杉数科技拓荒国产「求解器」：用数学最优解，

就像图灵的计算破译了恩尼格玛密码机，改变了历史的进程，运筹学也是二战期间的产物。当时，合理分配稀缺紧张的军事资源是另一个计算难题，盟军为此请来大批科学家来破解这个极为复杂的管理困境。自那以后，一门结合数学与管理学的新学科——运筹学（Operational Research）也就逐渐诞生了。

科技行者：那作为技术出身的公司，怎么去了解行业的know how，杉数的经验是什么？

葛冬冬在国内任教之前，就是斯坦福大学管理科学与工程系运筹学博士，他师从冯·诺依曼理论奖的唯一华人获奖者叶荫宇，后者是运筹学泰斗级人物。叶荫宇曾经提出：“数据对企业而言，真正的商业价值，在于其对决策的优化能力”，而运筹优化学则很好地解决了这一难题，将实际中决策问题转化为数学模型，并用高效的优化算法求解，实现决策的自动化、流程化和规范化。

03 供应链要转型，底层是求解器，上层是供应链场景优化

科技行者：总结而言就是两手抓，一手抓行业前线，另一手抓行业人才。

第三条业务线「基础设施」主要承担的工作是，从我们定位的标准行业、标准场景以外的先头部队不断去探索还有没有一些新的行业、新的场景去做，不断探索新的可能性。现阶段，基础设施着重在大交通、能源、电网等行业做前沿研究。

苏广俊：挺卷的，我们和一些客户合作，像雀巢、宝洁、好丽友等等，它们现在的IT团队已经不再像五年前十年前的IT团队，只是修修电脑，做做系统运维，现在他们的IT团队深度和业务绑定，他们也招一些算法工程师，帮助他们去做业务的变革和日常的运作，这个趋势确实已经在一些头部企业蔓延了。

当时苏广俊在美国已经看到了这一市场空间，美国已有核心玩家，中国却还是一片蓝海。近几年，企业的数字化转型更是验证了当时的判断。商业需要更多量化的、精细的决策，求解器的用途也因此越来越大。

无专精则不能成。因此，虽然杉数科技成立的那年，被称为人工智能元年，但与其他AI公司不同的是，杉数坚定将运筹学和机器学习结合起来，帮助企业解决一切复杂业务场景中决策难题。最终在2019年5月，杉数推出自研大规模商用求解器“Cardinal Optimizer”（COPT），成为我国第一个自主研发的商业级别求解器，COPT一经发布，即刻在线性规划求解性能夺得榜单测试第一，成功跻身世界顶尖商业求解器之列。且在短短三年内，就实现了五个版本迭代。

后来我们开始思考，就算技术再前沿，每家公司能做的事情是有限的，这时候就要做选择。

科技行者：最后梳理出来哪些行业场景？

今年，杉数科技入选了英特尔“AI百佳创新激励计划”六期优秀团队代表。基于英特尔至强可扩展处理器和OpenVINO?工具套件优化后，杉数的解决方案得到了一定程度的性能提升，库存订单满足率优化效果显著，仓内优化相比人工效率提升4倍，从而显著提升企业利润。

大四还没毕业，苏广俊就已经在跟着葛冬冬（杉数科技联合创始人之一）做项目，其中京东一个POC项目效果很好，甚至成就了一份千万级大单。苏广俊告诉科技行者，最终打动他毕业回国加入杉数科技的，是葛冬冬老师的一句话：“你想不想见证我们所学的求解器技术在企业里真正落地产生价值的样子？”

直到一家中国企业——杉数科技诞生。

科技行者：咱们专攻智能决策，按说也是一家AI赛道上的玩家，这个赛道拥挤着大量的创新公司，外界怎么去理解杉数科技与他人的不同？

科技行者：所以要解决的不只是技术问题，还有商业问题。

苏广俊：是的，在发展的前一两年里，我们也很强调技术，但单有技术解决不了问题，很多技术很牛的企业如果跨不过这道槛，很有可能前期就死掉了。杉数能够坚持6年，技术是基础，对行业的理解、专注在行业的know how是真正支撑我们长期发展的一个重点。

文章来源：《运筹与管理》 网址: http://www.ycyglzz.cn/zonghexinwen/2022/1013/584.html