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浅谈学习运筹与优化软件的心得

科普推广运筹学一直以来是【运筹OR帷幄】平台的初衷。本次我们邀请到了平台优化板块的责编团队的成员，结合各自独特的业界工作体会，分享他们眼中在业界发光发热的运筹学。

一、元器件行业中的运筹学

本人在一家做元器件服务的公司实习，军用元器件使用的时候有两个典型场景：替代和统型。

替代是设计师针对进口元器件找到可替代的国产型号；统型是在一个产品的BOM内确定某几个不同元器件是否可以统一使用一种，以此减少元器件品种数。

目前行业内开始从依赖专家经验（比如知道某个国产元器件就是对标某个进口元器件做的），转向从元器件性能参数的相似度出发进行判断，所以涉及到相似度和聚类方法的应用。

相比方法本身，解决问题的更大阻碍是元器件性能参数数据的复杂性和不规范性。例如不同类别的元器件性能参数不同，即使在同一类别下，不同生厂商给出的性能参数形式也不同，对此进行规范需要有元器件专业知识，所以实际中，数据清洗往往耗费最多人力，也是影响方法使用效果的一大因素。

二、电力行业中的运筹学

本人领域是电力系统最优化，可能大家没有察觉，但是现在中国的电力网络毫无争议的走在了世界的最前沿。强如美国，最近也又一次出现了大规模停电问题。（上次是1977年加州大停电）这次美国的停电持续了25个小时，约至少4万人受到了影响，经济损失至少3000万美金以上。但是中国自从普及用电后，从没发生过如此大规模的停电问题。除了电力人的辛勤奋斗外，这也离不开运筹学在电力系统中的应用。

众所周知，我们现在的电力网是交流输电网络。交流输电网络中的参数远比直流输电网络要复杂得多。最明显的不同，在交流网络中我们需要处理线路的有功功率无功功率。除此之外，线路的损耗、输电节点的电压和相角也是我们需要考虑的因素。为了保证整个电力系统的损耗最小，我们需要建立相关的数学模型进行分析计算，然后再由调度中心进行调控。但是实际问题的复杂程度远远超乎想象，单一个最优潮流问题就是一个大规模非凸非线性的问题。为了求解这类问题，相关学者提出了诸多算法和理论。诸如：半正定规划、现代内点法、凸松弛技术，模型近似技术等。这些理论已经发展了数十年，但即便如此，也没有一套成熟的理论被应用到实际中。

在电力网中，我们不单要考虑线路损耗的降低，更重要的是要保证供电的可靠性。我们常常需要提前一天或数天对电力系统进行调度安排，这类问题往往是一个多层优化问题，对于这类问题，我们常见的求解办法是Benders分解和列生成。除此之外，我们需要不定期对线路检修，发电厂的维护，而线路的通断、发电厂的启停在数学模型中又成了一个整数规划问题。整体的求解难度又上升了一个层次。另外，在国家大规模倡导新能源接入的今天，风电和光伏电站不断被接入电力网络中，而新能源不能得到普及的一个重要因素是我们不能准确预知新能源电厂在下一时刻能够发出多少电能供我们使用。为了分析这类问题，我们的模型在混合整数非线性规划上又需要考虑不确定因素带来的影响。对这类问题的求解，我们又提出了随机规划、鲁棒优化、分布鲁棒等。还有一点，我们的输电线路可能会由于雷击、树枝接触等导致出现输送功率出现扰动。系统中的这些小扰动可能会对用户供电的电压和频率产生波动，对于普通家庭来说可能影响不大，但是对于一些高精技术的产业，一次电压或频率的波动就可能导致整个生产线的崩溃。如何建立相关的数学优化模型来预防这一问题也是当前的研究热点之一。

最后，大家也十分熟知我们国家有一个西电东送的工程，这也是我认为最困难的一个点，我们国家的电力网络是连在一起的，是一个十分庞大且复杂的系统，而我们电力网络是时时波动的，我们需要在秒级做出优化，并给出方案。目前针对这种超大规模的含不确定性的多层混合整数非线性规划问题，我们没有办法在有限的时间内得到一个最优解。

但即便困难重重，在一线的电力工作者仍在尽自己最大的努力来保证电力网络的安全可靠运行，为中国电力点赞。

三、制造业中的运筹学

本人目前是某厂的算法工程师，参与过企业的排班，调度，决策优化等场景的项目，主要想结合自己的经历和大家分享一下运筹优化在企业中的一些应用，主要包括任务规划/排班和实时调度两个方面，围绕场景定义，方法论和实际中的困难三个点进行阐述。

1、任务规划/排班

（1）场景定义

首先说一下什么是任务规划，什么是排班。任务规划是基于设定好的任务输入，进行任务的排期规划，以达到资源的有效利用和工作效率的提升。任务规划主要用于传统制造业/工厂排程，建筑工程规划排程，物流运输线路任务打包等场景。任务规划后输出给虚拟人或者其它虚拟资源创建的带有时间窗的任务包，排班则基于这些任务包，把它对应到实际的人或者其它真实车辆，机械等资源中，规划出某些资源在什么时候做什么任务的结果，以及该任务需要消耗多少其它资源。

（2）方法论

主要的规划方法也是传统运筹优化使用的方法。首先了解真实的业务场景，抽象业务规则和约束，搭建数学模型，运用规划求解器（Cplex，Gurobi等）或者启发式算法（Local Search，Iterative Forward Search等以及各种变种）进行求解。启发式算法可以在现有的solver上进行基于不同场景的二次开发，也可以自行开发。业界一般采用第一种方式。

（3）实际运用困难点

在实际场景中，给不同资源的排班会有很多实际因素要考虑。给人排班要考虑人的工作班次时长，人历史的上班习惯（如习惯上晚班，晚班后不能接早班），人所拥有的技能，个人的偏好（偏好某个工种或者上班时间段），法律规定以及不同工厂因为地域有不同的差异，如香港是8小时工作制，而大陆班次时长可以是10小时等。当我们处理实际问题的时候，先要梳理实际场景，总结管理规律，构建多种配置参数，进行建模。相比于排班来说，任务规划因为是针对虚拟资源而构建，所以可以不用考虑过多的资源属性（如人习惯）等因素。

2、实时调度

（1）场景定义

基于实时数据输入，进行任务的整合和任务的分配。主要的场景有：O2O外卖即时配送，打车软件车辆实时调度，仓储叉车/AGV，分拣中心分拣机器人实时调度等场景。实时调度的场景主要集中于新业务，而非传统的制造业和实体企业。传统的制造业和实体企业骄傲于他们的规划，而前面场景定义所提到的一些新业务场景，无法采用有效地长期规划手段，更多地是依赖短期的预测和实时的规划调度。

（2）方法论

上述提到的短期预测：如外卖下单到餐品完成的时间估计，车辆调度Supply和Demand的平衡，仓储/分拣中心的任务需求预测等，一般基于不同场景搭建机器学习模型，或者各种深度学习模型的Ensemble进行训练和预测。

实时的规划调度包括：如外卖下单后分给哪个外卖小哥，车辆订单来了分给哪辆车，任务需求来了分给哪辆叉车，AGV或者机器人。主要的方法有：

● 短时间压单后进行任务分配，以牺牲一定的最优性而换来快速高效地计算，采用传统并行的多个Tabu Search，Simulated Annealing等进行TSP或者VRP的计算。

● 强化学习/动态规划方法。用收集的数据和规则搭建仿真环境，用强化学习构建任务需求（订单或者生产入库需求等）与资源（车辆，外卖效果，叉车等）的匹配价值（Value），然后分配计算。

（3）实际运用困难点

● 大规模订单/任务需求的计算，需要一定的计算资源支持，以及牺牲算法的优化性来实现快速计算。

● 实时数据的采集。有些数据无法直接有效地采集，比如真实商家做餐时间。

● 如果要搭建仿真环境，也需要了解和抽象实际的业务规则。

3、关于运筹学在业界应用的思考

我在某公司实习了三个月，主要做的是生产计划。生产计划也是属于供应链的一个环节，与调度相比生产计划的制定要更加宏观一些。生产计划就是决策什么时间，在哪家厂/哪条生产线上，加工多少工件。生产计划的问题广泛的存在于制造业中，举个例子就是是手机的制造，一部手机有上千个零件构成，每个零件都在指定的供应商处生产，例如手机屏幕，手机摄像头，手机电池，手机充电器每个零件都由不同的生产厂来生产，然后将这些零件运送到最终的组装厂拼装成一台成品的手机。如何合理的安排每个厂在什么时候该生产多少零件是一个需要决策的重要问题。这个问题的核心在于要考虑尽量满足订单的需求要降低库存水位（或者是库存的周转率），同时要考虑到物料的约束，产能的约束，运输的约束等等因素。

在小规模的排产问题中人工调度员还能应对，一旦生产规模变大，生产工艺复杂之后，人工调度的弊病会逐渐凸显出来。目前国内有意识去做供应链的决策模型与算法的并不多，据我所知其中比较有代表性的是杉数科技。

杉数科技智能计划排程系统致力于为制造业及其上下游产业提供全链条技术服务，利用运筹学与机器学习将实际问题转化为数学模型求解，实现最优化的排程。个人认为，杉数科技在运筹学应用于制造业领域做了很好的探索，在很大程度上解决了如何用更少的人，更短的时间，生产更多的产品问题。

上面提到的生产计划问题本质上是一个混合整数规划问题，零件的个数就是一个整数变量，而生产这些零件的物料可能是整数的也可能是连续变量，因此该问题构成了一个混合整数规划问题。解决方案无非以下两种：

● 采用经典的混合整数规划的方法，先对原混合整数规划进行分解和重新建模，例如拉格朗日松弛，Benders 分解或者列生成等等方法，子问题的求解可以采用Gurobi或Cplex这些商用求解器。

● 针对问题特性设计元启发式算法，启发式算法。

实际运用困难点

我想谈谈混合整数规划在业界应用的gap到底在哪里，当然说大一点的话也是探讨运筹学在业应用的gap。

（1 ）实际应用问题往往是大规模的

实际的生产问题往往是大规模的，例如我实习时所面临的实际问题其决策变量维数都达到上亿级别，业务部门要求是2小时之内给出结果，这对算法的效率实际上提出了非常大的挑战。即使是求解上亿规模的线性规划问题耗时都比较巨大，更不用说是整数规划问题了。我们经常说线性规划简单，哈哈，但是从实际应用的角度来看目前求解线性规划的速度在一些场景上还是不能满足我们实际应用的需求的。

目前在学术界大家很多情况下都是在小规模问题上自娱自乐玩一下，所以真正在公司的话，大规模的问题非常非常普遍。举个例子就是读运筹学的PhD的时候是学会在游泳池里游泳，真正在公司里边面对的问题可能就是得在大海里边游。这其实还是比较好的状况，更差的情况是一些童鞋可能在学校里只是学会了在浴缸里游泳而已。

（2） 实际数据往往都是病态的

实际问题的数据往往都是病态的，例如我在公司遇到的问题就是病态问题，具体来说就是优化问题约束或者目标函数的系数数量级的差别过大，导致求解过程的病态，实际问题的数据往往是千差万别和稀奇古怪的，数量级的差异经常超过10E20以上。这一点在学术界研究的相对较少一点，因为学术界研究的问题都比较理想化，即使有从实际中抽象一些原型出来，但是已经把病态啊这些问题都基本过滤掉了，但是在实际中你就发现病态问题太多了。

（3） 业务人员没有优化的意识，运筹优化的人缺乏业务知识，沟通成本非常高

业务人员没有优化的意识，很多时候他们不清楚运筹优化能做什么，甚至当运筹优化的算法工程师问题业务人员你们有什么要求没（约束条件），你们有什么量化的指标要越大越好或者越小越好（目标函数），业务人员很多时候也不能很清晰量化的描述出来这些东西，还有很多时候业务人员嘴巴上告诉你的目标函数和心里想的不一致。就相当于你是一个大厨，什么线性规划，拉格朗日松弛，列生成，半定规划，鲁棒优化这些菜你都会做，结果来一个顾客说他不知道吃点啥。

运筹学的理论的应用必然还是要有一个实际的背景问题，而不同的问题所处的行业不一样，每个行业都有自己的习惯自己的一套语言和模式，例如航空业就有很多专业术语，如果做航空优化的话，那么就要求运筹优化的算法工程师要具备一定的业务基础，否则你是无法和业务人员交流的，人家说话你都听不懂，1次2次不懂你可以问，十次八次不懂的话，人家就不爱和你说话了。而且运筹优化算法工程师一般都是作为乙方出现的，很多时候还必须是我们得放低姿态的去主动的接触业务学习业务才行啊，否则项目就很难进行下去。

（4） 测试困难，如何验证优化算法求解结果的正确性

好不容易，经过了重重阻碍，克服千难万险，我们的优化算法出炉了，我们可以得到一个结果。如何验证这个结果是正确的呢？其实非常抱歉的告诉你，基本没啥靠谱的方法去验证。现在在公司普遍的作法是两种，1是人为的构造一些类似benchmark的东西，这些东西的最优解比较显而易见，通过这些benchmark来检测算法的正确性；2是参考以前人工的经验来看，算法给出的解是不是合理，例如要是做一个调度算法呢，就找几个有经验的调度员来看这个算法是不是接近以前人工调度的结果，如果接近那就认为OK了。很显然这两种方法有很多的不足，第一种方法只能适用问题特别简单的时候，问题稍微复杂一点，规模大点benchmark就很难构造了，第二种方法虽然适用面更宽一些，但是问题也很明显，那就是以前人工调度的结果很难说是比较好的结果，那这个结果去和算法做对比本来参考系就有问题。

四、电商行业中的运筹学

本人目前在某电商供应链计划部门实习，该电商平台有八个事业部，每个事业部每天都有一定量级的产品上新、下架。目前平台上八大事业部的总商品数量量级是十万，对接不到2000家供应商。我所在职位的主要工作内容是，根据历史销量进行各个产品的需求量预测，由于产品发货渠道有商家自发货和平台发货两种渠道，选择平台发货的厂商需要结合产品的生产周期，并且按照与平台约定的补货周期将货物运到平台的自有仓库。

因此对于平台供应链计划部门来说，需要根据货物现有库存，结合日均销量预测（分大促日销和平常日销两种）实现补货量和补货时间点预测自动化，仓库效益最大化。将预测信息反馈到计划员和事业部同事进行产品调整。存在的难题有很多，比如对于新品的日销需求预测？长期在架产品的需求预测及库存管理实现效益最大化？当某产品的补货周期是一个月时，涵盖了大促时期和平销时期，如何库存管理和日销量预测，以实现仓库效益最大化，平台收益最大，且尽可能缩短断货时长？而这些都是运筹学和优化问题。

五、机器学习行业中的运筹学

本人最近在BAT（之一）的北美研究院实习，研究院本身的运作模式算是和本地业务团队稍有不同，成员多为国内外名校毕业的计算机、统计、数学、运筹学等专业的博士。除了写paper之外，团队也需要做能“落地”的业务支持项目（通常和国内的业务部门合作）：如在线视频网站的推荐算法、二手商品平台的定价算法、新零售门店的多渠道库存控制算法等。

这些问题首先的一个共性是：海量的数据规模。这些问题对应的业务部门都有专门的数据团队，每天在公司内部的数据仓库会定时更新当日的数据（每日的数据量级都是上百TB）。因此，要在此基础之上，设计实用的优化算法，实际上对经典的运筹学模型和优化算法来说，也是巨大的挑战。

因此，在目前我注意到的这些业界的实际“优化”业务中，机器学习方法和运筹学模型基本上是要一起使用的。更具体的来说，业界更需要的是“数据驱动”的决策模型。比如，现有的机器学习、深度学习方法带给我们良好的预测模型，而所谓的决策模型/优化模型便往往可以基于这些预测模型之上。当然，最理想的状态是能够将预测和决策这两个看似分离的步骤结合起来，即，动态地基于预测调整决策，再通过现阶段的决策调整之后的预测。关于这点，目前学术界有了很多不错的理论，但距离工业界的实际“落地”还是有距离的。这或许便是业界当中机器学习和运筹学的未来吧。

专用汽车八大类？

专用汽车是自卸车、半挂牵引车、厢式车、罐式车、起重举升车、特种结构车、仓栅车等专用载货汽车的统称。从国外汽车工业的发展来看，载货汽车专用化的发展趋势比较明显。20世纪70、80年代，主要发达国家的专用汽车保有量占载货汽车保有量的50%左右，如今已增至80%。而我国目前低于25%。我国已加入WTO，汽车工业正面临巨大的挑战，专用汽车是汽车工业的重要组成部分，受到影响是不可避免的。随着经济的发展和基础设施建设的加快，我国将需要大量的专用汽车，因此十五期间我国专用汽车的发展将真正驶入快车道。

专用汽车有着广阔的市场前景，但不同时期的热点有所不同。专用汽车广泛服务于国民经济的各个领域，诸如公路运输、工程建设、油田、矿山、电力、电信、邮政、医疗、环卫、农业、水利、航空、食品、公安、消防、司法以及国防建设等各行各业都需要适于本行业特点、满足本行业特殊功能需要的专用汽车，如医疗救护专用车中的救护车、医疗急救车、采血车、防疫车、计划生育车、血浆运输车和化验车等车种，都是为了满足医疗行业各种特殊功能的需要。由于各行业在不同时期的发展并不均衡，因而形成了专用汽车在不同时期有着不同的市场热点。近年来，我国公路建设的高速度发展，为汽车物流运输的发展带来有利条件，我国公路进入世界第3位。西部大开发及高等级公路的快速建设为公路物流运输提供了新的市场空间。

专用汽车服务领域广阔，市场前景明朗，不同时期有着不同热点，而且可以出现多个热点并存的局面。由于国家加大了基础建设的投入，特别是加大了对中西部基础设施建设的投资，加上诸如西气东输、西电东送、南水北调、青藏铁路及国内几条高速公路建设等大型项目的启动，重型专用车火爆起来，同比增长了84.5%；与此同时，高速公路的发展使公路货运进一步专业化、集约化，各类厢式运输车、半挂牵引车和专用运输车的社会需求量有了很大提高，仅半挂牵引车，同比增长达90%左右，成为专用车行业的一批黑马。

北京2008奥运为专用汽车提供了一个开拓市场的巨大空间，申奥成功北京已决定对城市基础设施建设投入1800亿元资金，重点建设142个项目，其中包括地铁、轻轨、高速公路、机场运动场馆等。因此，北京将是全国*大的专用汽车市场。奥运工程的场馆建设、道路建设需要各种类型的专用车。还有许多外国及相关工程和行业也需要性能更好的、排放水平更高的专用汽车。

近年来西部大开发，促进了西部专用汽车市场的有效增长。有资料显示，西部地区基础设施投资将达7000亿元，十年内将修建公路35万公里。尽管目前西部地区工业落后，道路条件差，但专用车市场规模并不小。西部产业结构不同、资源不同，对各类专用车的需求也不同。因此，应针对西部地区的经济地理条件，进行认真细致的市场分析，有针对性的开发和投放专用车产品。

我国城镇建设和城市生活服务用车需要大量专用汽车，根据我国城市建设规划，城市数量的增加，规模的扩大，功能的增强，对建筑、环卫、环保、园林、电力、通讯、金融以及各类商业运输方面的专用汽车将产生较大的需求，城市建设所需自卸车、混凝土搅拌车、散装水泥车等，以及城镇环卫所用的垃圾车、清扫车、消防车等专用汽车必然增多。

高速公路发展，公路运输与管理需要大量专用运输车辆和施工、养护专用车辆。预计2005年全国公路通车里程达到160万公里，高等级公路的发展，为公路运输专用车提供了良好的发展条件与市场空间。公路建设的迅猛发展使公路养护、管理及事故救援专用车的需求量增多，如抢险车、清障车、道路清扫车、道路化线车、桥梁检测车、巡逻车、信号标志车、现场照明车、急救车、洒水车等等。

有关行业十五发展，将在不同程度上为专用车发展提供市场和空间。为了积极应对WTO的挑战和机遇，十五期间各行各业都在寻求新的突破和发展，对专用汽车的需求会明显增加。比如油田建设需大量的勘探车、钻井车、固井车等油田专用车；机场急需专用车、加油车、扫雪车及食品和货场专用运输车；矿山、大型水利工地需要大量矿用汽车、散装水泥车等；市政、邮政、电信、通讯、金融、工商等都将大量需要适应本行业特色的专用车。

十五期间我国民经济将继续保持稳定的发展，预计国民经济增长速度为7%，这是专用汽车市场发展的大前提。预计十五末期，全国专用汽车拥有量将达300万辆。国家针对专用汽车行业制订了一系列的推动发展的措施，并且继续实行扩大内需，加大投入的方针，专用汽车行业面临发展的新机遇。

我国专用汽车市场特点

目前专用汽车的生产和需求真正体现了多品种、小批量。专用汽车改装企业的发展和生产具有多品种、系列化、多元化的特点，企业针对市场不同时期的不同需求，调整不同系列产品的产量比例。这一特征大大区别于轿车和普通载货汽车。一般而言，厢式运输车、牵引半挂车等年需求量较大，达数万辆以上，自卸车可达几十万辆，大多数专用汽车的需求量仅数百辆至数千辆，有的甚至几辆或几十辆。

我国专用汽车近期略有价格优势，部分产品尚具竞争力。国内专用汽车主要品种，例如半挂车、冷藏车、混凝土泵车、高空作业车、部分油田用车和随车起重运输车等通过合资合作、引进技术或引进专用装置，已接近或部分达到国外先进水平，价格上具有与国外产品竞争的能力。对需求量较大的产品，如重、中型自卸车、厢式车、罐式运输车和作业车等，有较稳定的国内市场。

近年来市场呼唤专用性更强、技术含量更高的专用车产品，但市场供给能力不足。由于我国大部分专用车企业开发能力较弱，资金技术不足，因而出现了国内相当数量的专用车企业吃不饱，又有相当多专用车市场靠进口来填补局面。由于许多行业对专用汽车技术性能要求很高，国内产品一时很难达到要求，如机场专用汽车、高速公路维护管理专用车、高级医疗急救车等；又如运钞车国内市场容量很大，而国内企业的产品很少能达到C级防弹要求。

专用车生产向柔性化、自动化、专业化以及生产协作配套网络化发展，设计技术向CAD发展，虚拟技术得到广泛应用，测试技术向智能化、系统化方向发展。专用车具有多品种、小批量、短周期的特点，产品的更新速度越来越快，市场需求朝着多元化、个性化方向发展、生产和营销方式应运而生，快速响应市场需求，柔性生产、异地设计、异地加工越来越被众多企业所采用。

近几年，国家提出加大基础设施用车成为市场热点，尤其自卸车产销量大幅度增长，形成超常规发展。扩大内需加快了商品流通，商品运输促使厢式运输车市场升温，厢式车的产销量一年比一年攀升。金融保险业近几年加强了对暴力抢劫犯罪的防范，因而使防弹运钞车成为市场热点，年销量达近万辆。

今后几年，国民经济仍持上升态势，国家将继续实行积极的财政政策，加之国家实施西部大开发战路及北京申奥成功，对基础设施的投入将会持续增加，商品流通量会与日俱增，货币流通量及其安全性也会进一步提高，因此，前面所提到的几种专用车将会继续成为市场的热点。高速公路的不断发展对挂车提出了更高要求，如输送煤炭、散装粮食以及电子产品、玻璃器皿等货物的车辆，除要求安全性高、封闭性、减振性好之外，还要求产品能够具备系列化，小的15～20t，大一些的30～45t，技术含量高、附加值高等特点，因此，适于高等级公路运输的重型半挂牵引车和专用半挂车将成为今后几年市场的热点之一。另外一些技术含量高的城市专用车、油田专用车以及高等级公路维护管理专用车也将成为今后几年的市场热点。

多品种、小批量，这既是专用汽车行业的特点，也是专用汽车市场的特点，这个特点是由市场决定的，国外也如此。从品种上讲，发达国家如德国的专用汽车品种就有6000多种；从批量上讲，目前德国、日本、英国等国也是完全根据市场和用户的需要而进行生产的，用户要一两台车，企业就生产一两台。正是由于专用汽车服务的广泛性和专业性，才形成了专用车多品种、小批量的市场特点。据有关统计，目前我国专用汽车已达228个种类、1553个品种。由于各行业的特点不同，对具体品种的需求量也不同，如自卸车、厢式运输车、牵引半挂车列车等需求量大，可超过l万辆，其中自卸车高达10万辆左右，大多数的需求量仅为数百辆至数千辆不等，有的甚至只有几辆或几十辆。专用汽车市场可以出现多个热点同时并存的局面，从而形成市场的多元化，为生产企业提供了广阔的发展空间，所以，企业应根据不同时期和不同的市场热点，及时调整产品结构，进行产品系列化开发，满足市场多种需求。

市场对专用车产品技术含量和附加值的要求愈来愈高。近年来，主机厂将专用车及改装车企业作为自己的市场的观念已初步建立，底盘的开发与生产得到了一定的重视。无论其品种、数量还是质量都有明显的改善，甚至有些主机厂还主动与专用车及改装车企业合作，共同研讨发展能够满足特殊功能要求的专用底盘，从而推动了载货汽车底盘的进一步发展。随着高新技术的发展以及企业对新产品开发力度的加强，一些高新技术开始在专用汽车上得到应用，进一步提高了专用汽车的技术含量。专用汽车的附加装置具有多样性、复杂性和专用性等特点，不论是液压举升装置、排料卸料装置、计量测量装置、机械作业装置，还是制冷保温装置、安全防护装置、自动控制装置、作业监视装置，不论是各类缸、泵、阀、仪表等总成，还是各种箱体、罐体等车身结构均在专用汽车上得到了广泛应用，在一定程度上满足了新形势下用户对专用车产品多方位需求。

专用车需求更加多元化，一些具有特殊功能的专用车应运而生，产品将向重型化、专业功能强、技术含量高的方向发展。大吨位重型运输高速、安全，单位运输成本低，欧美一些发达国家的高速公路的一些主要运输工具是以重型集装箱半挂车、罐式运输车以及各种专用半挂车为主，重型专用车的生产量和保有量占其总量的80%左右。我国专用汽车受公路条件和专用车底盘生产的限制，一直以中型车为主，重型专用车生产量的比例明显偏低。随着我国经济和交通环境的改善，各行业对专用汽车尤其是重型专用汽车的需求越来越大，重型自卸车、散装水泥车、混凝土搅拌车、高空消防车、压缩时垃圾车、洒水车、市政用车、油田专用车等重型专用车将更加赢得用户的青睐。

我国专用车生产现状

近年来，我国专用汽车行业蓬勃发展。据资料显示：全国生产专用汽车的企业约800多家，占汽车企业总数的85%。专用汽车产量占载货汽车总产量的21 %，专用汽车市场稳中有升，其产销几乎占领整个载货汽车市场的半壁江山。

目前专用汽车产品良莠不齐，市场管理难度较大。专用车行业多种机制并存，组织形式是多样化的。有国营的，民营的；有有限责任公司，也有股份有限公司；又分属不同行业管理，生产方式又以载货车底盘改装为主，市场不规范，容易受到干扰。非法拼装和买卖产品合格证的现象在各地时有发生，严重干扰了专用汽车市场。专用汽车企业多，大多为中小企业，企业间的差异较大。近年来，政府加强了对专用汽车市场的管理，加大整顿和打击力度，市场环境大有好转，逐步向正规化迈进。

尽管我国专用汽车行业的发展成绩斐然，前景广阔，但是与国外专用汽车企业相比，仍然存在较大差异：劳动生产力明显较低；产品技术水平相对落后；产品开发能力差；国际竞争能力较弱。我国专用汽车品种大多是通过仿制而来，少数高技术产品则是通过引进技术或参照国外产品做适度国产化改进而成，缺乏真正独立开发创新产品。

目前，我国专用汽车与国外类产品技术水平的差距主要表现在附加装置方面，许多行业对专用车的使用性能的要求都很高，国内许多产品一时还很难达到要求。如机场专用汽车、高速公路维护管理专用汽车、高级医疗急救车等。这些市场目前只能部分让位于国外进口产品；又如运钞车，尽管目前国内市场容量很大，许多生产企业采用引进技术生产或直接采用进口件组装，但很少能达到D级防弹要求。加入WTO后我国银行业将接受国际金融业的挑战，目前银行普遍实行的各自运钞方式必将被专业的金融押运公司代理方式所取代，单车运钞量将大大增加而对运钞车质量及可靠性的要求会更高，国内企业要想稳占这块市场，许多技术难题需要进一步解决。

随着国家十五规划的逐步开展，国民经济的稳步发展和市场经济体制的日趋完善，以及电子、信息和自动化技术在汽车工业的广泛应用，国内今后专用汽车的发展趋势是：专用车市场需求将快速增长，而市场竞争更加激烈，专用车生产企业逐步向两极分化。面对历史商机，加之入市带来的更多国外的冲击，专用汽车生产企业间的竞争再度加剧，国内专用车企业将出现强者更强、弱者更弱、弱肉强食的局面，专用车企业将进一步联合、兼并、重组，而且租赁、民营也会成为专用车企业改革的模式之一。 随着入关和市场更开放，那些适用范围窄、需求量小、大企业不愿投入开发而小企业又无能力开发的部分高技术、高附加值的专用汽车产品中国市场有可能被国外产品长期占领，因此加快新产品开发、为市场提供高技术含量、高附加值的专用汽车产品是摆在专用汽车生产企业面前的一个首要问题，专用汽车行业应认真分析和研究市场，准确地把握历史机遇。

专用车企业可以多种机制并存、织形式多样化，如有国营、民营以及有限责任公司、股份有限公司等，今后国家对专用车行业的管理是更加开放的，无论企业规模大小，也不管人员多少，只要在符合国家强制性技术标准和法规要求的前提下，在政策上都会进一步放开。如在融资渠道上，鼓励社会资金、民营资金进入专用车行业，充分发挥民营企业机制灵活、经营完全市场化的优势。国家在政策上支特民营企业专用车的具体表现在：一是支特它们建立多种所有制形式的有限责任公司或股份有限公司，支持其进行股份制改造，这在过去是行不通的而现在则很支持；二是对自营企业的技术改造，十五期间国家将打破只支特国营企业技术改造的局面，对民营企业同样放开政策。

政府将加大对专用汽车市场的管理力度，并提倡企业组织形式多样化，支特鼓励民营资本进入专用汽车领域。专用汽车生产企业大多为中小企业，并分属不同行业管理，生产方式又以载货车底盘改装为主，市场极不规范，容易受到干扰，散、乱、差的状况十分突出，要结合组织与产品结构调整进行整顿。近几年非法拼装和买卖产品合格证的现象在各地都时有发生，严重干扰了专用汽车市场。为了维护专用汽车市场秩序，促进专用汽车健康发展，政府和行业部门开始重视并加大了整顿和打击力度，市场环境已比以前大有好转，逐步向正规化迈进。

今后专用汽车市场的产品趋势

随着改革开放的深入和人们对汽车物流运输认识的深化，汽车物流运输的前景是广阔的。由此，从我国汽车物流运输的发展方向看，今后汽车市场的产品趋势是：

大力发展柴油车 柴油机比汽油机不仅可靠性好，使用寿命长，而且经济性显着，因此发达国家的柴油车已占汽车总数的60%。随着汽车载货吨位的加大，使用柴油发动机的优点更加突出。我国也在大力发展大功率柴油汽车。柴油机不论在经济性能、环保性能上都具有广阔的前景，国外重型运输车已全部采用柴油机，我国重型运输车的柴油化进程今后必将进一步加快。

公路物流运输车重型化 大吨位重型车运输与中型车相比，具有运输成本底、高速、安全的优势。实施燃油税，将促进重型载货车向大型化、大吨位化，开征燃油税后，这一优势更加明显。据测算，装载质量16t以上货车要比装载质量4～5t货车的运输效率高3～4倍，不仅燃油消耗仅为1∶7（油耗降低25%左右）；运输成本降低80%以上，而且节约人力、物力。近年来，我国高速公路的飞速发展，为重型汽车的广泛应用创造了得天独厚的条件。因此，大吨位重型运输车（尤其拖挂运输车）在公路运输中的地位将进一步加强。

发展专用汽车运输 目前使用的专用车大多是厢式车槽罐车、集装箱运输车、自卸车、搅拌车以及按各行各业特殊需要设计的自用汽车等，发展上述可满足货物运输特殊要求的各型专用货车是货车运输的方向，也是提高运输效率、降低成本的重要途径。近年来，我国生产的专用车中，轻、中、重型车的比例约为3：6：1，重型专用车的比例明显偏低，今后几年，根据市场的需求，我国生产的专用车中，轻、中、重型车的比例将会得到逐步调整。目前国内各种大型、大吨位的变形车、专用车已成为需求的热点。

发展集装箱运输 发展拖挂运输（集装箱运输）是汽车物流运输的一场革命，它可简化装卸作业、实现装卸机械化，加快货物周转期。其关键是要设立汽车集装箱运输中转站，必须要从集装箱运输的和环节进行布局和配套。拖挂车采用甩挂运输，从而大大减少装卸等待时间，提高运输效率。近年来，我国集装箱运输以年平均10%以上的速度递增，这为大型和大吨位集装箱运输车提供了用武之地。

推广装卸作业机械化 提高汽车货运装卸作业机械化水平，是汽车物流运输系统化的重要组成部分，它包括：发展集装箱装卸机械；发展成组运输装卸机械化托盘和叉车；采用与装载机配套作业的自卸车、随车起重设备、可升降装卸平台、可翻转与可升降式的栏板以及可传送液状或粒状的气压或液压装置等。

应用计算机和无线电通讯 货源和运力的分配和调度，若实现计算机联网并与之配合的无线电通讯技术，将可大大提高管理效率。

建设货物中转站，组织联合运输 汽车货物中转站，将是现代公路化运输的基础设施，它将对货物的集散、运输、中转、储存、发送等功能结合起来，形成公路运输的货物流通集散中心，从而*大限度地提高车辆的里程利用率。

货物管理的系统化、合理化 管理公路运输生产效率和经济效益影响极大，管理是生产力的决定因素之一。通过科学的规划、组织和控制，有效地实现了运输生产秩序的最优化和生产效率及经济效益的高效化，提高了公路运输业的竞争能力。它包括制定汽车物流运输的发展方向、政策和中、长期规划；根据市场信息，从系统整体最优化出发，及时调整、组合，及时投入，以取得*大的产出；并从运输的全过程（即包装、运输、装卸、仓储保管、信息传递）进行细化管理及全面管理，以求的*大的实载率、车日行程和行程利用率等。

经济与科学技术的发展要求更多的专用汽车新品种面世。根据专用汽车十五规划，未来专用汽车的主流市场将主要集中在两大板块，一是城市建设与服务，二是高等级公路运输与管理。这两大板块包括了专用汽车的大多数品种，这些品种根据各行业的具体发展情况，或随时间、地域的不同会形成不同品种的市场热点。国家实施西部大开发战略，给专用汽车开辟了一块新的市场，给企业带来新的商机。西部大开发需要大量专用汽车。随着西部开发的深入实施，其市场前景十分广阔。

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