杉数科技：为智能决策而“求解”

刘娜

潜心研发 打造智能“求解器”

寻“解”途漫漫其修远兮，必将上下而求索。“由于国内很多企业，尤其是一些高新技术产业，如国家电网、南方电网、航空公司等所用的数据计算引擎都是由国外的求解公司提供的，所以我们要潜心研发一款具有自主知识产权的‘求解器。”杉数科技联合创始人罗小渠介绍。针对企业急需优化解决的问题，他们将在抽象的大数据基础上，为企业提供直观、有效的决策方案。

就这样，罗小渠从斯坦福大学商学院的博士转变成了杉数科技的创始人，他联合斯坦福大学研究运筹学、决策分析与风险分析的其他3名博士，同时汇聚海内外名校的多位教授及专业技术人才，共同组成了一支“高精尖”团队，开启了“求解器”的研发之路。

“看似简单的‘求解器，其实在技术层面要求非常高，从数据的收集、计算，再到模型优化，这其中的难点就是参数的计算。”罗小渠介绍，他们用了3年的时间，自主研发成功国内首个商业“求解器”平台——杉数数学求解器。

自主研发算法，智能化的“求解器”，大数据的计算，在为企业决策提供一站式智慧链条的同时，杉数科技也开始关注知识产权。“在产品开发前期，国内外相关领域的知识产权布局是我们最重视的问题之一。” 罗小渠认为，杉数科技作为一家大数据计算企业，其核心技术是企业的立身之本，所以，在前期的技术开发中，除了对中外相关领域进行市场调研，在技术的可行性方面，还要对国内外的优化决策技术进行专利检索，明确产品研發领域的技术点和是否已被其他企业申请专利。

“此前，我们对美国IBM公司（国际商业机器公司）关于智能决策技术及其在全球各个国家和地区的知识产权布局进行检索分析；而在国内，我们针对市场防范中的蓝海领域进行评估与测算，进而确定产品的设计和研发。”罗小渠表示，对知识产权的重视，防范知识产权风险，才能确保企业今后的发展。

整合规划 帮助各领域企业解决问题

在生活中，整数问题是最常见的数学问题。举例来说，超大工厂的排产排程问题，往往会面临着庞大的系统之间生产资源和产能的分配和协调，零部件会大到数万种，车间几百个，生产规划又会需要对未来数周精确到小时级别作规划。“我们帮助国内最大的电子通讯设备厂、汽车类企业等都做过类似的事情。”罗小渠介绍说。

除了工厂的排程问题外，在日常的出行中，也有类似的问题需要解决。比如，在打车系统中当乘客发出要车请求，把这位乘客分配给哪个司机，是选择区域最优，分配给离得最近的司机，还是做到动态最优？在已知未来几个小时，会有一场演唱会结束，可以预见演唱会周围地区的用车需求会增加，那么现在的这个乘车请求，在整个城市范围内如何通过决策实现一个均衡状态，让所有人的满意度尽可能地最大化？

这些问题的解决可能需要一个大的动态规划系统来建模，而最后的求解，往往需要求解一个线性整数规划来逼近。“求解器”就提供了一个这样的计算系统。

要让系统落地，最好的方法是找到更多的合作伙伴，在各行业中对“求解器”进行改进。例如，在上海，永辉超市遇到的问题是如何选择门店地址，保证未来开出的新超市最能捕捉顾客需求，也不会影响到自己原有的超市，避免形成恶性竞争。

“永辉超市在上海现在已经有300多家店。从早期起，他们就跟杉数科技合作，用选址软件来做智能选址。比如今年我计划开50家，明年开100家，后年开150家，利用‘求解器就可以算出今年50家该怎么开，明年100家怎么开，互相之间不会产生恶性循环。这就需要‘求解器把这300家门店做全局优化，做一个线性整合规划系统，然后用软件去算，最后算出来就比较接近于全局优化，而不只是一个局部的东西。”罗小渠说。

除了智能选址外，“求解器”在电网、航空、物流等领域也能发挥巨大的作用。例如，电网中的机组组合优化、调度优化、无功优化，甚至现货市场的计算，核心算法基本都需要“求解器”来驱动。再有就是航空中的飞机，飞行员、空乘的日常排班，紧急情况下排班的调整和重新规划。物流中，送货路线和车辆的调度和规划，多行业中服务人员的日常路线规划等，都是“求解器”传统上可能发挥重要作用的领域。

量化信息 让决策更智能

“物流配送时货运车辆可能会受到出行货车牌号限行等限制问题，使物流运输变得复杂，但优化算法可以更好地解决多约束条件。”罗小渠表示，在物流行业中，有限的运输资源、多变的客户需求给运输配送环节带来了极大的挑战。传统手工排班又暴露出了调度时间长、车辆资源使用量大、运力与货量不匹配等痛点问题。

针对这些问题，杉数科技团队专门研发设计了一项“确定车辆开行距离的方法及装置”技术，并开发了小马驾驾运输优化系统。“小马驾驾利用优化的算法，提取车辆、订单、地点等信息，从而赋予企业车辆路径优化、智能订单匹配、智能物流配送等能力，节省运输车辆、调度时间，降低运输里程和运输成本，大大提高了企业的运营效率。”罗小渠说。目前，杉数科技已围绕这项技术提交了相关专利申请。

运输优化系统、智能配补货系统、智能定价系统、智能计划排产系统、智能选址系统、智能仓储系统……如今，这支4人团队已壮大到百余人，他们利用海量数据，帮助企业定制多种数学规划求解方案。“之前我们的团队将滴滴打车基础数据连接至杉数智慧链平台，通过平台对数据的清洗、过滤、标签化，建立数据化模型，利用优化的算法技术，再输出到滴滴已有的业务系统中，一站式帮助企业实现精细化运营和人工智能决策。”罗小渠说。

“从始至终，杉数科技都在做两件事，第一件事‘求解器的开发，第二件事‘打造智能决策智慧链。”罗小渠坚定地说。如今，大数据时代几乎让所有领域都发生着数字“蝶变”，而杉数科技将持续挖掘、整合大数据信息，驱动企业创新决策，让“数据风暴”发挥更大的价值。