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冬冬|杉数科技创始人葛冬冬：疫情带来了国产求解器的“爆单”刚需

_原题为 杉数科技创始人葛冬冬：疫情带来了国产求解器的“爆单”刚需
在新冠疫情暴发时 ， 老百姓突然爆发出的口罩、消毒液、洗手液、厕纸需求 ， 曾一度让以预测营销为生的人工智能陷入“智障” 。 销售预测失误带来的下一步影响是库存管理失误 。 这对于大型商超 ， 生产商来说 ， 意味着巨大的损失 。
为了解决这样的bug ， 有一群人想到了用“数学规划”来解决 ， 快速敏捷的预测策略调整 ， 结合输出相对稳定的抗干扰鲁棒性(Robust)数学优化模型 ， 稳定表现的背后 ， 是一个时时刻刻高速运转的数学规划求解器计算引擎支撑 。 在运筹学里 ， 对于数学规划求解器的定义是 ， 针对多种已经建立的线性、整数及各种非线性 规划模型 ， 进行算法优化的求解器 ， 可以看作一个“黑盒子”软件系统 。
2015年 ， 上海财经大学教授葛冬冬领衔的科学家团队在服务国内电网需求的过程中遇到了求解器国产化的要求 。 他开始着手组织团队 ， 尝试着发展国产求解器 。 2016年 ， 葛冬冬联合几位当年在斯坦福的博士同学 ， 共同成立了杉数科技 ， 通过为各行企业提供运筹学咨询、开发服务 ， 同时 ， 也把求解器研发作为公司最核心的任务和未来的技术支撑 。
去年9月 ， 杉数科技研发的求解器COPT线性规划部分首次参与世界公测平台的打榜初战告捷 ， 在上榜的求解器中排名第一 。 今年COPT以成熟商用求解器再次挑战夺魁 ， 领先第二名的优势 ， 从43%扩大到117% 。
近日 ， 葛冬冬在接受澎湃新闻采访时表示：“相比于不上榜的最好商业求解器Gurobi ， CPlex等 ， 尽管不是同场竞技 ， 但我们在基准测试集问题的表现上已经非常接近 。 更重要的是 ， 在超大实际问题的应用上也越来越稳定 。 ”
疫情带来的求解器“爆单”刚需
新冠疫情带来了更加复杂的国际环境 ， 国产求解器的需求在这样的环境下更加迫切 。
葛冬冬告诉澎湃新闻称 ， 自去年12月至今 ， 公司订单已接近一亿元 ， 至6月销售额已达到去年全年的两倍 ， 在疫情下逆势强劲增长 。
尤其是对于拥有较长供应链的企业来说 ， 要在疫情期间后 ， 重回正轨 ， 人员需求 ， 原材料抢购 ， 以及物流联动 ， 三者缺一不可 。 疫情结束 ， “暴涨”的订单所需要的人力、物力、财力会大幅增加 ， 打乱所有的生产计划 。 而原有的销售及生产计划被打乱 ， 制定新的销售及生产计划又面临高度的不确定性 。
在这种情况下 ， 大规模数学规划求解器（优化求解器）就能为企业提供一个全局的统筹规划 。
比如 ， 通过产能模拟系统 ， 预测疫情之后工厂原材料的需求量 ， 进入网格化统计 ， 以市县为单位 ， 进行原材料推演 ， 防止下一步出现原材料的恐慌和无序调动 。
据葛冬冬介绍 ， 杉数目前的商业合作伙伴涉及行业丰富 。 新型工业互联网平台搭建 ， 人工智能算法开发 ， 建立完整工业机理模型库 ， 助力大飞机智慧大脑和智能制造；实现制造、仓储、网络、库存、路线、选址、定价的智能化与精细化 ， 帮助多个海内外科技零售商全面提升效率 。 值得一提的是 ， 从卫星轨迹计算到机群紧急调度 ， 从电网潮流计算到芯片排线优化 ， 杉数科技下属部门求解器组“天枢院”还在为多个国家重大项目提供核心技术支持 。
国产求解器性能提升
从去年的首次打榜到今年将与第二名的领先优势扩大到117% 。 葛冬冬坦言 ， 进步主要来自两方面 。 首先是求解器的速度求解稳健性有了提升 ， 另一方面是在解决超大问题上 ， 比如包含几千万变量的问题 ， 有了更突出稳定的表现 。
“包含几千万变量的问题 ， 我们现在解决起来已经很稳定了 。 可以说真正进入了工业级可用阶段 ， 而不是只是单纯的一个打榜冠军 。 ”葛冬冬告诉澎湃新闻 。
国内求解器的可用、好用之后 ， 也给杉数科技带来了更多的订单 。 目前华为、京东、小米、商飞等20余家中国企业都是杉数的合作伙伴 。 这也意味着 ， 这款商用求解器已经能够逼近甚至追平雄霸多年的传统海外寡头 。 此前 ， 全球只有约十家商用大规模优化求解器提供商 ， 而以美国的Gurobi、CPLEX（IBM）和Xpress（FICO）形成的寡头格局已持续几十年 。
在葛冬冬看来 ， 求解器是优化产业链与供应链、为复杂生产场景提供智慧决策的“引擎” ， 也是事关国家基础设施建设能级提升、军事战略资源调度与部署的核心技术之一 。 中国企业渴望通过智能化、精确化的管理系统升级 ， 利用大数据与算法革新获得推动潜力 ， 但要获得竞争力和主导权 ， 这样的格局必须攻破 。 “‘面壁十年图破壁’ ， 回国十年的冷板凳 ， 我们是带了点英雄主义的 。 ”葛冬冬特别感慨 。
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