闫以墨：积极探索智慧物流领域前沿

闫以墨博士是香港大学数据与系统工程博士，其学术研究在国际上具有一定的影响力。他系统性地探索了人工智能特别是强化学习与交通系统深度融合的机制与方法，这些开创性成果发表在《运输研究》系列等交通领域权威SCI期刊上，目前已获全球55个国家400多位学者引用，包括剑桥大学、微软研究院等顶尖机构，充分体现了其研究的国际认可度。

闫以墨认为：“智慧物流本质上是物流体系与人工智能、大数据、物联网等前沿技术的深度融合。它已超越简单的货物搬运，构建的是一个能够实时感知、智能预测和快速响应市场变化的活的生态系统。”他强调，未来几年智慧物流将呈现三大发展趋势，即全链路数字化、绿色低碳转型和生态化协作。

针对这三大趋势，他进行了深入阐释：“全链路数字化意味着从仓储到配送各环节都将实现数据驱动，依托5G和边缘计算技术，实现物流节点的实时信息共享，彻底消除‘信息孤岛’。绿色低碳转型响应国家战略要求，未来将大规模采用电动无人车和可再生能源仓储系统，显著降低碳排放。生态化协作则强调电商平台、供应商和物流企业共建共享平台，实现全链条资源的高效配置。”

这些观点建立在闫以墨扎实的研究基础上。他提出的“动态自适应优化模型”突破了传统交通工程学框架，基于强化学习与多智能体系统原理，通过优化多方运输主体间的交互关系，显著提升了交通系统的整体效能。该模型在深圳部分物流园区试点中，使运输效率提升25%以上，延误率降低30%。“货车能够像‘蚁群’一样根据实时路况动态调整路径，这正是自适应优化的价值所在。”

闫以墨在《运输研究》E辑上发表的综述论文，系统梳理了多智能体强化学习在运输调度与仓储优化中的应用前沿。他提出的协同学习新视角，为行业应对疫情、极端天气等突发事件提供了创新解决方案，在协同车辆路径规划领域产生重要影响。

展望未来，闫博士充满信心：“中国物流市场规模已突破10万亿元，智慧化是实现行业跨越式发展的关键。通过软硬结合、数据赋能，中国物流将朝着更快速、更绿色、更智能的方向迈进。”（张晓明）