【专访】杉数科技CPO王曦：为中国企业寻找决策最优解
供稿：王云龙， @画火御寒
采访： @留德华叫兽
编辑：孙堑， @爱牛氓的帆爷， @画火御寒
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运筹OR帷幄“深度访谈”本期嘉宾：杉数科技 联合创始人兼CPO王曦
编者按：
作为一家初创公司，杉数科技这周刚庆祝过他两周年的生日。两年前几位斯坦福毕业的博士创始人放弃在国外的高薪工作，归国创业，在运筹优化这一领域开疆扩土。成立了中国第一个大数据AI决策公司——杉数科技。两年后的杉数发展迅猛，已经为中国诸如京东、顺丰、滴滴等数十家大企业提供了优秀的行业解决方案，并研发出覆盖库存管理、运输优化、选址优化等若干方向的多个核心模块化产品。作为智能优化决策这块洼地第一个吃螃蟹的人，杉数的开拓之举无疑是成功的。运筹OR帷幄有幸邀请到杉数科技联合创始人&CPO王曦，为我们介绍杉数是如何助力中国企业求解决策最优点的。
1、嘉宾介绍
王曦，杉数科技联合创始人 & CPO 负责公司产品规划与管理。
斯坦福大学决策分析与风险分析博士 北京大学数学科学学院学士，前 Google（谷歌）全球商业运营高级经理 ， 前 Google（谷歌）Project Fi 创始团队成员。曾主持谷歌公司多个全球战略项目，实现年收益贡献近千万美元。
曾与联合国维和行动部合作，应使用在博士论文中提出的危机决策模型为维和部队的派遣提出决策建议
2、Q:能否简单的介绍一下杉数科技，和你作为一个CPO在公司的职责？
A：杉数科技是初创公司，于16年7月成立。我们之所以叫杉数是因为我们四个合伙人都是斯坦福大学毕业的，取校徽里的那棵智慧树，杉数的杉字，数据科学的数字，作为我们公司的名字。
我们做的事情其实是把我们在美国学的这一套运筹优化的方法、决策科学的理论带回国，为国内的企业赋能，杉数是一家提供企业服务的公司。
我的职责是产品规划与管理。我们对这家公司的定位不仅仅是一家纯咨询公司，而是为企业提供最优解决方案，不管是SaaS形态的产品、还是功能模块，我们都希望能够让这些尽可能规模化地来服务企业。这就是我的工作。
3、Q:我们看到公司所有联合创始人，都是斯坦福大学毕业的，这里面有什么故事吗，你们当初是如何聚在一起的？
A：我们大家都是师兄弟。CEO罗小渠是商学院的博士，葛冬冬和王子卓都是运筹优化领域的专家，是运筹学的PhD。冬冬、子卓和我都是管理科学与工程系的，但是我的方向是决策分析与风险分析。我的导师 Ron Howard 教授是美国工程院院士，现代决策分析的创始人。所以我们（创始团队）在美国就认识了。
说到创立这家公司，必须提到的人是冬冬和子卓的导师（叶荫宇教授），叶老师是斯坦福大学的讲席教授，也是冯诺伊曼奖唯一一位华人获奖者。我们一直说叶老师其实是我们这家公司最早的发起人，是他鼓励我们做这件事，因为老先生希望能够把这套方法、技术在国内落地。因为运筹优化的方法起源于二战，在欧美比较成熟，美国这边的企业服务已经做得非常广泛了。但是在国内不管是企业服务、还是运筹优化的方法其实接受度、广泛度、认可度都非常初期，从这个角度来说老先生非常希望我们能够做一些落地的事儿，所以我们响应了老先生的鼓励和号召。
当然除此之外，创始团队也做了很多实际的分析，这中间其实是一个循序渐进的过程，冬冬在国内（包括学校）会接触到一些企业的需求。慢慢接触多了就觉得这个事情会不会是一个特别普遍的需求，然后我们再去调研，认认真真地做了比如说市场需求、市场规模、时机成熟度等等这些问题的调研，评估之后觉得时机合适了，发现它可能值得创立一家公司认真地去做这件事。冬冬和小渠回国比较早，他俩一直在国内，我跟子卓是为（成立公司）这个事儿回来的。
4、Q:杉数科技作为一个“初创企业” 现在缺哪方面的人才？有什么招聘标准？
A：我们今年二月发布了A轮的融资消息， 公司规模现在是大几十人（六七十人左右），在北京上海有两个office（分部）。
我们作为初创公司，最重要的还是找人，找着对的人是第一重要的。所以最早（我自己）几乎百分之二三十的时间都在招聘面试。 这是一家技术驱动的公司，所以技术团队占很大的比重。我们的技术团队分两类，一类是算法工程师，一类是开发工程师（大家理解的码农）。
算法工程师主要覆盖运筹优化方向和机器学习、深度学习方向，这也是公司两个非常核心的算法技术方向。任何有这两个背景，或有其中一个背景的人才我们都非常欢迎。我觉得在运筹OR帷幄平台算法人才肯定会多一些，另外开发工程师我们肯定也是需要的，具有计算机背景、有很强工程能力的人才同样非常需要。
5、 Q:杉数对实习生有什么要求？
A：暑假我们有一批实习生进来，公司都快坐不下了。特别是一些实习生，可能是（在学校）最后一年，能够实习半年或者一年的，我们非常欢迎。对于初创公司来说，实习生和正式员工都是大家一起查漏补缺的过程。虽然我们现在已经有70多号人，两个办公室 ，但整体还是像上战场一样，来了就实践，就上真实的项目，所以说我们公司带给实习生的这种实战经验是大公司不太能够满足的。
6、Q:公司目前在库存管理，收益管理，运输优化，金融量化决策等诸多方面都有涉及，目前哪些方面你觉得发展得已经比较成熟了？你们目前主打的是哪一个业务呢?
A：其实这些方面我们也不能说成熟，只能说摸着石头过河。确实有一些方向大家跑得比较快，包括我们希望能够更专注做的方面，从两个角度来说：
第一是我们解决什么问题，第二是我们服务哪些行业的客户：
解决什么问题，我们一直不把自己叫做一家大数据公司，因为我们不是只做数据分析，最重要的是产出决策建议。所以我们关注的决策类型并不是宏观抽象的战略决策，我们更关注运营决策层面的、可以用模型支持、容易量化、并且高频次发生的这种类型的问题。具体来说是收益管理、库存优化、选址、运输优化几个方面，是我们底层、核心的服务方向。
服务哪些客户，是基于这几个服务方向的。目前，我们更擅长、专注的行业偏向于零售、快销、物流和制造这几个行业。
7、Q:看到杉数科技推出了StockGo这个智能库存系统，核心竞争力是什么，市场份额是怎样的?
A：（市场）份额不敢说哈，我们现在也是刚开始。只不过现在两个产品，StockGo和小马就是我们那几个方向中从产品的角度来讲，我们觉得可标准化的。而且市场需求和整体规模都比较大，当下效率又比较低，加上我们之前的项目有成功服务客户的经验。
StockGo库存优化想解决的问题是多维度的。从做需求分析、需求计划和预测开始，再到补货策略、再到库存优化是一个完整的链条。你希望解决的是一个精确到SKU级别的补货建议。我不是只是分析你现在仓库有什么状况，是不是有（库存）积压，而且告诉你，你卖的每一款商品，每一个SKU在下一个补货周期来的时候要不要补、补多少，什么时间干什么事的决策问题。当然你说补货这件事情从有零售的那天开始就有了各种各样的方法论，但是现在基于商家积累的数据维度、数据量，加上我们能从优化角度提供的建议和方法，能够给出的建议可能是比现在（运营模式）好很多的结果。所以从我们实际测算的客户数据来看，是可以实现在满足率、现货率不变的条件下，库存周转率或者说库存周转天数下降20%－30%，相当于仓库积压可以减少20%－30%，周转速度比以前快。
8、Q:StockGo算法的周期是怎样的？是实时的吗？
A：其实是根据客户不同来看的。一方面取决于客户方面的补货频次，另一方面取决于客户以怎样的周期把数据传给我们。所以最快的最优解可以以天为单位，也可以是以周、月、甚至季度为单位。
9、Q:杉数的另一个产品云端智能配送路线规划系统小马驾驾（PonyPlus）在国内已经获取的市场份额如何？有什么核心优势？技术层面有哪些需要突破的地方？
A：同样的，运输优化方面，小马是我们在智慧物流方面搭建的解决方案。运输优化从VRP（路径优化）这套算法能支持的解决方案大致有三个方向的问题，在城市配送场景下，第一你需要多少运力，第二每个运力去哪些地方，第三每个运力先去哪再去哪使时间最短或者路径最短。就是这样三个问题。
企业提出的要求是第一你真的能够优化，比如你用的车次比原来少。我们实际测算我们的好几家客户，有的做到了实际用车数量比原来少四分之一，这是巨额的成本节约。这样做路径短烧油少、配送时间短、配送效率快，更不用说你的人力节约，你不需要一两个人每天两三个钟头去分单、拆单，做配送的调度规划。所以是多维度的成本节约。
StockGo和小马都是云服务。同时我们也做了很明确的API化，如果他是一个以模块化的方式去服务的话也是支持的。
核心竞争力：首先，这个竞争的产品对手就不多。你的竞争对手有两类：
一类是（客户）公司内部长期以来自己手工、拍脑门儿的方法。他们并没有任何第三方服务商，这样他不管自动化还是优化的需求都很高。
第二类是有一些竞争对手（服务公司），但这种竞争对手或者更多的是服务于它自己生态系统下的解决方案，或者它只能提供非常标准流程化的体系，你只能按照它的标准来，做不了中国本土化的定制。所以它对应地解决不了具体配送的实际需求。
10、Q:业内人士都知道求解器是块非常难啃的硬骨头，而这个核心技术一直掌握在西方人手里。杉数科技联合学界推出的LEAVES算法求解器打破了这一平衡，请问它现在处于一个什么状态？下一步准备如何发展？
A：两个角度来说，
技术方面：可以参考葛冬冬的一篇知乎回答 如何评价中国的首个运筹学算法平台：LEAVES？ https://www.zhihu.com/question/68494808/answer/364407037
应用方面：叶老师作为这个公司的发起人，他最早提出的期望之一就是中国能有自己的优化求解器，包括我们会发现国家很核心部门的发展也是受制于没有自己的优化求解器，受制于没有达到世界顶级技术的这种限制。所以最早以纯学术研究的方式来做这件事。但这个事情的难度很大，一方面需要人才，一方面需要大量的资源投入。我们认为这是一件很重要的事情，所以我们支持并资助上海财经大学建立并发布了运筹学与人工智能算法平台LEAVES。。同时公司也在大规模的研发可以商用的、解决大规模复杂问题的求解器，目前阶段取得了不错的效果。
11、Q:我们看到杉数现在也在帮一些电商平台做动态定价可以简单介绍一下吗？
A：定价这方面是我们一直在做的，是收益管理中很重要的一方面，同时也正在服务客户。从产品角度来讲，我们有一系列的标准化功能模块，不仅能够服务于电商平台，还可以推广到很多其它领域，比如零售、快消、甚至物流行业的动态定价问题，我们也都在客户实践中取得了非常好的效果。
12、Q:能不能谈一谈运筹学在中国未来发展的前景如何？目前公司开展业务有没有遇到什么阻力？
A：我个人比较倾向于把运筹学和决策科学放在一起来谈 。整个科学决策＋运筹学在中国，不管是学科的发展程度、还是在业界的普及程度，都还处于一个比较早期的阶段， 在美国公司中的运筹优化或者数据科学团队可以是一个上百人的团队，80%以上都有研究生或博士学位。在国内可能就是3、5个人的小团队，而且专业背景相对杂乱。这个现状一方面看到的是问题，一方面看到的也是机会。抛开学术的角度从业界的应用来说，我们觉得过去这一两年我们对运筹的发展起到了一些推动作用，一方面更多的人愿意回国，另一方面企业开始知道什么是运筹学什么是科学决策。我会非常乐观的来说科学决策、运筹学这方面在企业中会越来越重要。因为目前正在谈论的中国企业经营进入了农耕时代、要精细化运营、供给侧改革，其本质都是提高企业经营效率 。而提高经营效率就是要寻找一个效率最优点的问题。这件事如果在十年二十年前，可能通过管理机制、绩效考核等方式来实现。在人工智能之前，大数据热了很多年，虽然企业不知道怎么用数据但是知道积累数据。所以如今在积累的数据基础上做效率提升，就可以通过模型算法的方式来提高效率。
阻力：一是缺少人才。二是如何让客户了解到你可以为他所带来的价值，这些是需要花时间的。我们很幸运，因为我们在早期服务过一些头部客户、标杆客户，有很成功的实例产出。对我们之后的发展也起到了很大的帮助。
王曦说：这个月26号，我们即将在上海举行第二届AI大师圆桌会，以“从链到网”：数字赋能零供新关系为主题，围绕最新政策与趋势、供应链转型、互联网+物流、智慧零售等行业热门话题展开讨论，现场邀请了诸多学术和业内顶级的专家们，主题就是为了探讨供应链行业未来的发展形势。对供应链管理与优化感兴趣的人都可以来听听。
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