步入上海财经大学信息管理与工程学院的“加层”六楼，上海财经大学信息管理与工程学院副院长、“海归”博士葛冬冬正“争分夺秒”在为学院暑期工作坊的国外知名导师课程安排、配置中国学生助手做“方案优化”。
　　“我想做的是在中国推进运筹学这门小众学科，让更多企业和个人从运筹学中受益”，这位生于1978年、今年恰好“不惑”的运筹学知名学者如是说。
　　上世纪30年代初，一门利用统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答的数学学科诞生了，学界称其为运筹学。运筹学最初的用途是在军事上，后来在金融、供应链方面用处越来越多。
　　在葛冬冬眼里，运筹学是一个交叉学科，跟各个学科可能都有一定的关系，因为任何事情都需要优化，即寻找解决事情的“最优解”。
　　从1999年出国，到2009年自斯坦福大学博士毕业，师承华人运筹学泰斗叶荫宇教授；从学习数学，到理论计算机，再到运筹学，葛冬冬在外学习、工作了10余年后，于2013年来到上海财经大学，受命牵头成立管理科学与量化信息研究中心，筹建交叉科学研究院并担任院长。
　　彼时，他已在国际权威期刊发表了多篇有份量的文章，担任多家国际顶级期刊审稿人，参与过多个知名公司的优化项目，在国际科研领域斩获头角。葛冬冬对记者说，选择回国，并没有什么宏大的理由，只因为家人的需要，以及看到中国蓬勃的发展态势和随处可见的机会。
　　回国后，葛冬冬着手的第一个项目便是他和导师叶荫宇共同的心愿——开发中国自己的优化求解器。优化求解器是用来解决运筹建模问题的基础支撑软件，但目前处理大规模数据的优化算法求解器市场始终被欧美国家垄断。
　　此前，叶荫宇与中国国家电网探索解决全国电力的实时调度和匹配问题时，因为中国在这一领域几乎是空白，只能采用国外公司的求解器，但由于源代码被封装，很难根据国家电网的特点做针对性改良加速。
　　兴冲冲投身其中的葛冬冬却发现在运筹学领域，中国人才储备不够，既精通理论、又代码纯熟的人“几乎找不到”。
　　他想方设法四处“招兵买马”，包括中国运筹学会青年科技奖获得者何斯迈等在内的众多顶尖专家成为他“小而精”团队的成员。
　　“求解器优化是一项耗时长、见效慢，不能发论文的基础性工作”，葛冬冬说，他目前做的除了继续招揽海外顶尖人才，还从上海财大学生中选拔，培养运筹、数据和人工智能的复合型人才，同时，以交叉学院为平台，吸引最好的学生前来，通过这个平台出国深造。
　　目前葛冬冬团队已经完成中国第一个具有自主知识产权的开源线性优化及多个非线性优化求解器的初步技术工作，运行效率和数值稳定性已经堪比当前主流的开源求解器，同时针对大数据问题特点，探索用算法求解超大规模线性规划问题。
　　“我们希望能跟国际上最快、最好的求解器做到一个水平”，葛冬冬期待一点一点尝试，二三年左右实现这个目标，为国家做一些贡献。
　　近年来，葛冬冬团队除了坚持科研，还与企业广泛合作，为运筹学在中国的实际应用“打开窗户”。
　　2016年，为更好地将运筹学算法帮助企业智能驱动决策，叶荫宇与葛冬冬等四名斯坦福博士成立了杉数科技，合作方包括滴滴、京东、顺丰、德邦、万达、永辉等多家行业代表企业；成立一年半，获得及在申知识产权20余项，三年内有望超百项。
　　就在7月26日，杉数在上海召开2018第二届杉数科技AI大师圆桌会，邀请了UCLA教授/运营管理顶级期刊MSOM主编ChrisTang、杉数科技CTO/明尼苏达大学副教授王子卓等做演讲，并精选最具代表性的行业案例，共同探讨未来物流与供应链行业发展的主流大势。
　　“我们有信心将杉树打造成一个百亿级企业，而运筹学在中国的应用前景不可限量”，葛冬冬说。