杉数科技CTO王子卓：智能决策，数字化转型新路径——为什么未来AI的重要突破是与优化算法结合

疫情加速全球产业链深度重构，市场供需两侧不确定因素增加；全球经济滞胀导致出口需求衰退，工业生产过热增长不可持续；行业整体产能过剩，产品同质化严重，绿色低碳转型迫切…… 企业的每位高管都面临着一个必答题： 如何加速塑造企业韧性来抵御市场风险，实现业务增长和绿色可持续发展？ 随着数据科学和人工智能技术的发展，基于“数据+算法”的决策在实际业务中凸显越来越重要的价值，企业端诉求、技术变革与基础设施完善共同推动智能决策时代到来。 据研究分析公司Gartner预测，到2023年，超过33%的大型机构将采用 智能决策 的实践。 那么，什么是“智能决策”？智能决策的关键技术是什么？它又将如何打造引领企业二次增长的“智能抓手”？ 围绕 融合了机器学习、运筹优化等多种方法的智能决策技术 ，杉数科技CTO王子卓在「量子位·视点」直播中分享了他的从业经验和观点。 以下根据分享内容进行整理： 今天主要想跟大家聊一聊，大家所讨论的数字化转型和数据算法，到底能够在实际中给企业带来什么样的价值。杉数过去几年一直在做类似的尝试，在这里希望把我们的观察和理解来跟大家做简单的分享。 我想线上的听众里，绝大部分人都知道这些年大家讨论最多的，总是数字化、人工智能、大数据、机器学习这样的词语，那么我们在讨论这些词的时候到底是在说些什么？或者说这些概念到底能够帮企业去做些什么样的事情，能够给企业带来什么样的价值？实际上，这个问题在我们看来是一个非常重要也值得去思考的问题。 实际上可能很多时候大家在讨论“数字化”的时候，其实它代表了几个不同层面的含义。 首先，是一个基本的概念。当我们想要做数字化的时候，第一步实际上是“信息化”的事情：怎么样能够把这个企业里的很多信息，通过数字或者说计算机的方式，把它积累下来，也就是把现实中的很多事情映射到我们的数字世界。 这个是在过去20年左右的时间里，整个世界上的企业，包括我们国内的企业一直在做的事情。这在我们看来是一个非常基础的工作。 企业的这些信息沉淀下来，在信息化的基础上再往前走一步，我们也叫“数字化”。那么在某种意义上，数字化是指能够把这些积累的信息进行一些整合和展现，进而给企业的人员带来一些有用的观察。 这里大家过去几年做得比较多、或者听得比较多的，比如说BI（Bussiness Intelligence）的应用，怎么样能够很清晰地把企业各个维度的数字展示给企业的管理者或者决策者，大家可以依赖这些数字做很多的洞察和思考。 这两个，其实可以说是数字化比较基础性的工作，或者说，现在大家讨论“数字化”，或者讨论“人工智能”这样的概念的时候，目标肯定不仅仅只是把数据收集上来，或者把它做整理，我们会认为最归根到底一定要能够体现在 企业的决策环节 上。 那么作为任何一个企业或者个人，每天都要做很多的决策，比如要决定每天的库存要补多少、每天的产线上应该生产哪些产品、运输路径应该怎么样去规划等等。在传统上，大家都是由有经验的人来做决策，那么在未来的大数据时代，这些数据能做决策吗？ 我们的想法是：最终肯定要依赖于这些数据，帮助在企业的决策端做出更好、更高效的决策。这样才能够让数据在企业中真正发挥价值，这也是至少我们杉数看到的所谓“未来的数字化”所代表的意义。 那么这里的图大概展示了我们看到的过去20多年时间里比较大的变革，当然我们在过去的五六年也一直在做很多的事情。 这个过程中有很多人在问，包括我们自己也体会到，做数字化转型实际上是非常不容易的，会面临各种各样的挑战，比如说企业的管理流程、数据的基础等等。大家讲了很多的概念，从大数据、工业互联网又到智能制造，那么到底“数字化”是不是一个真的概念，是不是一定会发生呢？ 关于这一点，我会觉得好比过去二三十年，大家刚刚开始用计算机的时候，也会去问同样的问题，比如到底计算机未来会有多大的作用，企业花那么大的价钱去采购计算机到底是不是值得的等等这样的问题。那么现在数据对于企业的意义，就可能是二三十年计算机对于企业的情况是类似的。在未来，真正有竞争力的企业一定是会采用更加智能高效、基于数据和计算的决策方式。 所以从这个角度来讲，我认为数字化的进程，虽然漫长但必然会发生，对企业而言也是非常重要且一定会发生的变革，这也是我自己的体会。 当然变革不可能一两日就发生，这里面肯定会有大量的问题和挑战。我们过去的这些年也接触到了大量的企业，也在帮助这些企业去实现这样的变革，就是说从相对比较传统的决策方式，向由数据驱动的决策方式转变。