2025年12月16日，由工业工程系牵头的清华大学-中国远洋海运集团绿色数智供应链联合研究院（以下简称“研究院”）三项科研项目顺利通过中远海运验收评审并圆满结题。本次结题的“供应链解决方案智能推荐”“集装箱卡车运输模型”“智能货物装箱”三个项目，均为研究院2025年度重点研究任务。

这是研究院成立以来首批完成验收的科研成果，标志着研究院在供应链数智化与绿色化方向的研究正式进入成果转化与落地应用的新阶段。三项成果聚焦供应链解决方案智能推荐、集卡智慧运价与运力规划、三维装箱优化等关键业务场景，针对行业长期存在的痛点难点问题提供了系统化解决方案，在验收评审中获得了18位行业专家的一致认可，为研究院2025年度的科研工作圆满收官。

一、供应链解决方案智能推荐项目

“供应链解决方案智能推荐项目”由工业工程系赵磊教授、王琛副教授团队主导，以中远海运电商平台集装箱运输产品为应用背景，探索和构建面向平台中众多中小型企业客户的智能推荐系统。不同于我们熟悉的电商ToC推荐，面向企业的ToB推荐需要紧密结合供应链场景、业务流程、集装箱运输产品特征和中小型企业客户特点制定推荐目标、构建推荐特征和开发推荐算法。

依托工业工程系在供应链管理、物流与运输管理、数据科学等领域的长期积累，项目团队与中远海运团队密切配合，从梳理实际业务流程入手，基于数据统计分析的产品特征和客户画像，搭建起一套“目标与价值–功能目的–具体任务–评价指标”逐层分解的解决方案框架。这套框架不仅包含了数据统计分析、特征工程、算法设计，还通过离线测试和线上A/B实验验证，确保推荐结果的可行性和有效性。

目前，该框架已成功应用于平台的产品推荐系统和增值服务（如额外免箱期）推荐场景，为ToB供应链推荐领域提供了方法论参考和实操范例。

二、集装箱卡车运输模型项目

集装箱卡车运输主要服务于货物集散中心与货源地间的端侧运输，是集装箱货运全链条的重要组成部分。集卡运输具有运输线路繁多，运输场景灵活，运输条件复杂的特点，这为区域运输网络中的运价和运力管理维护带来了巨大的挑战。工业工程系何方副教授团队牵头的“集装箱卡车运输模型项目”，针对现有系统的运营挑战给出了数字化解决方案。

在运价制定方面，传统运价管理模式高度依赖于历史运单数据，其真实运价受线路OD、货物特征及运输属性等多因素共同影响，部分原价数据适用性受限、新线路报价困难。本项目依托全国9大口岸的海量历史运单数据，搭建起一套规范化、透明化的运价管理模型：基于输入线路、里程、车型、业务类型等关键参数，快速生成面向承运人的成本价和面向货主的报价，能够满足高频次的询价需求。模型解释性强，各属性参数均满足业务要求范围。模型也具有较强的泛化能力，结合不同口岸的定制化规则，支持批量更新全国各口岸的线路运价，并成功在业务系统实现集成应用。目前，智慧运价算法已交付业务部门上线。在新的线路下，系统能秒级生成符合业务逻辑的且具有统一标准的智慧报价。

三、智能货物装箱项目

“货物怎么装才能用箱最少、空间利用率最高，还不影响装卸？”这是物流装箱环节的经典难题，过去大多依赖老员工的经验判断，不仅效率低，还容易出现空间浪费、货物损坏等问题。工业工程系白茜文副教授团队主导的“智能货物装箱项目”，用技术手段破解了这一痛点。

借助团队在运筹优化、算法工程化方面的技术沉淀，项目打造了一套完整的集装箱自动装载系统，实现“多策略兼容”与“高装箱率”的双重突破。算法部分分为两步：先通过定制启发式算法设计，解决 “哪些货物装在一个箱子里”的分箱问题，系统支持货物优先级、群组及装载顺序等多种业务策略的柔性注入；在下层分箱问题上，针对标准极点算法瓶颈，创新性地耦合实际装卸规则，构建了以空间滤点、二步增点及朝向搜索为核心的技术矩阵，显著提升了三维空间利用率，并与分箱算法多步迭代交互，实现了集装箱高装载率、物理可行和工人操作方便的多重目标。同时，团队还开发了一套三维可视化系统，能动态展示整个装箱过程，让操作人员一目了然。

这套系统最突出的优势是能兼容十余类现实业务约束任意组合，从而适配不同行业、不同货物类型的装箱任务，并能够快速生成稳定、可执行的装箱方案，彻底告别了“看经验、凭感觉”的传统模式。目前，系统已在业务上线，在数万个实测任务中，复杂策略下的装载率达87%，单箱求解时间十余秒，有效提升了集装箱资源利用率，为智能物流的规模化应用提供了核心技术支撑。

作为研究院牵头单位，清华大学工业工程系依托在运筹优化、智能算法、供应链管理等领域的长期积淀，联合校内多院系科研力量，与中远海运集团开展深度合作。此次首批项目顺利结项，既彰显了工业工程系在复杂系统建模与工程化落地方面的综合实力，也印证了产学研协同创新模式在解决产业实际问题中的重要价值。

面向未来，研究院将继续以产业需求为导向，聚焦供应链数智化转型与绿色低碳发展等重点方向持续发力，在数字化供应链、智慧运输与物流、人工智能、绿色运输、网络安全等领域开展关键核心共性技术攻关，深化高层次人才交流与培养，推进产学研深度融合，加快科技成果转化应用，助力培育新质生产力，携手产业伙伴共同探索供应链创新发展新路径。

来源：清华-中远海运绿色数智供应链联合研究院

编辑：王子鑫

审核：李乐飞