杉數科技打破國際壟斷,整數規劃求解器全球第二,新融2億元

原標題:杉數科技打破國際壟斷,整數規劃求解器全球第二,新融2億元

杉數COPT2.0整數規劃測試結果杉數COPT2.0整數規劃測試結果

杉數科技是一家人工智慧決策公司,依託于深層次數據優化演算法和複雜決策模型的求解能力,致力於為企業在海量數據環境下的複雜問題提供解決方案。其基於海量數據,利用運籌學與機器學習將實際問題轉化成複雜數學模型求解,解決企業實際中包括庫存優化、倉儲管理、智能運輸、網路優化與選址、收益管理等一系列業務場景中的優化問題,為零售、物流、製造等多個行業提供全鏈條技術服務。杉數科技於2016年7月由羅小渠、葛冬冬、王子卓、王曦四位斯坦福博士聯合創立。

這裏說的求解器指一種進行演算法優化的底層專業計算軟體,可幫助用戶將複雜的商業問題建模為數學問題,並從成千上萬個可行方案中找出最優解。其應用場景包括,在能源領域進行無功調度優化,在航天領域進行航天器軌跡優化,在電商領域進行營銷策略優化等。

過去幾十年來,求解器作為基礎軟體,始終被國外公司壟斷,直至2017年10月杉數科技與上海財經大學共同發布了第一款數學規劃求解器LEAVES之後,才有了葛東東創業之初說的「中國人自己的求解器」。在此之前,全球最大的三家都是美國公司,分別是IBM旗下發佈於1988年的CPLEX、美國個人消費信用評估公司FICO旗下發佈於1983年的Xpress,以及成立於2008年的Gurobi,三家合計佔有全球市場超過90%的份額。

葛東東以電力系統舉例求解器的實際應用場景,「省網裡面有幾百個機組,這些機組15分鐘要檢查一次,根據當下的需求決定未來某個電站是啟動還是關閉。水電站、火電站啟動和關閉的費用都很高,所以每15分鐘檢查一次以後,即時就要決定哪些開,哪些關,每條線路要輸送多少電量。這個是瞬時決策,把所有資源配到最優狀態這就是最好的。最後使用杉數科技的優化建模方案后能夠使求解速度提高近30%,在10秒內的出最優解。」

在南方航空發動機管理優化項目中,COPT求解引擎通過構建發動機送修預測模型、維修策略模型、換髮優化模型、全壽命周期模型,發動機優化項目節省成本支出近億元,實現了非計劃下發率下降8%,租賃成本降低4%,發動機相關維修成本縮減2%。

當天,杉數科技宣布完成近2億元規模C輪融資,由中銀國際領投、天任投資跟投,資金將主要用於產品研發與推廣、團隊建設等。在解釋融資之後的投入規劃時,聯合創始人&CEO羅小渠闡述道,「關鍵在技術研發上,繼續增強投入。」

「這個投入主要會體現在三個方面:第一,求解器技術的持續完善。第二,新一代的計算技術和求解器技術融合是我們下一步重點投入的,包括新的演算法、軟硬體技術結合。第三,真正意義上打通和融合從引擎到中台,再到場景的數字化鏈條或者數據鏈條。」

在採訪中,杉數科技聯合創始人兼CPO王曦提到,中國企業的運營和發展,很大程度上在現在已經從採摘時代進入到農耕時代,企業已進入精細化運營的模式。

羅小渠補充了自己走訪行業內頭部的大型企業的一個發現,「雖然今天大家都在想辦法獲取前端的增長,但企業全產業鏈精細化運營能力才是下一階段真正決定企業生死的事情。從碳排放上會表現的更加明顯,產能利用率提升,物流行業車輛使用率、油耗降低,從這些環節上就已經能帶來非常明顯的碳排放的下降。」

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