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随着生产力的持续发展与科学技术的不断进步，从前“定性”的方法已不足以解决当下的问题，只有为问题“定量”才能找出解决之道。在个人不足以在如此飞速变化的环境中快速、准确地做出决策时，运筹学提供的量化方法能够帮助人类做出更好决策。比如在发达的金融领域出现了定量金融、量化交易，这说明整个世界都在向更微观、更细节、更量化的方向发展，西方常说“Devil is in the details”，翻译成中文就叫“细节决定成败”。中国在上个世纪引进这门科学的时候将“Operations Research”翻译为“运筹学”，我觉得这个翻译很好，但还没有完整体现其背后“量化”的含义。
叶荫宇：运筹学在日常生活中的应用十分广泛。如每个人常用的导航软件，卫星定位只能提供实时的位置信息，但为用户规划出合理出行路线的是运筹学。而在现代工业生产中，生产力获得极大发展，产量大大提升，同时个性化、定制化需求越来越大，合理安排工业生产也是运筹学思想的体现。在物流领域，由于现实中如天气变化、道路维修等不可控因素极多，往往不能按照理想的规划进行物流运输，这就需要运用运筹学建立合理的仓储点、运输线，保证供应链各环节的紧密衔接。而人们日常出行乘坐的航班、铁路，涉及复杂的航线、铁路线路规划，一天中需要规划成百上千航班、铁路班次的运行时间，都需要运筹学一一解决。
叶荫宇：这些说法夸张了。我认为，恰恰是诺奖的结果证明，人工智能目前所取得的成就是基于物理学、化学等这些学科之上的。比如今年的诺贝尔物理学奖是对人工神经网络机器学习的研究，其中的“网络”，就是一个关乎数学和物理学的概念。人工智能的出现，最终目的还是要解决人们在日常生活中的实际问题，并不会成为脱离实际的“空中楼阁”而存在，而这些实际问题就关乎物理学、数学等等基础科学。我所接触的人工智能研发领域的一些团队，近些年来很难取得切实落地的成果，就证明了这一点。
记者：最近，诺贝尔物理学奖、化学奖颁给了研究人工智能的专家，网络上有些观点认为物理学、化学等学科在人工智能的冲击下“行将不存”。人工智能与基础学科的关系如何？我们应当如何看待人工智能？
从某种程度上说，对于持续面临就业压力、在高速发展的社会中难以摸清前路的高校学子来说，专业的“减”或“改”，也是在为他们“减负担”“改弯路”。大规模的学科专业调整引发各界关注，相关问题也在此次会议上被抛给上海代表。
青年群体之外，上海作为全国老龄化程度最高的城市，老龄群体的生活问题一直备受关注。如何为老年群体的晚年“减负”，如何培育和壮大养老事业和银发经济，也是上海的必答题。
“中国真正登上世界舞台的中心，依靠的是科技创新。企业要能够持续做强做大，也必须要持续保持创新引领。”吴迪表示，在新技术产业科技引领这一方面，鹭燕将继续坚持研发与产业化并举，在人工智能、供应链创新、干细胞基因技术等方面大力开发和带动传统产业转型升级。