人工智能的核心是什么？杉树科技有着自己的看法
见到杉数科技ceo罗小渠时，他正准备两个多小时后同客户企业的商讨会，春节假期似乎并没有对这家成立于2016年7月的创业公司带来工作进展的影响。其在2017年7月完成由高达投资(pagoda investment)领投，将门创投、联想创投跟投的4000余万人民币a轮融资这一消息，也正是在此时公布。
技术的第一次生命是学者把其研究出来，第二次生命则是落地到具体的应用场景中解决实际问题。罗小渠表示，这家由他和另外三位斯坦福大学博士葛冬冬、王子卓、王曦联合创办的科技公司，以大数据作为依托，运用运筹学来实现算法的优化和数据建模的完善，继而辅助企业管理者进行决策。公司曾在成立后不久获得由真格基金领投、北极光创投跟投的210万美元天使轮融资。而此次获得的a轮融资将用于杉数科技算法、产品人才团队的扩充，以及商务、市场服务的延伸，并持续优化算法的研发。
当谈论ai时，我们在想什么?
近几年来，人工智能的火热已经蔓延至各个主要行业，基于人工智能的科技服务企业也如雨后春笋般涌现，市场嗅觉敏锐的资本也在人工智能浪潮中推波助澜。那么，我们对人工智能感兴趣的原因到底是什么?
从本质层面来说，人工智能能够为人类社会创造价值。人工智能的价值是可以帮我们一定程度上取代人的工作。它可以来做一件事，而且基本上可以做得和人一样好，甚至能够做得比我们更好。这是我心里深层次的一个预期。 在罗小渠看来，目前火热的人工智能是一个宽泛的概念，涉及到很多不同的学科和技术体系，但总体来看，人工智能的核心是从数据到决策的转化链条。
这一链条分为三个阶段:第一个阶段是对数据的获取和管理，比如，图象识别、语音识别、自然语言处理，这些公司其实做的都是这些事。第二阶段是规律性的分析，也即获取数据后，挖掘数据里隐含的信息。第三阶段就是在前两个阶段的基础上进行判断和决策，杉数科技所做的就是帮助管理者把从数据里面捕捉到的规律，转化成真正、具体的决策，实现数据与决策的优化。
基于此，杉数科技采取定制式服务，为京东、顺丰、滴滴、永辉、万达、德邦等公司，提供针对性的数据优化解决方案。去年，杉数科技还推出了模块化、标准化的产品，包括智能库存管理系统stockgo库存狗和智能运输优化系统ponyplus小马驾驾。stockgo库存狗主要通过需求预测方法，结合优化求解，为零售电商类的客户提供供应链和库存管理的解决方案，为日化、图书、食品、家居、彩妆、母婴、3c、家电、鞋帽等领域企业提升运营效率;ponyplus小马驾驾，则是国内少有的真正由算法驱动的智能运输管理产品，针对有城市配送需求的客户，根据其需求，提供多维度、多目标、多场景的配送任务分配以及运输优化解决方案，降低物流决策成本。在这些工作中，罗小渠认为，杉数科技的优势在于解决复杂问题。
当一个决策目标，受到多个决策变量、因素影响，特别是这些因素之间还互相干扰时，从数据到实现决策的门槛就会更高。罗小渠称，优化算法是人工智能领域中极其核心、难度极高的部分，在错综复杂的决策场景里，一个技术杠杆是建模，用数学模型把问题描述并表达清楚，另一个技术杠杆就是当前更大的瓶颈所在--优化求解。把问题描述清楚并不能从根本上解决问题。用数据来做决策其实是两个问题，一个是建模，一个是求解。罗小渠说，这两点正是杉数科技的核心技术。
重点发力物流、零售和快销
无论是公司成立之初就着手进行的定制化智能决策服务，还是之后推出的模块化、标准化产品，杉数科技都将服务企业重点定位到供应链领域，集中精力解决供应链问题。
而之所以选择重点解决供应链的问题，一方面是因为供应链领域数据决策问题更加复杂，所涉及的变量因素也更多;另一方面原因在于供应链领域企业的数据服务和工具需求正在急剧爆发，企业从资源驱动增长向效率推动增长转变，企业之间的竞争也转移到效率的比拼上;另外，选择供应链领域企业作为主要服务对象，也与杉数科技的团队经验有关。
杉数的团队从技术结构上来说是数据科学和运筹优化两个体系的融合。杉数科技中从事运筹优化的科学家，还在国外的时候就大量接触供应链的问题，对供应链问题的理解能力强，也更有经验。罗小渠表示，三种原因的结合，让杉数科技的服务重点集中在与供应链紧密相关的物流、零售和快销三个行业。
而这三个行业所涉及的供应链问题也包罗万象。杉数科技在这一过程中，侧重处理物流网络优化、仓储优化、运力调配、路径规划、库存管理、交易定价等核心环节问题。每一个环节效率的提升，都能为企业带来成本或收入上的提升。罗小渠说到，杉数服务最大的价值就是让企业真正获得收益，比如在运输问题方面，杉数帮客户做更好的运力资源的调配，包括让路径的规划更为合理。通过这些服务，通常可以让企业在运力资源的使用上降低20%-30%的成本。
其实对于学术界的人来说，一方面是对技术本身的理想和热情，驱动着自己钻研技术;另一方面也同时从内心里希望自己的研究能为社会创造更大的价值。罗小渠坦言。
一种能够模拟BM-NSCLC复杂BTME的3D微流控装置
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当谈论ai时，我们在想什么?
近几年来，人工智能的火热已经蔓延至各个主要行业，基于人工智能的科技服务企业也如雨后春笋般涌现，市场嗅觉敏锐的资本也在人工智能浪潮中推波助澜。那么，我们对人工智能感兴趣的原因到底是什么?
从本质层面来说，人工智能能够为人类社会创造价值。人工智能的价值是可以帮我们一定程度上取代人的工作。它可以来做一件事，而且基本上可以做得和人一样好，甚至能够做得比我们更好。这是我心里深层次的一个预期。 在罗小渠看来，目前火热的人工智能是一个宽泛的概念，涉及到很多不同的学科和技术体系，但总体来看，人工智能的核心是从数据到决策的转化链条。
这一链条分为三个阶段:第一个阶段是对数据的获取和管理，比如，图象识别、语音识别、自然语言处理，这些公司其实做的都是这些事。第二阶段是规律性的分析，也即获取数据后，挖掘数据里隐含的信息。第三阶段就是在前两个阶段的基础上进行判断和决策，杉数科技所做的就是帮助管理者把从数据里面捕捉到的规律，转化成真正、具体的决策，实现数据与决策的优化。
基于此，杉数科技采取定制式服务，为京东、顺丰、滴滴、永辉、万达、德邦等公司，提供针对性的数据优化解决方案。去年，杉数科技还推出了模块化、标准化的产品，包括智能库存管理系统stockgo库存狗和智能运输优化系统ponyplus小马驾驾。stockgo库存狗主要通过需求预测方法，结合优化求解，为零售电商类的客户提供供应链和库存管理的解决方案，为日化、图书、食品、家居、彩妆、母婴、3c、家电、鞋帽等领域企业提升运营效率;ponyplus小马驾驾，则是国内少有的真正由算法驱动的智能运输管理产品，针对有城市配送需求的客户，根据其需求，提供多维度、多目标、多场景的配送任务分配以及运输优化解决方案，降低物流决策成本。在这些工作中，罗小渠认为，杉数科技的优势在于解决复杂问题。
当一个决策目标，受到多个决策变量、因素影响，特别是这些因素之间还互相干扰时，从数据到实现决策的门槛就会更高。罗小渠称，优化算法是人工智能领域中极其核心、难度极高的部分，在错综复杂的决策场景里，一个技术杠杆是建模，用数学模型把问题描述并表达清楚，另一个技术杠杆就是当前更大的瓶颈所在--优化求解。把问题描述清楚并不能从根本上解决问题。用数据来做决策其实是两个问题，一个是建模，一个是求解。罗小渠说，这两点正是杉数科技的核心技术。
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而之所以选择重点解决供应链的问题，一方面是因为供应链领域数据决策问题更加复杂，所涉及的变量因素也更多;另一方面原因在于供应链领域企业的数据服务和工具需求正在急剧爆发，企业从资源驱动增长向效率推动增长转变，企业之间的竞争也转移到效率的比拼上;另外，选择供应链领域企业作为主要服务对象，也与杉数科技的团队经验有关。
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其实对于学术界的人来说，一方面是对技术本身的理想和热情，驱动着自己钻研技术;另一方面也同时从内心里希望自己的研究能为社会创造更大的价值。罗小渠坦言。
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