視焦點訊！從求解器到行業(yè)智能決策，杉數(shù)尋求“最優(yōu)解” | ToB產(chǎn)業(yè)觀察

2023-04-11 11:49:13來源：鈦媒體  

圖片來源：視覺中國

每個數(shù)字化階段都對應(yīng)著一套不同的技術(shù)體系，從自動化到信息化再到智能化，很難用一個階段的體系解決另外一個階段的問題。

現(xiàn)階段，數(shù)字化浪潮下，企業(yè)經(jīng)營進入全新拐點，通過數(shù)字化驅(qū)動供應(yīng)鏈精益運營，實現(xiàn)精細化管理，成為企業(yè)審時度勢，調(diào)整經(jīng)營思路，應(yīng)對不確定性的關(guān)鍵能力。


(資料圖片僅供參考)

數(shù)據(jù)逐漸完備，模型漸趨復(fù)雜，如何搭建從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的橋梁，實現(xiàn)智能決策？在企業(yè)數(shù)字化深度轉(zhuǎn)型新階段的迫切需求下，作為智能決策的核心技術(shù)引擎，求解器開始為更多企業(yè)所知。

隱形計算“芯片”

在中國每天有超過10000個航班起降，地鐵僅北京每天開行就超10000列，物流領(lǐng)域每天有上億件包裹被運輸，2021年全國發(fā)電量超多8萬億千瓦時。在諸如此類極其復(fù)雜的運營場景中，背后都有一個隱形計算“芯片”——求解器，在大規(guī)模現(xiàn)實問題中，給定模型和數(shù)據(jù)，它可以快速找出問題的最優(yōu)解，解決千頭萬緒的資源調(diào)度優(yōu)化問題，在現(xiàn)實生產(chǎn)生活中具有重要價值和意義。

以北京四號線-大興線地鐵為例，這條線路地鐵客運量排在全國前10名，早高峰發(fā)車密度小于兩分鐘一班，最短時間能達到1分43秒一班。在地鐵運營中，只要是小于兩分鐘，其信號系統(tǒng)就要承擔(dān)非常大的壓力。由于列車需要保持安全的運行間距，在發(fā)車間隔時間短的情況下，諸如高峰期乘客擁擠導(dǎo)致車門關(guān)不上等原因，就會導(dǎo)致某一列地鐵不能按時發(fā)車，進而產(chǎn)生多米諾骨牌效應(yīng)，造成整條線路運行延誤。對地鐵運營方而言，不僅需要制定合理的列車排班，還需要具備預(yù)測并應(yīng)對動態(tài)高峰客流的能力。

此外，基于列車排班還要進行乘務(wù)排班。據(jù)四號線-大興線地鐵的運營方京港地鐵介紹，通過梳理發(fā)現(xiàn)乘務(wù)排班有80個約束條件，其中包含69個硬約束跟11個軟約束，如此復(fù)雜的約束條件下，即便是非常有經(jīng)驗的排班經(jīng)理都需要耗費大量時間去反復(fù)對排班模型和計劃進行推論論證驗算。

而今年，京港地鐵有了新的幫手——針對地鐵運營管理中列車運行、排班等決策優(yōu)化場景，通過杉數(shù)科技的運籌優(yōu)化算法+高性能求解器，大幅了提升決策智能化程度及運營效率。

“整個地鐵運營管理確實是環(huán)環(huán)相扣，智慧城軌的最大價值之一是在于互動的平臺數(shù)字管理理念，從單一項目管理決策輔助，擴大到運營體系互動互通的決策優(yōu)化。”京港地鐵CIO賀贊賢說，杉數(shù)科技智能決策算法平臺，未來有望能為城軌運營提供從客流預(yù)測，到排車排人、排修等一系列的決策鏈路上優(yōu)化賦能，達成智慧城軌建設(shè)的使命，為乘客及城市提供更優(yōu)質(zhì)的出行體驗。

“智能決策是數(shù)字化的終極目標(biāo)和最終的原動力。”杉數(shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CEO羅小渠說。從2016年成立，杉數(shù)科技就提出“智能決策”，此后也一直圍繞這個目標(biāo)不斷進行技術(shù)升級。

3月30日，杉數(shù)科技正式公布了核心技術(shù)引擎COPT求解器6.5版。在公布的前一天，國際權(quán)威測試榜單ASU教授Hans Mittelmann測試平臺最新數(shù)據(jù)顯示，杉數(shù)優(yōu)化求解器COPT6.5在近20多個模塊測試中獲得5項第一和5項第二的優(yōu)異成績。

其中，線性規(guī)劃領(lǐng)域，COPT6.5在求最優(yōu)頂點解和求最優(yōu)數(shù)值解兩個模塊上均取得世界第一的成績。值得一提的是，杉數(shù)從2019年5月份發(fā)布第一版線性求解器開始，COPT求解器在線性規(guī)劃模塊至少75%以上時間位列榜單第一。作為在現(xiàn)實中最常用的整數(shù)規(guī)劃，杉數(shù)優(yōu)化求解器COPT取得了世界第二，同時COPT也是整數(shù)規(guī)劃榜單上唯一的國產(chǎn)求解器。

此次COPT6.5還新增加了函數(shù)回調(diào)Callback功能。該功能可以幫助用戶在求解一些復(fù)雜問題，使用整數(shù)規(guī)劃建模時，反復(fù)調(diào)用函數(shù)計算求解。

“雖然在一些線性和非線性的模塊杉數(shù)跟榜單上的其他企業(yè)一樣或者比它們更好，但整數(shù)規(guī)劃模塊還存在差距。“這一模塊極端重要，占了80%的場景，我們必須做到跟最先進的企業(yè)性能一樣或者比它更好。”杉數(shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CSO 葛冬冬坦言，未來將繼續(xù)降低整數(shù)規(guī)劃模塊求解速度上跟歐美企業(yè)的差距。

但在技術(shù)比拼之外，求解器跟模型之間的配合也極其關(guān)鍵。

例如杉數(shù)早期跟國內(nèi)一家頂級ICT廠商合作時，技術(shù)上跟國際水平差距還很大，但最后計算的效果超過了技術(shù)性最好的Gurobi，“這種超越并不是在短短幾個月里面求解器有一個巨大的飛躍，其實是綜合性的模型優(yōu)化，求解器定制化的開發(fā)能力達到的綜合效果超過了它，這是非常關(guān)鍵的。”羅小渠說，“美國求解器不會幫國內(nèi)企業(yè)干這個事情，這就是我們服務(wù)國內(nèi)企業(yè)時一個很大的優(yōu)勢。作為國產(chǎn)求解器，我們可以打破這個技術(shù)壁壘，讓企業(yè)一起來看怎么更好優(yōu)化。”

從標(biāo)準(zhǔn)工具到行業(yè)解決方案

與COPT6.5一起公布的，還有兩款新產(chǎn)品：面向零售快消的決策優(yōu)化產(chǎn)品計劃宇宙（Planiverse）與面向工業(yè)制造的決策優(yōu)化產(chǎn)品數(shù)弈（LibraMind）。

杉數(shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CPO王曦表示，在幫助企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的近七年來，杉數(shù)發(fā)現(xiàn)，零售快消企業(yè)與工業(yè)制造企業(yè)各自面臨的經(jīng)營需求都具有高度普適性。例如，消費場景下，零售快消企業(yè)普遍亟待解決長/短周期、不同顆粒度下的需求計劃（包括新品計劃）、庫存計劃、補貨計劃、動態(tài)定價等一系列供應(yīng)鏈計劃難題；工業(yè)場景下，制造企業(yè)則希望打造不同交付模式下、多工廠生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)與柔性生產(chǎn)等經(jīng)營系統(tǒng)，以解決最優(yōu)生產(chǎn)計劃、多工廠協(xié)同、物料齊套等難題，實現(xiàn)最優(yōu)產(chǎn)線產(chǎn)能規(guī)劃、產(chǎn)供銷協(xié)同優(yōu)化、危機場景精確快速響應(yīng)以及最優(yōu)化能耗策略等。

計劃宇宙(Planiverse)—消費智能運營決策優(yōu)化平臺：基于新一代智能決策技術(shù)幫助企業(yè)構(gòu)建預(yù)測-優(yōu)化-模擬-協(xié)同的供應(yīng)鏈計劃分析決策閉環(huán)，精準(zhǔn)感知需求，敏捷響應(yīng)變化，智能輔助決策，驅(qū)動當(dāng)下業(yè)務(wù)增長，賦能未來發(fā)展變革。計劃宇宙可有效助力企業(yè)實現(xiàn)精細化、一體化、差異化運營管理。具體來說，場景細分保障供應(yīng)鏈計劃精準(zhǔn)可落地；從計劃視角查看未來供應(yīng)鏈計劃總體狀態(tài)；協(xié)同差異，拒絕“one-number-plan”。

杉數(shù)數(shù)弈(LibraMind)—工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺：以新一代智能決策技術(shù)直面復(fù)雜決策難題，統(tǒng)籌全業(yè)務(wù)要素，高效求解，全局優(yōu)化，構(gòu)建工業(yè)制造“決策大腦”，打破企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型核心壁壘，實現(xiàn)從“制造”到“智造”的跨越。杉數(shù)數(shù)弈能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)前瞻性規(guī)劃、高柔性響應(yīng)意見多目標(biāo)優(yōu)化。具體來說，從長周期產(chǎn)能產(chǎn)線規(guī)劃，到短周期經(jīng)營目標(biāo)分解，全面保障生產(chǎn)經(jīng)營效益；以靈活的策略組合拼接驅(qū)動柔性制造，快速應(yīng)對變局；從財務(wù)目標(biāo)到工序工藝，從元素平衡到節(jié)能減排，多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化。

目前這兩款智能決策優(yōu)化新產(chǎn)品已經(jīng)在美妝日化、食品飲料、生物醫(yī)藥、汽車制造、航空軌交、3C電子、化工等數(shù)十個行業(yè)數(shù)百家知名頭部企業(yè)落地應(yīng)用，并在收益及成本端的取得了顯著成果。

“兩個新產(chǎn)品本身都是長在COPT引擎上的，COPT也有一些新的算法引擎開始慢慢地冒出來，就像一棵大樹向上生長分杈。本質(zhì)上是從求解器和需求兩端在往中間搭橋。”羅小渠說，但杉數(shù)的目標(biāo)絕對不是簡單的發(fā)一堆應(yīng)用產(chǎn)品，最終會完成一個大的框架，或者是一個計算環(huán)境，能夠把所有產(chǎn)品全部整合在一起。

在智能制造和零售快消之后，下一個場景會是哪里？羅小渠坦言，作為創(chuàng)業(yè)公司，資源比較有限，在選擇行業(yè)和場景的時候會從機會、成本等很多維度去做判斷，會傾向選擇行業(yè)數(shù)字化領(lǐng)先、規(guī)范度高、配合度高的場景或領(lǐng)域。

在標(biāo)準(zhǔn)化和定制化之間

從目前國際上領(lǐng)先的三家商用求解器公司Gurobi、Fico、IBM來看，它們分別代表了三種完全不同的商業(yè)模式：全球范圍內(nèi)技術(shù)性最好的Gurobi只做求解器這一個工具軟件，沒有定制化，幾乎不做服務(wù)，具體到建模的服務(wù)要么客戶自己去做，要么第三方公司去做；Fico則是在求解器的基礎(chǔ)之上，同時也做應(yīng)用軟件，但主要以金融行業(yè)為主要的服務(wù)目標(biāo)，圍繞這個行業(yè)把整個產(chǎn)品和服務(wù)一起構(gòu)建的比較完整；第三種是IBM，是一個巨無霸——求解器只是它整個完善的底層技術(shù)里的一部分，這個計算體系上有各類行業(yè)性產(chǎn)品，產(chǎn)品上有咨詢和服務(wù)體系。這三種模式也代表了所有技術(shù)產(chǎn)品的商業(yè)化路徑。

以杉數(shù)科技的產(chǎn)品路徑來看，其選擇的是類似于IBM的思路：“引擎+產(chǎn)品+服務(wù)”。

選擇這個方式的原因跟中國的市場環(huán)境有關(guān)系。“中國頭部企業(yè)里對服務(wù)的要求是非常高的，它并不是簡單買一個標(biāo)準(zhǔn)化工具，這是之前頭部企業(yè)在購買和使用上非常大的痛點。”羅小渠介紹說，服務(wù)這種大型企業(yè)時定制化是不可避免的，企業(yè)有很強的溢價權(quán)流程也很長，幾乎不存在簡單的賣標(biāo)品的情況。

在杉數(shù)創(chuàng)立之前，很多大型央國企都是跟IBM這樣的國外大企業(yè)合作，但這些企業(yè)服務(wù)的并不好——中國市場的采購量只占其全球銷售額的幾個點，這么小的比例不可能在中國投入優(yōu)質(zhì)的服務(wù)資源、產(chǎn)品資源。

但定制化的問題就是需要投入大量人力、財力、物力，定制化產(chǎn)品服務(wù)和標(biāo)準(zhǔn)化工具之間，杉數(shù)如何平衡？羅小渠的答案是“模塊化”。

“我們對未來有一個預(yù)期，有點像預(yù)制件工廠，東西造出來可以自己組裝也可以交由第三方組裝，但最核心的能力是放在預(yù)制件的打造上。”羅小渠說，就像提供一個積木盒子，客戶可以自行搭建，這樣效率相對來說比較高，也是杉數(shù)科技在摸索的一條重要路徑。

在過去近七年時間里，杉數(shù)科技并沒有簡單的追求商業(yè)化。依托COPT求解器技術(shù)平臺，杉數(shù)服務(wù)了中國數(shù)十個細分行業(yè)中的數(shù)百家頭部企業(yè)，從計算的視角重新審視需求邏輯，探索新一代管理軟件的邏輯和架構(gòu)，推動中國產(chǎn)業(yè)運營方式的根本性轉(zhuǎn)變。

“做難而正確的事。”面對正在發(fā)生的大變局，作為產(chǎn)業(yè)與技術(shù)的連接者，作為國內(nèi)為數(shù)不多的真正意義上的國產(chǎn)自研商用優(yōu)化求解器，杉數(shù)選擇迎難而上。

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