8月18日-8月21日期间，第8届“深圳杯”数学建模挑战赛在南方科技大学进行。“深圳杯” 数学建模挑战赛是全国唯一一个国家级学术组织与地方政府联合举办的大型学术竞赛。

记者专访了2018年“深圳杯”数学建模大赛4道题中ACD三题的命题人、深圳市政协委员李毅。他向记者揭开了“深圳杯”数学建模挑战赛更深层次意义与价值。

问题设置：向公众传达一种观念

在《人体的故事》中，哈佛教授丹尼尔·利伯曼提出了一个观点，叫“失配假说”。他认为，“人体的许多特征适应于进化所经历的环境，但不适应于我们创造的现代环境。”通俗来讲，人类缓慢进化的身体与过快发展的物质文明之间的矛盾，是现代人疾病增加的根源。

本次“深圳杯”的C题《人体减重机制调控模型及健康效用研究》就是在这样的背景中展开的。“如果不做点什么，我们社会的亚健康人群只会越来越多，养老就不用说了，国家医疗系统正在面临挑战。”李毅说：“我们希望通过这道题对社会、公众和政府多传递这种观念。”

相比C题，D题《基于多源监测数据的道路交通流状态重构研究》针对的交通拥堵问题显得更加迫切。上月，广州对非广州市籍车辆实行“开四停四”，北上广深都已施行了外地车辆限行措施。但是限行只是手段，目的依旧是解决拥堵问题。李毅说，这道题的难点在于基于离散的、局部的、有限的数据，量化描述交通流本身的规律。“数据有限”是当前交通道路信息采集的实际现状，“量化描述”则是进一步对交通流进行分析的基础。

A题《人才吸引力评价模型研究》其实由来已久。“四年前，陈祝平教授就提过这道题，但当时人力资源局的人说没有数据，无法支持。”李毅说：“现如今，曾经仅仅显露端倪的人才问题，已经显得很迫切。”今年深圳市委强力提倡“改善营商环境”，这道对人才吸引力进行模型建构的题应时“重启”，成为今年“深圳杯”的正式命题。

“‘深圳杯’的参赛者本身就是深圳市希望吸引的对象”，李毅说，“通过他们的视角来看人才吸引力，也许会得出与专家学者、深圳本地人完全不一样的结论。

成果落地：对垃圾分类实时数据进行量化

2017年“深圳杯”数学建模挑战赛有一道题是《深圳市生活垃圾处理社会总成本分析》，其中以中南大学的数学模型计算得出，深圳市每处理1吨生活垃圾所需要消耗的社会总成本为1722.2元。

“但是，当下深圳市处理1吨生活垃圾所付出的成本是600多元，这是城管局的数据”，李毅说，“那其余的1000多元就已经在当下的社会中摊出去了，比如说环境赤字。”

李毅认为，这是寅吃卯粮，深圳一边在吃过去的老本，一边把未来的拿到现在来消耗。“政府需要把这笔钱花出去，用于补贴、用于幼儿园和中学的教育和宣传、用于垃圾分类管理。”“深圳杯”一直以来都很重视垃圾回收问题，8年来共出了5道，“它一定程度上促进了政府部门对这一问题的关注。”

另一个例子是2013年“深圳杯”数学建模夏令营（后更名为“挑战赛”）的《垃圾减量分类活动中社会及个体因素的量化分析》。李毅介绍说，这个题目的成果如今已经部分落地。“龙岗区采用了我们的成果，建了一个垃圾分类的实时数据采集系统。以往管理者不知道宣传出去后的效果怎样，现在已经可以提供一些量化指标。”

“‘深圳杯’致力于推动整个深圳市政府的城市治理精细化水平提升。”李毅说，“以前我们是粗放式经济，近二三十年学会了用数字说话。但还不够，数字是第一步，后面要去做分析、做量化。要用数学做精细化管理。”

传道解惑：推动深圳的中小学数学教学发展

“中国的核心技术短板被暴露出来了，就像芯片。其实芯片的核心就是模型与算法。”李毅说，数学是科学之母，一旦到了创新底层，数学能力、模型和算法能力就成为必不可少的支撑。

但是“深圳杯”并未满足于让数学建模仅仅用来推动科技发展。李毅说：“我们希望在深圳政府层面传道，对于参赛的学生来说可以解惑。”

一方面，“深圳杯”通过设置非常具有现实意义的题目，希望可以传播自己的理念，推动深圳市政府的城市治理从粗放化、经验化，向精细化、数字化过渡。

另一方面，“深圳杯”也给了年轻学生一个近距离接触科研的途径。培养学生科研兴趣既会使学生受用一生，又会激发学生兴趣，为国家和深圳培养潜在的科研人才。

除此之外，“深圳杯”还在计划并推动，那些因数学建模大赛而聚集到深圳的国内一流的数学建模教授们，可以去给深圳的中小学老师开讲座。“希望通过‘深圳杯’，能对深圳的中小学数学教学进行一个提升。”李毅说。

【见习记者】何雪峰