AI的另一种姿势
“我们输出的是一个可见、清晰的结果，可以用数据直接测量，这是我们做的这件事儿的特点。”
文丨Angrybaby
去年A轮融资4000万之后，杉数科技一直没顾上对外宣布。业务正式运营一年多，杉数科技已经完成了营收回款过千万，这在一片AI公司炒估值炒创业团队背景甚至炒发布学术论文、参加高逼格学术会议的洪流里，尤为清奇。
这似乎与其核心的技术——以优化算法及数学建模为核心的智能决策技术一样，或许不是那么性感，但极为实用。
了解到，杉数科技已拿下了京东商城、滴滴、顺丰、永辉超市等一系列巨头的订单。
“目前主动找我们的客户太多，我们的服务能力远远不够。”杉数科技CEO罗小渠颇为忧愁。作为一家创业公司，杉数科技有一流的团队和市场定位，一流的拿大客户的能力，但在集中爆发的市场需求面前，步伐依然显得不够快。
这是一种实用的AI技术
“我们输出的是一个可见、清晰的结果，可以用数据直接测量，这是我们做的这件事儿的特点。”
以与某啤酒巨头的合作为例，杉数科技为其提供城市大仓到门店各渠道的B2B补货配送优化。
这里从品牌商角度需要知道三个问题：第一是运力，可以是自己的车队也可以是第三方车队，需要告诉承运部门需要多少辆车；第二需要知道这么多车，每辆车去哪些地方？传统的方法是一个人负责一个配送区域，今天100单跑100个地儿，1万单就跑1万个地方，订单高度不平均，不能动态调整；第三是知道了每辆车去哪些地方后，先去哪儿后去哪儿？
杉数科技CPO王曦告诉，以上每个环节都可以被优化。通过其优化算法，整个城市配送至少达到三个层面的优化效率。
第一，人工减少，原本可能需要两个排班的人花很多个小时去做每天的订单分配，用大车还是小车？装箱规格等需要人来判断的许多问题直接被系统自动化替代；第二，用车数量直接节约了20-30%；第三，路径优化后配送时间短了，节约了成本。
这种直接输出数据结果的优化算法，让杉数科技的技术听上去没那么酷但却很实用。尤其在整个零售供应链体系里，从前端的产品定价到物流配送、仓储、生产制造，每一块链条都需要效率的极致优化，每一个环节效率的提升都将带来企业整体利润的提升。
在互联网、移动互联网人口红利时代，零售行业全心全意在跑马圈地，无所谓效率优化。但在人口红利消失后，零售业又回归到了追求对每一个环节效率的提升。
罗小渠告诉，杉数科技跑了一年后，2017年的回款已经超过了一千万，真正落地了一些案例，找到了一条让抽象的优化算法落地的路径。
“中国的AI企业动辄估值好几个亿美金，它们实际到手的收入可能才几百万。很多企业拿出来讲的不是真正的客户落地，而是发的文章数量、参加的会议规格，没有在商业上找到真正的应用场景。”罗小渠称，杉数科技的价值远远被低估了，在2C的投资逻辑下是看不懂2B市场真正的价值创造机制的。
服务10亿级别企业需要什么能力？
目前，杉数科技定位供应链优化，瞄准营收规模10亿以上的企业服务，主要提供五块服务：运输优化（调度运力资源，用几辆车？怎么优化路径？先送什么后送什么？）、场景式仓储（货架怎么摆放更优化？）、网络优化（核心是选址）、库存优化（如何补货，如何在不同的仓库之间调拨？）、定价。
2017年，杉数科技跟国内的一个零售行业巨头合作的就是门店的选址。与腾讯和支付宝提供的门店选址不同，杉数科技主要提供底层算法，这套算法模型包括两个层面：
第一是基于需求数据的判断，跟阿里、腾讯的服务相似，需要分析用户在哪儿？
第二是基于零售体本身的系统化优化问题，例如门店与门店之间的距离多少合适？主路口还是岔路口？支撑仓和门店之间的配送时间和效率是否合理？
而这些是杉数科技优化算法所擅长的。
“核心是一套优化算法。”罗小渠所指的优化算法是杉数科技的核心能力和产品，在杉数科技的产品架构里，底层是一套优化算法求解器。2017年，杉数科技牵头发布了国内首个运筹学算法平台LEAVES，是中国第一个成规模的运筹学算法求解器。
这个算法源自杉数科技的创始团队，五位核心成员均来自斯坦福大学，包括斯坦福大学教授叶荫宇，冯·诺依曼奖唯一的华人得主。这个团队核心所学为运筹学，核心就是用优化算法解决系统平衡问题，在所有的选择中找到最佳平衡点。
例如大量的资源分配问题，一个广告位置到底该放哪个广告？一个产品定价除了成本和利润标准外究竟定什么价位会带来最大的收益？优化算法面对一个复杂的系统问题，最终会给出一个确定的答案和选择，而不是像普通咨询公司那样给出一个趋势或者范围。
罗小渠解释，优化算法是AI领域中的一个核心算法体系，大量的机器学习和深度学习问题最终都可以归结为优化问题，而且优化算法在供应链相关的领域中（如物流、零售等）有非常直接的应用价值。
“亚马逊有一个专门的供应链技术团队，还有一个专门的优化算法团队，两个团队加起来好几千人。而中国在这个领域还是很落后的，连要建一个几十人的团队都非易事，核心是没人。”罗小渠称，杉数科技是极少数真正从事优化算法开发并能将技术方案落地到企业让企业付费的团队。这也是杉数科技可以拿下滴滴、京东、德邦等一众一流企业的资本。
据了解，目前中国的企业已经开始跑美国找运筹学的人才。罗小渠认为，运筹学是在数据的基础上做决策，统计学人才这两年在市场上的价码翻了好几十倍，运筹学的需求已经在慢慢衍生。
这是一个刚刚开始的红利战场
2018年，杉数科技有一个重点目标，即技术体系的模块化。罗小渠将其定位为杉数科技具有战略意义的大事。
一开始，杉数科技凭借绝对的技术门槛只服务大企业，提供的是定制化的服务，一个项目几百万起，平均每个客户一年的订单超过1000万。但完全定制化的服务无法规模化复制，杉数科技试图在底层算法基础上，把技术方案模块化，如乐高积木一样，这些无数微小颗粒度的技术模块，可以在任何一个需求上自由组合拼接出一套个性化极强的产品，达成标准化和灵活化之间的平衡。
这似乎延续了杉数科技团队的基因，总在追求最完美的平衡。
除此之外，杉数科技还尝试了两个产品：智能库存管理系统“StockGo库存狗”和智能配送路径规划系统“PonyPlus小马驾驾”。其中，库存狗主要面向小微电商企业，可以植入ERP系统，在原有的系统基础上提供更优化的算法决策支持。小马驾驾主要服务年运输规模千万以上的企业，重点在B2B城配服务。
“中国是个天然市场，中国公司几乎没有能够自建优化算法技术体系的，对于第三方技术平台有强烈的需求。”罗小渠称，美国超大型企业不少会内部自建优化算法团队，主要源于该技术在美国发展较早，而当时数据主要在企业内部，同时传统的技术结构决定了解决方案本身的强个性化和对于人工干预的依赖。
但随着互联网、移动互联网、iot带来大量公共数据，数据在全球范围内的流通已经很通畅，同时算法技术的演进使得解决方案的自适应程度大大提升，这给第三方技术平台的出现带来了机会。从数据本身、技术本身的发展，服务的外置化更有效、性价比更高，未来越来越多的企业将用外置的服务取代内置的团队。
而这一效应在中国市场将会尤其明显：在需求快速扩大的同时，企业面对的是人才储备缺乏，自建团队需要很长时间的困境。这正是杉数科技这样的第三方技术平台崛起的历史机遇。
杉数科技在中国市场的服务经验也验证了这一趋势。杉数科技的合作客户典型地有着极强的业务资源和业务网络，公司从历史发展路径到组织结构再到公司文化都是高度业务导向的，此类公司要自建算法团队并非易事，一来触及不到合适的人才，二来人才的融合管理也很具挑战。这样的公司在中国非常有代表性，对于他们而言，杉数科技是天然的长期合作伙伴。
“我们公司的发展战略是一纵一横，一纵是供应链市场，一横是服务大量广泛的优化计算需求，如国防安全、医疗金融、航空能源等等。”罗小渠称，目前国内大型企业使用的优化求解软件都被国外的公司垄断，而杉数科技的目标，就是让优化算法的应用全面国产化。
目前为止，杉数科技已经获得两轮融资，上轮融资约4000万元，由高达投资领投，联想创投、将门创投跟投。
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