和人的行为，并建立生产和服务系统中基于人机协同的创新理论，实现最优的人机协同和人机融合。

在该项目所致力的四个研究课题中，由周伟华教授团队作为负责人牵头申报的课题“生产和服务管理决策中的人机协同新型模式研究”将为该项目中的前三个课题的研究提供理论研究的实践验证，并为其相关假设与结论提供支撑。

在去年9月的科学家座谈会上，习近平总书记对科技创新作出坚持“四个面向”的战略部署：面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康。聚焦“四个面向”，浙江大学管理学院的学者们近年来持续追踪企业发展动态，洞察国家经济社会发展中的管理实践难题，以交叉式科研创新、科教融合等应国家重大战略之需，不断推动科技、经济、民生等多领域多行业的健康发展，未来也将继续在培养创新型、领导型人才的同时，创造管理科学发展的新理论、新方法，为人类贡献管理思想与智慧。

素材提供：浙大数据分析和管理国际研究中心查多

编辑整理/排版：段婷

审核：郭莹

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