导言
人才是学院发展最宝贵的财富和核心驱动力。为汇聚智慧、共促发展，我们特别策划推出“人才面对面”系列专栏，通过深度访谈，聆听优秀学者分享科研心路与成长感悟。期待以此激励广大教师立足学科前沿，提升教学科研水平，进一步强化人才队伍建设，以高水平人才支撑高质量学科发展。本期“人才面对面”专栏邀请到我院入选省级高层次青年人才的詹沙磊教授。让我们一起聆听他的科研心得与成长感悟。
人物简介
詹沙磊，教授，硕士生导师，省级高层次青年人才、浙江省之江青年社学者、校西湖学者，浙江大学博士，香港理工大学访问学者。现任浙江工商大学管理工程与电子商务学院学术副院长，曾任北京研究院专聘副院长。主要从事供应链韧性与风险管理、智慧物流与决策优化、应急管理与食品质量预警等方向研究。近年来主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、浙江省哲学社会科学规划重点课题等国家级、省级课题。在《Omega》《International Journal of Production Economics》《International Journal of Production Research》《系统工程理论与实践》等管理科学与工程知名期刊发表论文。获全国高校物流类专业教学改革优秀案例奖、中国发明协会发明创业奖成果奖二等奖等奖励。撰写的资政报告获副部级领导肯定性批示，研究报告被省级商务部门采纳。
Q1：您的研究主要关注哪些核心问题？能否为我们梳理一下您关注的几个主要方向？
A：我关注的是一类“不确定环境下的资源优化配置”问题。具体有三个层面：一是应急管理，聚焦极端情景下的物资调度优化，解决“什么时候送、送多少、往哪送”的决策难题。二是风险防控，关注供应链中断风险的识别与预警，帮助企业和政府部门提前布局。三是智能决策，探索人机协同如何赋能物流与供应链管理，让智能算法处理标准化工作，让人专注判断和异常处理。三个层面层层递进，最终目标是让决策更科学、高效，更好服务国计民生。
Q2：您如何理解“人机协同”在您研究中的位置？它为您的研究带来了哪些新的视角？
A：人机协同是我近年比较关注的方向。过去我们做优化模型，往往追求数学上的最优解，假设决策可以由算法独立完成。但深入企业后我发现，老师傅的经验判断、人对异常情况的直觉反应，这些都是算法难以量化的。人机协同的核心价值，就是正视这些“人的因素”，让算法处理标准化计算，让人处理异常判断，通过双向赋能提升整体决策质量。这不仅仅是分工，更是一种认知层面的互补。引入这个视角后，我们的研究不再局限于求解数学模型，而是开始思考如何将人的隐性知识融入优化框架，让研究更贴近现实。
Q3：对于非专业读者，您能否用通俗的语言介绍一下您团队的核心研究成果？它们解决了哪些实际问题？
A：我们用数学建模和优化方法，主要做两件事：第一，让应急物资跑得更准。像导航实时更新路况一样，我们的优化模型能根据台风路径、灾情反馈动态调整物资分配方案——哪里该增援、哪里可缓送。第二，让食品质量管得更牢。用时变GERT网络模拟食品在流通过程中的质量演变，帮企业找到质量改进的最优解——哪个环节投入最划算、能换来多大的质量提升。食品安全关乎千家万户，能用科学方法守住“舌尖上的安全”，很有意义。
Q4：在研究过程中，您遇到的最大挑战是什么？是如何突破并取得进展的？
A：最大的挑战来自理论与现实的鸿沟。我们在实验室构建了精致的数学模型，但深入企业验证时却发现，模型给出的最优解，在现场根本行不通。我们花时间蹲守生产线，观察工人们怎么操作、怎么判断。这段经历让我深刻意识到：好的研究不能只盯着公式，要听得见机器的轰鸣，也要听得见人的声音。正是基于这些观察，我们将人机协同的视角融入优化框架，让算法处理标准化计算、为人提供决策参考，让人处理异常判断、反哺算法迭代，最终实现了理论和实践的相互印证。
Q5：您的研究成果在服务社会方面有哪些具体体现？您如何看待学者的社会责任？
A：学者的社会责任，就是把论文写在祖国大地上。这些年我们做了两方面工作：一是服务政府决策，围绕商业技术赋能供应链提升韧性，撰写的资政报告获得副部级领导肯定性批示，研究成果被省级商务部门采纳。二是服务产业发展，我们的优化方法在企业得到应用，帮助提升物流效率、改进质量管理。我始终认为，好的研究既要“顶天”站在学术前沿，也要“立地”回应现实需求。能用专业知识为社会创造价值，是科研工作者最大的成就感来源。
Q6：您如何看待学科交叉在您研究领域的重要性？AI技术的发展带来了哪些机遇和挑战？
A：管理科学与工程本身就是交叉学科。AI正在深刻改变我们的研究范式：深度学习让需求预测更准，计算机视觉可以实现食品无损检测，强化学习让优化模型能够自动迭代。我们正在探索将人机协同与这些新技术深度融合，让智能算法不仅会“算”，还能理解人的经验判断，形成双向增强的智能闭环。这要求学者做既懂优化方法、又懂数据技术、还懂行业逻辑的复合型人才，才能做出真正解决实际问题的好研究。
Q7：对于刚进入这个领域的青年学者和学生，您有哪些建议？他们应该关注哪些新兴方向、培养哪些核心能力？
A：研究方向可以关注：供应链数字孪生、AI驱动智能决策、人机协同与优化方法的融合。核心能力有三：优化方法的硬实力是立身之本；政策敏感性要读懂国家战略、洞察行业痛点；成果转化能力要把复杂模型变成社会用得上的方案。三者兼备，才能做出有影响力的研究。
Q8：如果有机会对话学生时代的自己，您最想对当年的您说些什么？
A：少一些对成绩的焦虑，多一些对“未知”的好奇。你当年在图书馆角落里翻到的那本《运筹学》，真的会成为一生的事业。保持那份纯粹和热爱——用优化方法解决真问题，用科学决策服务国计民生，在教学相长中传递这份初心，这就是最大的幸福。
