行业智能研究
围绕供应链物流专业知识、业务规则、运行数据与复杂系统机理开展研究，为行业模型形成持续的知识理解、推理与决策基础。
TSINGHUA UNIVERSITY RESEARCH CENTER FOR DIGITAL LOGISTICS
聚焦供应链物流运行规律、产业组织、场景智能与人工智能应用，推动理论研究、技术验证、系统工程与产业转化形成持续创新闭环。
研究中心面向供应链物流智能化演进与人工智能产业应用，聚焦行业模型、智能决策、场景智能、云边端协同与自主物流系统等前沿方向，开展面向真实产业需求的基础研究、关键技术研发与工程验证。
研究中心以高校科研能力与中科富创长期供应链物流产业实践为基础，从真实业务问题出发，贯通技术研究、能力验证、系统工程与场景应用，推动人工智能持续进入供应链、制造、仓储、运输及物流现场，并通过产业实践不断反哺模型、算法与智能系统迭代。
围绕供应链物流专业知识、业务规则、运行数据与复杂系统机理开展研究，为行业模型形成持续的知识理解、推理与决策基础。
研究人工智能能力进入计划、采购、生产、仓储、运输和销售等业务过程的技术路径，推动模型、算法与业务系统形成协同。
研究模型、算法、边缘计算、智能设备与现场执行之间的协同机制，验证人工智能能力从云端推理向现场实时执行延伸的工程路径。
依托真实供应链物流场景持续验证模型、算法、智能体及现场智能能力，推动科研成果形成可工程化、可复制、可持续迭代的产业能力。
研究供应链物流专业知识、业务语义、规则体系与多源数据的统一表达，探索行业大模型在业务理解、推理、预测与决策中的专业能力。
面向计划、采购、生产、仓储、运输与销售全过程，研究预测优化、运筹决策、多智能体协同与复杂任务动态调度机制。
研究数字孪生、边缘计算、多模态感知与现场智能执行之间的协同机制，构建从云端智能推理到现场实时响应的技术体系。
面向搬运、装卸、仓储、运输及复杂现场作业，研究人工智能与机器人、无人装备及自主系统的融合，让数字智能进一步进入物理世界执行。
研究中心汇聚高校科研力量与产业专家，围绕数智物流理论、人工智能技术与产业实践开展协同研究，推动前沿研究、技术验证与真实场景应用持续贯通。
中国工程院院士、国家重点实验室主任
智能绿色车辆与交通
河北清华发展研究院院长
科研协同与成果转化
清华大学车辆学院教授
电气化车辆与智慧交通
河北清华发展研究院战略咨询委员会主任
战略咨询与产业创新
清华大学博士生导师、北邮教授
自动化与物流信息化研究中心以真实产业问题为起点，通过关键技术研究、工程验证与试点应用持续推动科研成果进入供应链物流业务，并以实际运行结果反哺研究迭代。
从真实业务中识别关键问题，形成研究课题与技术目标。
围绕行业模型、算法、智能体与系统能力开展技术攻关。
验证技术能力、适用边界与运行稳定性。
将成熟能力与业务系统、平台及现场设备集成。
进入真实业务场景验证，并依据运行数据持续优化。
形成可复制的工程能力，在更多供应链物流场景中持续应用。
研究中心围绕中科富创五大业务能力体系，持续推动科研成果向模型能力、应用平台与场景智能转化，形成从基础研究、技术验证到真实业务应用的成果闭环。
模型成果
围绕供应链物流专业知识、业务规则、运行机理与多源数据开展行业建模，形成面向复杂物流业务的理解、推理、分析与决策能力，为中科富创五大业务及多类物流场景提供统一的行业智能底座。
平台成果
承接行业模型与算法能力，面向计划、采购、生产、仓储、运输和销售等业务过程，提供模型接入、能力编排、应用开发、运行管理与持续优化能力，使科研成果能够持续转化为可使用、可运营的业务应用。
智能体成果
面向真实供应链物流场景，将模型、算法、业务规则与现场执行能力进行组合，形成能够理解业务、参与决策、协同执行并持续反馈的场景智能体，推动人工智能从“辅助分析”进一步进入真实物流运行过程。
