數字化轉型新路徑：智能決策已實現“技術+中台+場景”完整閉環

　　每一次的技術變革都會帶來生産力與生産方式的不斷升級。如今，各行各業都加速奔跑于數字化轉型道路之上，其過程所需的能力衆多，而那些率先轉型的企業，其共通性在于将前沿的智能技術和生産技術深度融合，來進一步實現業務創新和數字化轉型升級。以我國某ICT行業巨頭為例，該企業擁有上百家工廠，其核心需求是要實現産能池共用，多工廠協同以優化整體效益。在借助智能技術提升決策效率後，該企業實現了訂單滿足率提升20%，産能損失率、人工幹預分别降低30%和70%，為全鍊條業務帶來上億的成本效益，而且随着智能決策技術的深度應用，其價值正在飛速提升。

　　全球知名調研機構Gartner、德勤、Big idea在預測未來技術趨勢時，都将與智能有關的科技趨勢：人工智能/機器學習、超級自動化、精細化管理列為發展的必由之路。同時，越來越多企業意識到，單一的人臉識别、語音識别等感知層智能技術，對企業實現跨越式增長較為有限，高效化、自動化響應密集、組合需求的決策類智能技術将是未來企業發展的驅動力。

　　生逢其時，進階的決策類智能技術

　　随着5G、人工智能、大數據、雲計算、數字孿生為代表的數字化技術逐漸走向成熟，數據資産激增，由“從數據驅動，到決策導向”已成為産業數字化轉型的共識。全球化的大規模生産與數字化的協同，進一步促進了産業鍊不同環節的交叉及融合，産業運營體系的複雜度和精細度大幅提升。

　　反觀我國市場，經過多年的數字化建設，一些頭部企業信息化建設已基本完成，數字化基礎設施初具雛形，下一步則需要尋找能夠讓業務二次突破、企業再次騰飛的新技術引擎。今年“十四五”規劃明确提出，要充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統産業轉型升級，催生新産業新業态新模式，壯大經濟發展新引擎，搶占未來經濟和科技發展制高點。

　　無論從何種視角出發，産業升級都不能再局限于單體智能，而應該擴展到産業價值鍊的各個環節;不再局限于智能決策的探索，而是更加重視智能決策技術與零售、制造業等跨技術領域的深度融合和創新。如開篇提到的ICT巨頭，就通過智能決策技術，完成複雜制造場景的多環節優化，實現上百家工廠的智能生産排程。智能決策能夠在企業運營中提供更深刻的業務洞察，提升決策的質量和效率，從億級結果中推演出最優的決策方案，讓運營更加高效、精細。

　　智能決策的落點：技術+中台+場景

　　雖然正值風口，但不可否認的是，推進智能決策優化技術在中國的落地是一個長期的、漸進的過程。除面臨産業體系運營複雜度大幅提升、市場響應靈敏度要求更高等共性問題外，我國企業還面臨着關鍵技術受制于人，核心工業軟件主要依賴進口、系統集成性較差、技術與業務場景“水土不服”等諸多挑戰。

　　技術：全國産化，打破國際技術壁壘

　　在智能決策領域，以數學規劃求解器作為底層的核心計算引擎，能夠幫助用戶将複雜的業務問題轉化為數學問題，進而建模求解，從成千上萬個可行的方案中找出最優解。目前，國内以杉數科技為代表的創新企業，憑借全國産化求解器産品和平台方案創新能力，走在了智能決策優化領域的最前端，例如推出中國首個完全自主研發的整數規劃求解器COPT，同時已成功應用于航空航天、能源電力、智能制造、供應鍊管理等國家關鍵領域，比如電網機組組合優化、5G基站功率動态調整、産業鍊多工廠協同、并行計算大規模優化等場景。

　　中台：模塊化設計，打造智能決策中台

　　對于超大型企業來說，受限于行業屬性和業務場景的複雜性，通常需要進行一對一的方案定制，但同樣也需具備普适性和靈活性。因此，中台的重要性就顯示了出來。決策中台的運籌模型、統計模型、機器學習模型等模塊組件并不能直接被業務應用，而是前端有需求時，通過快速的模塊化配置或在模塊基礎之上進行特殊場景的定制化開發，來滿足各種業務場景的變化，從而實現共享、協調、靈活的目标，幫助客戶解決每天都在發生的高頻業務決策和運營優化問題。

　　場景：應用場景是智能決策落地的根本

　　要實現業務突破，智能決策技術必須與應用場景深度結合，真正意義上的從引擎、到中台、再到場景，形成“全鍊條”閉環，實現數字化鍊條的打通和融合。對于智能決策技術，底層的計算引擎隻是标準化産品，不同企業如何使用、怎樣“因地制宜”，不同的行業不同的解決辦法，涉及到複雜行業的典型應用場景：包括零售行業的供應鍊優化;制造行業的排産排程、庫存優化等等。

　　以世界500強，國際食品龍頭企業打造的端到端供應鍊優化平台方案為例，從需求計劃、補貨計劃、動态定價、精準營銷、協同配送到智慧倉儲，在杉數科技智能算法和決策優化技術助力下，銷售預測準确度提升10%，管理效率提升60%，庫存周轉天數下降20%，庫存資金占用降低10%，整體利潤提升約10%。此類場景也可應用于其他行業領域，如電商、零售以及制造等行業的柔性供應鍊打造。

　　如今，雲的基礎能力、數據的積累、AI的服務能力已經有機融合，各行業多樣化的業務數字化應用場景也為決策優化提供了絕佳的舞台。以領先的決策技術打造數字化“決策大腦”，帶動向數智化變革，正逐漸成為企業和産業數字化轉型的關鍵力量。