劉娜

潛心研發(fā) 打造智能“求解器”

尋“解”途漫漫其修遠兮，必將上下而求索?！坝捎趪鴥群芏嗥髽I(yè)，尤其是一些高新技術產(chǎn)業(yè)，如國家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)、航空公司等所用的數(shù)據(jù)計算引擎都是由國外的求解公司提供的，所以我們要潛心研發(fā)一款具有自主知識產(chǎn)權的‘求解器。”杉數(shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人羅小渠介紹。針對企業(yè)急需優(yōu)化解決的問題，他們將在抽象的大數(shù)據(jù)基礎上，為企業(yè)提供直觀、有效的決策方案。

就這樣，羅小渠從斯坦福大學商學院的博士轉變成了杉數(shù)科技的創(chuàng)始人，他聯(lián)合斯坦福大學研究運籌學、決策分析與風險分析的其他3名博士，同時匯聚海內外名校的多位教授及專業(yè)技術人才，共同組成了一支“高精尖”團隊，開啟了“求解器”的研發(fā)之路。

“看似簡單的‘求解器，其實在技術層面要求非常高，從數(shù)據(jù)的收集、計算，再到模型優(yōu)化，這其中的難點就是參數(shù)的計算?！绷_小渠介紹，他們用了3年的時間，自主研發(fā)成功國內首個商業(yè)“求解器”平臺——杉數(shù)數(shù)學求解器。

自主研發(fā)算法，智能化的“求解器”，大數(shù)據(jù)的計算，在為企業(yè)決策提供一站式智慧鏈條的同時，杉數(shù)科技也開始關注知識產(chǎn)權?！霸诋a(chǎn)品開發(fā)前期，國內外相關領域的知識產(chǎn)權布局是我們最重視的問題之一。” 羅小渠認為，杉數(shù)科技作為一家大數(shù)據(jù)計算企業(yè)，其核心技術是企業(yè)的立身之本，所以，在前期的技術開發(fā)中，除了對中外相關領域進行市場調研，在技術的可行性方面，還要對國內外的優(yōu)化決策技術進行專利檢索，明確產(chǎn)品研發(fā)領域的技術點和是否已被其他企業(yè)申請專利。

“此前，我們對美國IBM公司（國際商業(yè)機器公司）關于智能決策技術及其在全球各個國家和地區(qū)的知識產(chǎn)權布局進行檢索分析；而在國內，我們針對市場防范中的藍海領域進行評估與測算，進而確定產(chǎn)品的設計和研發(fā)?！绷_小渠表示，對知識產(chǎn)權的重視，防范知識產(chǎn)權風險，才能確保企業(yè)今后的發(fā)展。

整合規(guī)劃 幫助各領域企業(yè)解決問題

在生活中，整數(shù)問題是最常見的數(shù)學問題。舉例來說，超大工廠的排產(chǎn)排程問題，往往會面臨著龐大的系統(tǒng)之間生產(chǎn)資源和產(chǎn)能的分配和協(xié)調，零部件會大到數(shù)萬種，車間幾百個，生產(chǎn)規(guī)劃又會需要對未來數(shù)周精確到小時級別作規(guī)劃?！拔覀儙椭鷩鴥茸畲蟮碾娮油ㄓ嵲O備廠、汽車類企業(yè)等都做過類似的事情。”羅小渠介紹說。

除了工廠的排程問題外，在日常的出行中，也有類似的問題需要解決。比如，在打車系統(tǒng)中當乘客發(fā)出要車請求，把這位乘客分配給哪個司機，是選擇區(qū)域最優(yōu)，分配給離得最近的司機，還是做到動態(tài)最優(yōu)？在已知未來幾個小時，會有一場演唱會結束，可以預見演唱會周圍地區(qū)的用車需求會增加，那么現(xiàn)在的這個乘車請求，在整個城市范圍內如何通過決策實現(xiàn)一個均衡狀態(tài)，讓所有人的滿意度盡可能地最大化？

這些問題的解決可能需要一個大的動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)來建模，而最后的求解，往往需要求解一個線性整數(shù)規(guī)劃來逼近?！扒蠼馄鳌本吞峁┝艘粋€這樣的計算系統(tǒng)。

要讓系統(tǒng)落地，最好的方法是找到更多的合作伙伴，在各行業(yè)中對“求解器”進行改進。例如，在上海，永輝超市遇到的問題是如何選擇門店地址，保證未來開出的新超市最能捕捉顧客需求，也不會影響到自己原有的超市，避免形成惡性競爭。

“永輝超市在上?，F(xiàn)在已經(jīng)有300多家店。從早期起，他們就跟杉數(shù)科技合作，用選址軟件來做智能選址。比如今年我計劃開50家，明年開100家，后年開150家，利用‘求解器就可以算出今年50家該怎么開，明年100家怎么開，互相之間不會產(chǎn)生惡性循環(huán)。這就需要‘求解器把這300家門店做全局優(yōu)化，做一個線性整合規(guī)劃系統(tǒng)，然后用軟件去算，最后算出來就比較接近于全局優(yōu)化，而不只是一個局部的東西。”羅小渠說。

除了智能選址外，“求解器”在電網(wǎng)、航空、物流等領域也能發(fā)揮巨大的作用。例如，電網(wǎng)中的機組組合優(yōu)化、調度優(yōu)化、無功優(yōu)化，甚至現(xiàn)貨市場的計算，核心算法基本都需要“求解器”來驅動。再有就是航空中的飛機，飛行員、空乘的日常排班，緊急情況下排班的調整和重新規(guī)劃。物流中，送貨路線和車輛的調度和規(guī)劃，多行業(yè)中服務人員的日常路線規(guī)劃等，都是“求解器”傳統(tǒng)上可能發(fā)揮重要作用的領域。

量化信息 讓決策更智能

“物流配送時貨運車輛可能會受到出行貨車牌號限行等限制問題，使物流運輸變得復雜，但優(yōu)化算法可以更好地解決多約束條件。”羅小渠表示，在物流行業(yè)中，有限的運輸資源、多變的客戶需求給運輸配送環(huán)節(jié)帶來了極大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)手工排班又暴露出了調度時間長、車輛資源使用量大、運力與貨量不匹配等痛點問題。

針對這些問題，杉數(shù)科技團隊專門研發(fā)設計了一項“確定車輛開行距離的方法及裝置”技術，并開發(fā)了小馬駕駕運輸優(yōu)化系統(tǒng)?！靶●R駕駕利用優(yōu)化的算法，提取車輛、訂單、地點等信息，從而賦予企業(yè)車輛路徑優(yōu)化、智能訂單匹配、智能物流配送等能力，節(jié)省運輸車輛、調度時間，降低運輸里程和運輸成本，大大提高了企業(yè)的運營效率?！绷_小渠說。目前，杉數(shù)科技已圍繞這項技術提交了相關專利申請。

運輸優(yōu)化系統(tǒng)、智能配補貨系統(tǒng)、智能定價系統(tǒng)、智能計劃排產(chǎn)系統(tǒng)、智能選址系統(tǒng)、智能倉儲系統(tǒng)……如今，這支4人團隊已壯大到百余人，他們利用海量數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)定制多種數(shù)學規(guī)劃求解方案?！爸拔覀兊膱F隊將滴滴打車基礎數(shù)據(jù)連接至杉數(shù)智慧鏈平臺，通過平臺對數(shù)據(jù)的清洗、過濾、標簽化，建立數(shù)據(jù)化模型，利用優(yōu)化的算法技術，再輸出到滴滴已有的業(yè)務系統(tǒng)中，一站式幫助企業(yè)實現(xiàn)精細化運營和人工智能決策。”羅小渠說。

“從始至終，杉數(shù)科技都在做兩件事，第一件事‘求解器的開發(fā)，第二件事‘打造智能決策智慧鏈。”羅小渠堅定地說。如今，大數(shù)據(jù)時代幾乎讓所有領域都發(fā)生著數(shù)字“蝶變”，而杉數(shù)科技將持續(xù)挖掘、整合大數(shù)據(jù)信息，驅動企業(yè)創(chuàng)新決策，讓“數(shù)據(jù)風暴”發(fā)揮更大的價值。