2016年被称为人工智能元年。人工智能创业席卷全球，甚至一些互联网巨头All in人工智能。在这样的大背景下，2016年7月，四位斯坦福大学博士在北京联合创立了杉数科技，核心产品并非主打人脸识别、语音交互、无人驾驶等人工智能技术，而是聚焦智能决策技术，将运筹学和机器学习深度融合。

　　凭借创始团队在决策优化领域的研究，即便不主打市场热门的人工智能技术，也不做行业火热的SaaS，杉数科技仍然在创立之初获得了线万美元天使投资。然而，企业级市场的特性让杉数科技的成长速度明显慢于消费级市场，在2019年资本寒冬时期也遭遇了成立来的最大资金风险。

　　幸运的是，杉数科技凭借前沿的决策优化技术和出色的服务能力帮助国内以京东、滴滴、顺丰、德邦等为代表的互联网头部企业解决了业务中众多决策难题，成功夯实了生存的根基。此时，资本也越来越意识到企业服务的价值，杉数科技资本的认可度迅速得到提高。

　　杉数科技的目标不单单是“活下来，快速成长”，而是朝着成为“下一代”IBM的长远目标一步步迈进。

　　“决定创业其实是一个偶然的机会。”杉数科技联合创始人兼CEO罗小渠说：“2015年底，另外两位联合创始人葛冬冬和王子卓接了一个京东与定价相关的咨询工作，到2016年4月份的时候，取得的良好效果并获得京东认可。”

　　就在那时，三人在一起讨论是不是应该把帮助企业做决策、实现精细化运营以公司的形式提供更普惠的产品和服务。经过认真的讨论，并找来了斯坦福同门好友王曦的加入，于是四位斯坦福博士成功聚首，决定创业，杉数科技2016年于北京成立。

　　“无论是我们决定创业还是回国，我们的速度都很快。”罗小渠说主要有两方面的原因，“一个原因是梦想的敦促，我们都是研究者，大家希望能够将研究多年的学科发扬光大，用技术改变世界；另一个是对自己的实力有足够的信心，并且看到了我们的研究应用于中国产业体系和市场具有很大的优势。”

　　“杉数创立的时候，资本最热捧的就是人工智能和SaaS服务。当时很多投资机构来问我，你们的产品能不能SaaS化，我们比较老实说比较难。”罗小渠认为，任何技术和产品都可以SaaS化，这只是一个商业模式而已，其本质是市场选择而不是公司选择，它需要市场需求成熟到一定程度。“我们并不认为中国的企业服务市场已经成熟，到了爆发式增长的阶段。因此成立时我们就和投资人说这个阶段最有价值的是服务头部客户，直到最近2年投资机构对此才有了比较大的转变。”

　　虽然创立之初没有得到众多投资机构的追捧，但凭借着创始团队的技术实力，杉数依然获得了真格基金和北极光创投的天使投资。

　　“人们关注的人工智能企业，他们更多解决的是营销端问题，比如客户画像、流量分析、产品推荐等，但这在企业营销体系里投入的时间和精力大约只占20%-30%。企业营销体系更多的精力是在运营，从生产到物流、到库存管理，再到前端销售运营，这些环节比营销端的问题更加复杂，涉及大量资源分配问题。”罗小渠进一步表示。“我们通常将这类问题归为决策性类型，或者叫问题优化，也就是在大量的约束条件下，快速找到最好的解决方案，让资源的使用效益最大化，杉数处理的正是这类数学规划问题，也是企业运营的核心问题。”

　　要帮助企业实现问题优化，首先需要有足够数量和质量的数据描绘要解决的问题，然后通过数学精准建模，进而计算求解。实际上，不同的计算求解都有其特点，杉数的技术体系是将运筹学和机器学习深度融合，形成以“求解器COPT为核心计算引擎+决策中台+业务场景”的完整智能决策技术平台，通过对底层技术引擎的升级来驱动更为高效的智能化产品平台和服务，赋能我国产业向智能化转型。

　　其实，机器学习也经常用到像线性规划、整数规划、混合整数规划，以及非线性规划，本质上，这些的理论基础都来自统计学，统计学解决概率问题，计算机科学处理工程效率问题，二者结合进行问题优化。

　　“在解决实际问题的时候，精确的数学建模是主流的方法，因为有可解释性、可控性。”罗小渠表示：“杉数也有做机器学习和深度学习的团队，我们并不认为靠一种技术体系就能解决所有问题，基于经验的将精确建模和机器学习结合，至少在可见的范围内极其重要。”

　　因为在建模和求解器方面都有较强的能力，杉数科技可以让模型与求解器更完美的匹配，帮助客户解决生产计划、供应链网络规划、运输、仓储、库存等核心业务节点上的问题，并成功获得像百威、好丽友、嘉士伯等国际巨头的订单，以及国内富士康、海尔、京东、顺丰、德邦、滴滴等头部企业的认可。

　　2020年8月，我们很高兴看到科技巨头企业加入数学规划求解器这一赛道，虽然给杉数团队带来了一定压力，但更令人兴奋。而此时杉数将主要精力放在主攻最复杂的混合整数求解器，并没有继续在线性求解器的持续迭代和优化投入过多人力。但经过多轮的较量，2021年5月杉数求解器COPT依旧稳居榜首。至今年5月28日，杉数科技求解器COPT在线性规划单纯形法、内点法和大规模网络问题三项的测试中均取得世界第一的优异成绩。同期，杉数向全社会开放推出中国首款高水平工业级整数规划求解器，对于航空航天、能源电力、智能制造、供应链管理等国家关键领域应用尤为重要，比如电网机组组合优化、5G基站功率动态调整、产业链多工厂协同、并行计算大规模优化等场景。

　　此外，一家全球ICT巨头企业在经过多方评估和测试后，没有选择公司内部团队所提供的优化方案而是选择杉数基于求解器COPT定制化智能决策解决方案。谈及原因，罗小渠说：“我们在求解器方面有核心技术，在计算这个事情上也有独特的方法。这得益于我们的团队从学术界出来，大家不仅尊重事实，而且强调合作，能吃苦，特别关注细节，比别人琢磨的更多，让我们的求解器拥有优势。”

　　但即便获得了头部公司的认可，杉数的成长速度也远慢于主攻消费市场的初创公司。其中的原因是杉数这样具有底层核心技术的公司，面向企业级客户，要成长起来需要经历技术验证、产品化和工程化、商业化三个阶段。

　　第一阶段要进行技术验证，因为是新的技术和产品对于实际问题的有效性需要验证，客户需要通过一些小规模的合作测试实际效果。完成技术验证后，还需要积累足够的经验，才能进一步固化，形成工程化和产品。

　　最后，企业级市场客户的扩展从0到1再到100，增加的速度很慢，需要的时间比较长。

　　此前有研究指出，在美国纳斯达克和纽约证券交易所上市的ToB和ToC的企业，从成立到上市，ToB的公司平均需要七到八年，ToC的公司平均需要三到五年。

　　罗小渠谈到，“2019年到2020年上半年整个资本市场的情况不太好，再加上当时市场对我们的认可不像现在这么高，公司资金链当时也面临着成立以来最大的一次危机。但是从创业到2020年，我感触非常深的是如果没有在技术上做投入的决心，公司可能走不远。在头部客户的带动下，越来越多客户关注到我们，再加上投资机构观念的转变，以及2020年下半年资本市场情况的好转，突然间资本市场对我们的认可度迅速增加。”

　　像文中提到的ICT巨头企业这样客户属于杉数的专业客户，这类客户能够把需求拆开，会直接购买求解器，他们更关注的是性能指标和报价。

　　“超过60%的客户不懂求解器，这种情况我们就需要利用求解器帮客户解决实际场景中的问题。”

　　罗小渠说：“与做数据中台的企业不同，他们通常对接的是客户的IT部门，我们对接的是客户的业务部门。业务部门的特点是更关注结果，他们并不关心求解器是什么以及问题背后的技术，只希望我们能够帮他们解决问题。比如，如何将库存成本降低5%，或者交货周期缩短一两天，他们就愿意购买产品。”

　　也就是说，杉数的业务主要可以分为两类，面向专业客户的求解器以及面向普通客户场景的产品和服务。创业初期，杉数选择了零售、物流、制造领域，解决生产、仓储、配送、销售等一系列业务场景的优化问题，帮助这些领域的企业完成从数据到决策的转化。

　　“创业之后我们的目标越来越清晰，我们坚信通过服务企业，解决合作伙伴非常具体问题，能够对这个企业、对这个行业产生真正的影响力，让大家看到我们的求解器以及行业解决方案的价值。”罗小渠表示。

　　“从公司业务结构，服务产业的特性来看，IBM无疑是服务型科技巨擘企业，是很好的参照，但我们并不认为IBM今天的状态是最好的选择。我们希望成为中国的科技巨擘，从底层的核心技术平台到服务产品体系，再到服务产业体系，这是一个值得学习和参考的体系。”

　　而且这一定是一个艰辛而又漫长的过程，但杉数凭借技术能力获得的头部客户已经能够保证其在变化的市场环境和竞争中生存下来。接下来，就是要充分发挥人才和技术产品的优势，把产品和服务放在第一位，一步步朝着最终技术改变世界的目标迈进。