獲數千萬融資，「杉數科技」想找到複雜問題的最優解

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運籌學+機器學習。

文 | 石亞瓊

36氪獲悉，杉數科技已於2017年7月完成新一輪融資，融資額約4000萬元，由高達資本領投，將門創投、聯想創投跟投。本輪融資主要用於產品研發與推廣、團隊建設。2016年，公司成立之初，即獲得了來自真格基金和北極光創投210萬美元的融資。

杉數科技是36氪持續關注、報道的一家公司，成立於2016年7月，主要利用深層次數據優化演算法和複雜決策模型的求解能力，服務企業尤其是供應鏈方向的企業，幫助其實時獲得商業決策中的最優解。目前，公司已經與京東、順豐、滴滴、永輝、萬達、百威、德邦等知名公司達成合作，並落地了相關技術、產品或服務。杉數科技2017年實現客戶回款逾千萬人民幣，並在2018年第一個月的時間便確認商業合同金額超過2017年全年營收。

簡單來說，杉數科技的技術是複雜商業問題的「優化求解器」，他們將決策問題抽象為數學模型，並基於數據與自己的優化演算法求解，幫助企業找到最佳的決策方案，實現智能決策。

目前，杉數科技商用領域主要聚焦在供應鏈及相關領域，包括兩大方向：一是收益管理，主要是應用在電商、零售，幫助客戶找到不同場景下最優定價和銷售策略，最終提升企業銷售，這類智能定價系統也是目前國外主流電商、金融機構收益管理的重要手段；二是供應鏈管理，在訂單、庫存、倉庫、貨運、配送等各個環節提供優化方案，提升供應鏈的響應速度、降低庫存，最終幫助企業節約在供應鏈方面的成本，這也是目前主流大型電商、知名商超都在優化的方向。

杉數科技成立之初，團隊主要以定製服務為主，為知名大客戶提供針對性的優化解決方案，其合作夥伴包括了京東、順豐、滴滴、永輝、萬達、德邦等知名公司，合作需求主要包括動態定價、供應鏈管理等。其中，萬達、永輝、德邦為2017年下半年新增客戶，涉及的新需求包括了風險預警、線下門店選址、定價等。

2017年下半年，團隊逐漸推出相對模塊化、標準化的產品，包括智能庫存管理系統「StockGo庫存狗」、智能運輸優化系統「PonyPlus小馬駕駕」。

「StockGo庫存狗」主要通過需求預測方法，結合優化求解，為零售電商類的客戶提供供應鏈和庫存管理的解決方案，適用於涉及到庫存的客戶，包括日化、圖書、食品、家居、彩妝、母嬰、3C、家電、鞋帽等領域。2017年底，公司已與圖書葫蘆弟弟、寵物食品金多樂、家居燈飾維瑪等達成合作夥伴關係。杉數科技總結，這些客戶及相關環節，往往具有運營層級決策、可數據量化等特徵，因此更容易被用戶接受。

優化類產品的核心競爭力，最終需要體現在預測及智能決策的準確性上。杉數科技告訴36氪，使用「StockGo庫存狗」後，商家庫存內的現貨率提升了5.8%；同時，庫存周轉天數和庫存佔用資金分別下降了20%和18.75%。

「PonyPlus小馬駕駕」是國內目前少有的真正由演算法驅動的智能運輸管理產品，主要針對城市配送需求的客戶，根據其需求，提供多維度，多目標，多場景的配送任務分配以及運輸優化解決方案，以幫助企業提升運營效率，降低物流決策成本。目前，「PonyPlus小馬駕駕」已與蜀海（海底撈的物流子公司）、百威等達成了合作。團隊總結，這些合作夥伴主要是年運費在千萬以上的客戶，可能會涉及到自營配送及第三方承運，有可能會涉及到多位司機、多輛配送車輛。

在優化的效果上，除了滿足客戶多維度業務的約束要求，支持多場景配送條件，支持一鍵分單，平均節省行駛里程7.82%，平均節省用車輛25%，平均節省行駛時間7.07%。

一般來說，To B的大客戶定製需求往往具有特殊性，與中小客戶的需求往往並不相同。大客戶的複雜且獨有問題一般中小客戶可能並不會適用。團隊表示，標準化的模塊往往是在服務大客戶的過程中，將通用的、普適的問題進行提煉出來的，同時根據前期客戶的反饋進行了多次迭代。未來，隨著標準化模塊的豐富，一些大客戶的定製服務也有可能儘可能由標準化的模塊組合完成。

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。除杉數科技外，一些知名大公司也開始自研相關演算法，與此同時國內也出現了包括歐睿、依翔運達在內的初創公司。

杉數科技表示，商業優化求解最核心的比拼在於優化求解的效果，包括優化求解的時間、求解的精度、求解的範圍等，技術上，目前團隊在國內具有領先性，在和行業標杆客戶合作的過程中，不但證明了解決實際的複雜商業問題的能力，而且也積累了豐富的行業經驗，具有了整合業務場景的基礎，來源於真實業務場景的用戶反饋，指導著杉數科技的產品迭代，積累了先發優勢，低價策略在這一領域很難奏效。在此之餘，杉數科技已經聯合學界推出開源LEAVES演算法求解器，凝聚海內外華人學者的優勢力量，並有進一步將求解器商業化的計劃。杉數科技A輪融資後計划進一步深耕底層演算法，鞏固優勢。

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