杉数 | 中国第一家D2D公司
“我们昨天投了一个项目，是斯坦福顶级的教授、天才级的博士做的大数据应用，帮BAT级别的企业做服务。这种东西的出现，马云也只能望洋兴叹，对于这种技术，我就只有脱帽的份儿了。我们要投就投这种，这样的企业是我们顶礼膜拜的企业。” 被问到最近在人工智能上的投资时，徐小平这样说。他认为，只有新的技术才能颠覆巨头。
大数据、人工智能已经成为这个时代最新鲜热辣的概念，然而要真正地发挥数据的价值、实现对于人类思维的高效模拟并如人脑般作出决策，却有着不低的技术门槛。要跨过门槛，不仅需要经验，更需要智慧；不只需要人力，而且需要优质、顶尖的大脑。具备这一切、徐小平口中“顶礼膜拜”的这一家企业，就是杉数。
杉数科技启航于2015年年末，当时资本的寒冬渐现端倪，对创业来说，并不算一个友好的季节。以寥寥数人的极小规模起步的杉数，很快就获得了电商和金融业巨头1500万的合同。公司正式注册后一个月，就完成了由真格基金和北极光创投的200多万美元的天使轮融资，而2016年上半年数据类创业公司在天使轮获得的最高投资只有1000万人民币。
资本的认可来得顺理成章。大数据及其相关产业的兴起是未来的必然趋势。在新兴的大数据产业链上，数据的提取、储存、分析、预测、建模、决策，每一环都有着迥异于以往的挑战和机遇。在大数据产业链的顶端，即复杂约束下的建模和决策——因其技术难度和所需专业知识的门槛，国内还处于一个相对的空白状态。填补空白的最重要因素之一，是一门已经发展七十余年的学科——运筹学，而杉数最大的优势就在于此：公司首席科学顾问，斯坦福大学的叶荫宇教授，运筹管理学最高奖，冯•诺依曼理论奖的唯一获奖华人，华人运筹学的泰斗，也是优化中最重要算法之一——内点算法的奠基人。公司创始团队中，有多位斯坦福大学管理科学与工程系的博士来自叶教授门下，在国内外顶级高校和公司都积累了丰富的行业经验，对数据与模型、企业与市场、趋势与机遇都有着深刻的把握。更有多位斯坦福和哈佛博士，如Hastie教授的高足等，专长于机器学习与数据分析，与运筹学家一起，将数据科学的产业链条构筑完美。
杉数科技以杉（斯坦福的校徽标志）和数（数据科学）为名，致力于打造一个大数据时代，拥有独特核心技术的科技企业。核心技术就是核心竞争力，在多数大数据公司仍在数据的初步分析阶段，依赖于一些经典数据分析的模型，拼杀一个红海市场的时候，杉数的科学家群体厚积薄发，快速进入国内市场缺失的一环，即依托于高质量的数据分析结果，专注于深层次的数据优化算法和复杂决策模型的求解。
在多个行业，杉数都有丰富的历史业界经验积累，IBM、波音、谷歌、诺基亚、华为、FICO，AMEX都与杉数科学家团队有过合作。
收益管理
2013年，IBM根据杉数科学家团的研究结果制定了大型采购的组合定价策略，增收过亿美元。2015年，团队多名科学家获美国收益管理协会应用奖项，目前杉数正与国内最大电商企业之一长期合作，为其动态收益管理提供全面技术支持，帮助其构建起动态的智能定价系统。
物流
自2005年起，波音公司的送货网络、谷歌地图的街景功能、诺基亚Here地图的智能巡航、Oracle的网实时物流系统软件……杉数的科学家团队为海内外公司开发的物流产品，在车队的调遣、最后一公里派遣、服务区域的科学划分等多个问题上大显身手。
我国的物流管理效率还远远落后于发达国家，利润水平很低，大有可为。目前杉数和全国规模最大快递公司之一已基本敲定合作方案，同时全面合作于国内某标杆性电商企业，共同构建无人仓项目的算法系统。
库存
2015年，杉数团队曾为国内某最大闪购电商企业设计了数据驱动的智能库存策略，在实测品牌中，剩余库存积压有了平均50%以上幅度的降低，而毛利率同时也获得了明显增长！
看似惊人的提高，也在情理之中——杉数多位科学家与波音公司合作多年，为其设计过不确定环境下的库存策略、供应链网络的构建，也曾为华为早期的国内库存布局做过构建设计，这一设计是国内早期应用运筹学技术的成功范例。
金融科技
2006年起，叶荫宇教授就曾帮助美国最大的信用商FICO，解决其征信系统中大规模机器学习模型的计算困难。而2007年起，美国运通卡（AMEX）的反欺诈、消费习惯判断、债务追偿等多个项目中也有杉数多位科学家的参与，在大数据概念还未兴起的年代，就已经从45万账户，近40亿美金交易记录的巨大数据中运用多种数据模型与统计方法，结合运筹学的动态规划，鲁棒优化等技术，为AMEX提供技术指导。
而今，结合了更高维度，更大体量的用户数据，基于传统的50维金融数据的信用体系已经不敷使用。新的征信系统的搭建和风控技术的构筑，都对我们产生出新的挑战。杉数科技正在与网易金融，乐视金融等多家新型互联网金融公司合作，借助于杉数自主开发的大规模算法套件，构筑高效的模型与算法。
全世界第一流的智慧，在世界顶级公司中磨砺，杉数把最优秀的科学家团队带回祖国。美国空军部的无人机巡航方案、多个原油的开采策略、加州交通部的智能电网调度、AOL的在线拍卖机制和广告平台效益最大化，乃至游戏中的角色量化与模式切换的平衡设计，各行各业，都有着杉数科学家的最新研究与技术实践。
公司推崇科学家文化，目前公司内有十多名来自于高校和科研机构的真正一流科学家。斯坦福一系，有CTO王子卓博士，24岁博士毕业，科研成果累累，运筹学界拔尖的青年学者，为业界多次解决业务难题；有首席科学家葛冬冬博士，2016年中国运筹学会青年奖，也是多个业界项目的核心负责人。产品负责人SVP王曦博士刚从谷歌辞职；年轻的小师妹勒雅博士是机器学习的权威Hastie教授的弟子……
也有更多的科学家储备，如核心科学家何斯迈博士，历届奥数（IMO）最强金牌之一，转战运筹学领域后，多次解决行业的科研与实践难题。蓝光辉教授，佐治亚理工（终身）副教授，是年轻一代中将优化算法和机器学习结合的翘楚人物。也有多位哈佛、佛罗里达、明尼苏达等海外名校的优秀科学家加盟。
背靠着华人运筹、运营管理与数据学界，杉数聚集的人才，大都是在海内外历练过的中坚力量。作为海外学术界优质华人科学家与国内企业的桥梁，杉数接下来要做的，主要是两件事：
一、为数据的分析提供基础的算法和软件支持，特别是优化算法求解器的开发，和机器学习和深度学习的基础底层优化算法的效率提升和成熟模块开发。
二、为数据驱动的复杂决策问题提供算法和模型支持，为多个商业领域的重要问题提供端到端的解决方案。杉数涉及的领域主要包括动态定价、供应链（物流和库存）、金融科技（征信、风控）等。
对于超大规模的数据问题的处理，特别是统计与机器学习模型的求解，叶荫宇教授和蓝光辉教授在快速高效的一阶算法上有着很多全世界最领先的技术储备，两位教授的团队领衔杉数机器学习与深度学习算法的体系搭建，并有多名杉数的海归科学家参与。杉数目前正在打造大数据决策服务云平台，让中小型企业客户以较低的成本直接在云端获取SaaS服务。未来一年内，杉数将完成求解器和机器学习算法套件的搭建。
在海外，很多企业都有自己的运筹学团队，而且每年都会以高额投资与高校的运筹学教授合作。归国创业，对于杉数的科学家们来说，意味着高昂的机会成本。但是，中国的大数据产业链断裂的问题已经不容忽视。多年来，中国都没有自己的优化算法求解器（Optimization solver），主要靠海外购买，或者使用海外的开源求解器。叶荫宇多次指导上海财经大学的LEAVES并行优化求解器项目，就是希望这个团队可以“为中国尽一份力，开发出自己的solver”。
如果不能落实到决策，数据的价值就大打折扣。杉数在D2D上的深厚积淀，将撼动中国的大数据产业形态。首席科学家葛冬冬博士说：“叶老师带领大家走出第一步时的期许，就是帮助国内的企业，通过量化和精细化，科学地提高决策水平、提高企业的国际竞争力。整个团队做为优化运筹领域里的践行者，知道这件事情的深远意义，当然，也知道潜在会遇见的困难。但无论何时，杉数都不会忘记初心。”