在新冠疫情暴發時，老百姓突然爆發出的口罩、消毒液、洗手液、廁紙需求，曾一度讓以預測營銷為生的人工智能陷入“智障”。銷售預測失誤帶來的下一步影響是庫存管理失誤。這對于大型商超，生產商來說，意味著巨大的損失。

為了解決這樣的bug，有一群人想到了用“數學規劃”來解決，快速敏捷的預測策略調整，結合輸出相對穩定的抗干擾魯棒性(Robust)數學優化模型，穩定表現的背后，是一個時時刻刻高速運轉的數學規劃求解器計算引擎支撐。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，進行算法優化的求解器，可以看作一個“黑盒子”軟件系統。

2015年，上海財經大學教授葛冬冬領銜的科學家團隊在服務國內電網需求的過程中遇到了求解器國產化的要求。他開始著手組織團隊，嘗試著發展國產求解器。2016年，葛冬冬聯合幾位當年在斯坦福的博士同學，共同成立了杉數科技，通過為各行企業提供運籌學咨詢、開發服務，同時，也把求解器研發作為公司最核心的任務和未來的技術支撐。

去年9月，杉數科技研發的求解器COPT線性規劃部分首次參與世界公測平臺的打榜初戰告捷，在上榜的求解器中排名第一。今年COPT以成熟商用求解器再次挑戰奪魁，領先第二名的優勢，從43%擴大到117%。

近日，葛冬冬在接受澎湃新聞采訪時表示：“相比于不上榜的最好商業求解器Gurobi以及CPlex等，盡管不是同場競技，但我們在基準測試集問題的表現上已經非常接近。更重要的是，在超大實際問題的應用上也越來越穩定。”

疫情帶來的求解器“爆單”剛需

新冠疫情帶來了更加復雜的國際環境，國產求解器的需求在這樣的環境下更加迫切。

葛冬冬告訴澎湃新聞稱，自去年12月至今，公司訂單已接近一億元，至6月銷售額已達到去年全年的兩倍，在疫情下逆勢強勁增長。

尤其是對于擁有較長供應鏈的企業來說，要在疫情期間后，重回正軌，人員需求，原材料搶購，以及物流聯動，三者缺一不可。疫情結束，“暴漲”的訂單所需要的人力、物力、財力會大幅增加，打亂所有的生產計劃。而原有的銷售及生產計劃被打亂，制定新的銷售及生產計劃又面臨高度的不確定性。

在這種情況下，大規模數學規劃求解器（優化求解器）就能為企業提供一個全局的統籌規劃。

比如，通過產能模擬系統，預測疫情之后工廠原材料的需求量，進入網格化統計，以市縣為單位，進行原材料推演，防止下一步出現原材料的恐慌和無序調動。

據葛冬冬介紹，杉數目前的商業合作伙伴涉及行業豐富。新型工業互聯網平臺搭建，人工智能算法開發，建立完整工業機理模型庫，助力大飛機智慧大腦和智能制造；實現制造、倉儲、網絡、庫存、路線、選址、定價的智能化與精細化，幫助多個海內外科技零售商全面提升效率。值得一提的是，從衛星軌跡計算到機群緊急調度，從電網潮流計算到芯片排線優化，杉數科技下屬部門求解器組“天樞院”還在為多個國家重大項目提供核心技術支持。

國產求解器性能提升

從去年的首次打榜到今年將與第二名的領先優勢擴大到117%。葛冬冬坦言，進步主要來自兩方面。首先是求解器的速度求解穩健性有了提升，另一方面是在解決超大問題上，比如包含幾千萬變量的問題，有了更突出穩定的表現。

“包含幾千萬變量的問題，我們現在解決起來已經很穩定了。可以說真正進入了工業級可用階段，而不是只是單純的一個打榜冠軍。”葛冬冬告訴澎湃新聞。

國內求解器的可用、好用之后，也給杉數科技帶來了更多的訂單。目前華為、京東、小米、商飛等20余家中國企業都是杉數的合作伙伴。這也意味著，這款商用求解器已經能夠逼近甚至追平雄霸多年的傳統海外寡頭。此前，全球只有約十家商用大規模優化求解器提供商，而以美國的Gurobi、CPLEX（IBM）和Xpress（FICO）形成的寡頭格局已持續幾十年。

在葛冬冬看來，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、軍事戰略資源調度與部署的核心技術之一。中國企業渴望通過智能化、精確化的管理系統升級，利用大數據與算法革新獲得推動潛力，但要獲得競爭力和主導權，這樣的格局必須攻破。“‘面壁十年圖破壁’，回國十年的冷板凳，我們是帶了點英雄主義的。”葛冬冬特別感慨。