超越阿里達摩院成績,這個斯坦福團隊用“國產求解器”助中國企業實現智能決策|快公司

(圖片來源:Pixabay)
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“高性能科學計算軟件的開發,一直是工業界和學術界關懷的問題,MindOpt的單純形求解算法排名榜首,是中國企業近些年來在優化計算軟件范疇獲得的重要成功之一。”中科院數學與系統科學研究院研究員戴彧虹評價道。
今年8月,阿里巴巴達摩院宣布,該團隊研發的數學規劃求解器MindOpt參加國際權威的Mittelmann榜單測評,成功求解出了測評中全部40個線性規劃問題,以快于第二名10%的速度優勢,在單純形法測評中排名第一。
數學規劃,也就是將復雜的現實問題建模成數學問題,并用數學方法進行求解的過程。在人們常說的智能決策之中,“智能”引擎的其中一個就是數學規劃,而求解器則是求解數學規劃問題的軟件。
求解器的技術壁壘高、研發難度大,國外已經出現了不少成功商業化的求解器團隊,中國具備研發能力的團隊屈指可數,無論是規模還是技術都與國外求解器有一定的差距。受美方的禁令波及,中國制造產業也正在尋找“國產替代”。因此,這一次達摩院成功登頂,在中國科技圈引起不小的震動。
不過有趣的是,沒到兩個月,由美國亞利桑那州立大學漢斯·米特爾曼(Hans Mittelmann)教授維護的這一權威榜單,悄悄更換了多個規模更大更困難的測評問題,并對多個求解器進行更新,競爭一直呈白熱化狀態。
截止最新11月2日,MindOpt在Simplex LP(線性)求解器榜單中排第三,被另一家中國初創企業——杉數科技(北京)有限公司(以下簡稱杉數科技)研發的“COPT數學優化求解器”所超越,后者已持續位列該榜單前三近一年半時間,其中絕大部分時間名列榜首。

求解器榜單最新排名情況
值得注意的是,“COPT數學優化求解器”不止在線性規劃單純形法技術領域,而且在線性規劃內點法(Barrier Method)求解器、大型網絡優化基準測試兩個細分榜單中均排在前三,這兩項MindOpt并不在榜單當中。
這項求解器技術是一家創業團隊——杉數科技的核心技術產品。杉數科技也正在摸索將這項技術商業化,用在人工智能決策領域,幫助企業在復雜問題中獲得最優解。
11月18日,杉數科技宣布完成近億元B輪融資,引入萬科集團及天任投資兩個重要戰略股東,資金將主要用于產品研發與推廣、團隊建設等。
在此之前,該公司也獲得了真格基金、北極光創投、聯想創投、將門創投等知名基金的投資。
杉數科技聯合創始人&CSO、斯坦福大學運籌學博士、上海財經大學教授葛冬冬告訴鈦媒體App,在他看來,工業4.0和互聯網時代依靠AI技術幫助企業進行相關決策是大勢所趨。杉數科技利用“求解器”和機器學習引擎,以“企業決策大腦”優化中臺為支撐,可幫助客戶(企業)在各種復雜問題下完成最優決策,而這也是目前很多公司發展過程中的迫切需要。
“COPT數學優化求解器”:幫助企業擁有智慧決策大腦
對于數學規劃求解器來說,它的底層技術是應用數學中的運籌學。
運籌學是近代應用數學的一個分支,主要是研究如何將生產、管理等事件中出現的運籌問題加以提煉,然后利用數學方法解決問題的學科。而在運籌學里,對于數學規劃求解器的定義是,針對多種已經建立的線性、整數及各種非線性規劃模型,進行大量計算,尋求出最優解決方案。
由于整個算法優化求解過程可以看作是一個“黑盒子”引擎,因此,求解器也被業界稱為算法上的“芯片”。
在求解器誕生之前,這一步通常是由人工完成——依賴有經驗的業界研究員們手動計算模型的最優解。在模型復雜或者數據量龐大的情況下,這個步驟消耗了大量的人力,結果準確性也難以保證。
此后,發展起以一系列龐大算力支撐的啟發式算法,不過這種做法往往只能尋求一些可行解決方案,求解質量和時間難以保證。
當下,在世界風云突變的市場環境中,很多企業決策者都是依靠數據簡單分析,進而根據經驗判斷做出企業決策性部署。一旦發生偏差與失誤,可能會造成企業處于危機狀態。

在這種情況下,如何能更進一步利用數據為企業服務,是行業亟待解決的問題。
杉數科技自研了一套名為“COPT數學優化求解器”算法系統,依托企業提供的過往數據,規劃多種已經建立的線性、整數及各種非線性數據模型,并將目標和約束以數學模型的形式進行有效表達,然后通過對這些數學模型進行求解,自動分析出多種決策方案,最終挑選出一套最佳的方案來供企業選擇。
以國內某ICT巨頭為例,該公司有上千個工廠和供應商,包含原材料和組件在內的零部件共有5萬多種,相互以復雜的一個網絡拓撲關系出現,材料信息、生產能力、工廠需求等均不相同。在它未來的一個計劃生產周期內,需要精確到每個車間要生產哪些東西,要生產多少,每小時要用到哪些零部件,變量和約束大約在5000萬至1億左右,這種體量以及精細的決策需求顯然需要算法的介入。
葛冬冬表示,利用“COPT數學優化求解器”,整個過程僅需大約2~3小時。通過這種優化決策,可以使生產排程訂單滿足率提高20%,產能損失率降低30%,排產排程人工干預降低70%,非計劃維修降低15%。

(來源:杉數科技官網)
除工廠的排程問題外,在連鎖商超企業面臨擴張計劃時,也需要“COPT數學優化求解器”來解決相關復雜問題。
葛冬冬介紹可永輝超市的案例。永輝超市現在在上海已經有300多家店,他們與杉數科技合作,用選址軟件做智能選址。
“比如,今年計劃開50家店,明年開100家店,后年開150家店,利用‘COPT數學優化求解器’就可以算出這50家店該怎么開、開在哪,明年100家店該怎么開、開在哪,互相之間不會產生惡性競爭。”
簡單來說,這些問題的解決,可能需要一個大的動態規劃系統來建模,而最后的求解,往往需要“求解器”這樣的計算系統來線性規劃(LP)、混合整數規劃(MIP)逼近正確值,求得最優解。
葛冬冬介紹,“COPT數學優化求解器”的使命,就是讓企業擁有“智慧決策大腦”能力,高效地解決一些復雜問題,并得到最優解。
此外,依托“COPT數學優化求解器”衍生的決策模型算法能力,以及物流倉儲等場景中的客戶需求,杉數科技還自主研發了“杉數智慧鏈”優化解決方案平臺,這是公司的另一產品業務。
杉數科技介紹,該平臺利用企業級大數據處理能力、決策模型算法模塊以及業務場景解決方案的一站式整合,為企業提供收益管理、庫存優化、倉儲優化、運輸優化、生產制造、網絡優化與選址等行業性智能系統解決方案,解決企業所遇到的供應鏈管理難題。
目前,杉數科技依靠自研的“求解器”以及優化中臺,基于供應鏈產品平臺經驗,已經在物流、交通、零售、金融以及智能制造等多個領域的的工業場景中推出成熟解決方案,服務的對象也包括蘋果、小米、滴滴、京東、永輝、海爾、上汽通用、順豐等多家頭部企業。
自主研發“國產求解器”,打造公司核心競爭力
過去30余年中,世界領先的“商業求解器”一直由歐美三巨頭Gurobi、IBM Cplex以及FICO Xpress所壟斷,而中國由于研發時間太長、投入資金數額巨大、運籌學人才稀少等諸多原因,一直沒有自主研發的國產“商業求解器”。
自2018年起,中美關系緊張,中興、華為、海康威視等多家中國科技企業先后被美國列入實體清單或被采取打壓措施。今年6月初,傳出哈工大與哈工程被禁止使用美國MathWorks公司的科學計算工具Matlab事件,讓整個軟件行業變得人心惶惶。
盡管歐美求解器三巨頭依然與中國企業正常來往,但多家在美實體清單中的科技企業都開始尋找國產替代,防止這些軟件未來將要通過美方許可審批。且加上國外軟件的售后服務欠佳等因素,研發“國產求解器”變得迫在眉睫。
在如今國際競爭環境下,國產求解器已成為中國需要突破的“卡脖子”工程。
葛冬冬認為,求解器是優化產業鏈與供應鏈、為復雜生產場景提供智慧決策的“引擎”,也是事關國家基礎設施建設能級提升、敏感戰略資源調度與部署的核心技術之一。
2016年,葛冬冬聯合他在斯坦福讀博時的三位同學羅小渠、王子卓、王曦共同成立杉數科技,嘗試發展國產商業求解器,避免受制于人,并且將其作為公司最核心的任務和未來的技術支撐。
經過三年的研發、試錯、迭代下,2019年,杉數科技正式發布“COPT數學優化求解器”。
與國外頂級求解器相比,杉數科技的“COPT數學優化求解器”也已達到國際第一梯隊水平,與頂級商業求解器之間的差距越來越小。
據鈦媒體App了解,目前中國也有一些企業通過收購現有的開源求解器,從事國產求解器的研發;而阿里云在今年8月發布MindOpt線性規劃求解器;包括北大的國際數學中心,中科院,上海財經大學等高校機構近幾年也在做相關研發嘗試,不過都未超過“COPT數學優化求解器”的技術水平。
杉數科技現階段共有100多名員工,其中超70%為技術出身人員。核心團隊成員具有豐富的行業實踐經驗,此前曾為谷歌、IBM、波音、美國能源部等機構解決運營決策優化問題。
杉數科技介紹,自2016年成立至今,公司始終保持著每年翻一番的業績。2020年在疫情影響下,實際營業收入依然基本實現了翻番的增長。
有行業人士指出,隨著中國經濟開始進入平穩增長期,各行各業對精細化運營需求提升,對商業優化求解的需求也日益提升。而杉數科技等企業剛好踩在需求點上,隨著數據的優勢逐步鞏固,競爭壁壘將會逐漸提高。
葛冬冬對鈦媒體App表示,接下來杉數科技將基于成熟的技術平臺、高效率的服務方案和亮眼的頭部案例,向下獲取客戶,快速復制實現業務的規模化增長,一步一步、扎扎實實做技術。
當談及未來5-10年規劃,葛冬冬表示,預期行業內也許將會再出現2-3家企業,杉數科技屆時應該預期將達50%左右的份額。
他強調,杉數科技的目標并不是要“占領”市場,更多是與國外的頂級智能決策企業達到同一水平,做求解器行業的“領頭羊”。(本文首發鈦媒體App,作者 | 林志佳,編輯 | 趙宇航)?
無論外界風云變幻,始終堅定
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