在所有的算法当中，它一定是从研究对象开始进入地理模型，再通过地理模型进入结构参数和结构模型的参数，转化成你想要的数学模型。接下来是把数学模型交给那些算法工程师做。

　　如果我们把你的整个的物流的供和需看成一个大的网络的话，它一定是存在生态系统，物流一定是有短缺、有需求，才会产生供给和需求，才会有投资进来，才会有收入。收入跟量相关，同时影响价格，价格回过头来影响需求，同时需求受到经济水平和政策的影响

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　　思考

　　1，我们现在的物流供应链过去三四十年积累了大量的智慧，有大量的经验，这些智慧和经验是怎么形成的?

　　在大学里面有一个专门的研究课题叫专题专家，就是我们会把不同的行业、不同的方式拆分开，然后在每一个很细分的小点去形成这样的专题专家，这是我们现在探索的模式。因为我们觉得现在在中国有大量的供应链的从业的经理人，不管是在甲方还是在第三方，这些甲方、第三方的出发点都不一样，谁都可以成为你所在方面的专家，但你的定位一定要精准。

　　2，如何去训练这些物流供应链?

　　在人工智能、机器学习当中有非常重要的概念是向量机，这个是现在在人工智能上用得非常广的模型。

　　3，如何根据不同的场景去选择再开发智能算法?

　　现在大家在市面上看到的算法都是属于公开的，但是公开的算法一般不会直接解决你的问题，你所有的问题基本上是算法的排列组合。

　　4，如何改变现有的供应链教育系统持续开发所需智能?

　　以西交利物浦为例，供应链本科班的学生会从第一年下半年开始被派到不同的企业。学生在大学里就要掌握到工作知识和经验，希望用这种方式对中国供应链的教学做一些变革。

　　5，如何预防人工智能的误用?

　　技术本身是没有好坏的，但是人是有好坏的。这个社会希望将来人工智能所做的事情是好人用好技术为大家做好事。