如何用數學語言來描述一個問題？又如何在有限的時間內依據數據做出直接決策？2016年7月，4位斯坦福大學博士帶著疑問和初心回國，聯合創辦杉數科技（北京）有限公司（下稱杉數科技），同時設立了上海地區分公司，在2017年，杉數科技獲得“國家高新技術企業”榮譽。

潛心研發 打造智能“求解器”

尋“解”途漫漫其修遠兮，必將上下而求索。“由於國內很多企業，尤其是一些高新技術產業，如國家電網、南方電網、航空公司等所用的數據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一款具有自主知識產權的‘求解器’。”杉數科技聯合創始人羅小渠介紹。針對企業急需優化解決的問題，他們將在抽象的大數據基礎上，為企業提供直觀、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科技的創始人，他聯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”的研發之路。

“看似簡單的‘求解器’，其實在技術層面要求非常高，從數據的收集、計算，再到模型優化，這其中的難點就是參數的計算。”羅小渠介紹，他們用了3年的時間，自主研發成功國內首個商業求解器平台--“杉數數學求解器”。

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

“此前，我們對美國IBM公司關於智能決策技術及其在全球各個國家和地區的知識產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，進而確定產品的設計和研發。”羅小渠表示，對知識產權的重視，防范知識產權風險，才能確保企業今后的發展。

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，但優化算法可以更好地解決多約束條件。”羅小渠告訴記者，在物流行業中，有限的運輸資源、多變的客戶需求給運輸配送環節帶來了極大的挑戰。傳統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。

針對這一問題，杉數科技團隊專門研發設計了一項“確定車輛開行距離的方法及裝置”技術，並開發了小馬駕駕（PonyPlus）運輸優化系統。“小馬駕駕利用優化的算法，提取車輛、訂單、地點等信息，從而賦予企業車輛路徑優化、智能訂單匹配、智能物流配送等能力，節省運輸車輛、調度時間，降低運輸裡程和運輸成本，大大提高了企業的運營效率。”羅小渠說。目前，杉數科技已圍繞這項技術提交了相關專利申請。

運輸優化系統、智能配補貨系統、智能定價系統、智能計劃排產系統、智能選址系統、智能倉儲系統……如今，這支4人的團隊已壯大到百余人，他們利用海量數據，幫助企業定制多種數學規劃求解方案。“之前我們的團隊將滴滴打車基礎數據連接至杉數智慧鏈平台，通過平台對數據的清洗、過濾、標簽化，建立數據化模型，利用優化的算法技術，再輸出到滴滴已有的業務系統中，一站式幫助企業實現精細化運營和人工智能決策。”羅小渠說。

“從始至終，杉數科技都在做兩件事，第一件事‘求解器的開發’，第二件事‘打造智能決策智慧鏈’。”羅小渠堅定地說。如今，大數據時代幾乎讓所有領域都發生著數字“蝶變”，而杉數科技將持續挖掘、整合大數據信息，驅動企業創新決策，讓“數據風暴”發揮更大的價值。(本報實習記者 劉娜)

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