科技创新人物
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（图片来自网络）
■按：
王子卓，美国大学副教授，也是杉树科技的CTO（首席技术官），他的技术让计算机学习、并利用运筹学优化算法，为企业找到最优决策。他为我们找到人工智能的最优落地方案，并为企业带来盈利。
01 CTO王子卓
这是最坏的时代，这也是最好的时代。互联网时代意味着老旧的模式的淡去，也意味着新能量的爆发。这个时代里，技术的价值渐渐取代资源，努力的人一旦拥有技术，分分钟逆袭。
于是技术圈变成了这个物欲横流的社会里的一股清流，到处是月入10万却穿得像5千的低调码农，和金融区完全是两个世界。当技术员晋升到管理层后，就出现了我们这个时代的一个特色职位——CTO（首席技术官）。
CTO是企业内技术资源的最高管理者，职责也包括把握企业的长期战略性技术方向、短期战术性技术方向，对技术、软件问题等进行指导和把关，管理研究对公司经营活动和营利的影响。通常只有高科技企业、研发单位、生产单位等才会设立CTO职位。
其实CTO最主要责任，是将科学研究成果转成为营利。今天小智要给大家介绍的，就是杉树科技的CTO，王子卓。
王子卓19岁从清华数学系本科毕业，24岁就拿到了斯坦福大学运筹学的博士学位，现在是美国明尼苏达大学工业与系统工程系副教授，还担任杉数科技的 CTO 。他在收益管理与运营管理、定价问题等领域有深厚积累，主持两个美国国家自然科学基金及其他基金近百万美元，为IBM定制的定价策略系统获美国两项专利，为IBM创造过亿美元的利润（咳咳，那谁，口水擦擦！）；被美国运筹管理学会收益管理分会提名2015年最佳实际应用奖。
02 运筹学
运筹学大家可能还不太了解，运筹学和人工智能怎么能加在一起呢？
运筹学（Operations Research）是系统工程的重要的理论基础，也是现代管理学的重要基础之一，所以在美国也有人称运筹学为管理科学(ManagementScience)。运筹学所研究的问题，可简单地归结为一句话：
“依照给定条件和目标，从众多方案中选择最佳方案。”所以也有人称之为最优化技术。
想要更形象的理解运筹学，旅行推销员问题（Travelling salesman problem, TSP）是个不错的例子。作为运筹学经典模型之一，它描述的是在一系列城市中，给定每对城市之间的距离，求解访问每一个城市一次、并回到起始城市的最短回路。
旅行推销员的最短回路▼
从20世纪20年代开始，运筹学就通过优化算法和完善的数据建模来辅助管理者进行决策。在运筹学里面，CTO王子卓介绍了一个重要的工具，优化工具。
大家考虑优化问题之时，只需要记住三个点：第一，这个问题里面你要做的决策是什么，你可以控制的因素是哪些；第二，通过这个决策能达到什么样的一个目标——比如说最大化效益，最小化成本，或者缩减送货时间；第三个，就是这个决策可能受到哪些方面的约束。把这三点考虑起来就是一个优化问题。
清华大学运筹学课程第一章▼
所谓优化问题就是我们要去寻找在满足约束条件下的决策，并尽量实现我们希望达到的目标。什么是你的决策，什么是你的目标，什么是你的约束，这三点都需要通过数学的方法表述出来。
由于现实问题要比模型复杂得多，所以把这个实际的问题转化成描述，并不那么简单，而在这里面却是非常重要的一步，并且需要相当的经验。
03 运筹学+AI=帮助企业做决策
“在人工智能时代，企业利用数据驱动来进行智能定价无疑是重要的策略。”王子卓认为，“国内运筹优化的发展比美国要落后一些。美国很多的大企业，像亚马逊、谷歌或者一些物流企业，内部都有一大批运筹学背景的团队，来解决公司生产可能面临的问题。
比如亚马逊中，就有50~200个的运筹学博士做定价、库存、物流等方面的决策支持。这方面，国内要落后一些，但我认为，未来几年，国内很多企业会在这方面转型，过程中需要运筹优化的技术，这些技术帮助企业将大数据转换为真正的决策。”
王子卓表示，利用大数据做智能决策，需要有这三个步骤：数据收集与管理，规律性分析，决策性分析。“如果从另外一个角度来看待这三个步骤，我们会认为这是认识世界，理解世界，最终改变世界的过程。”
作为CTO，王子卓主要研究从单体智能到群体统筹——优化算法；如何利用机器学习做运筹优化和智能决策，从而利用人工智能提升商业效率；真正将AI用于商业实战中。王子卓介绍道：
“这几年，机器学习人工智能有了极大的发展，并且在很多应用领域获得极大成功。而且提到了图象识别，人工语言识别，智能游戏等一些这样的应用，当然这些应用确实是非常的令人震撼。这些都不是新概念，这些在三十年前甚至更久之前都被人研究过了。”
“但是由于两个方面：首先我们有了更强的计算能力，允许我们对大量数据进行计算，只有能在有效时间内进行计算，才会有深度、神经网络，否则不可能在有限时间内得到好的结果。另外我们有了大量数据，这些数据很多适用于我们信息技术的发展，收集大量数据之后，然后通过这些数据训练能够得到一个更好的模型。”
“这些方法应用到商业场景里面，比如应用到物流场景里，我们需要的不仅仅是一个模型。不同的行业里的每一个问题，都有它不同的一些特点，我们需要了解各个商业环境里的不同点。
那么如果只是把一个简单的模型，比如说直接把一些数据扔到深度学习的网络里面，几乎是不可能有很好的效果。要得到很好的效果，要有深度场景的了解，然后选择一个模型。”
“所谓的神经网络，深度学习，只是众多机器学习里面的一种，很多时候可能并不是最合适的一个。我们希望根据实际场景思考，到底用什么模型能达到最好的预测效果。在选择模型之后，最重要的是要选择高效的办法。
有的模型比较简单可以处理大量数据，有的模型需要非常复杂的方法才可以得到模型参数，使这个模型发挥作用。这里面涉及到大量的运筹学和优化方面的问题。只有结合这几个要点之后，我们才能做出一个好的预测。”
04 定价和智慧物流
王子卓说，众所周知，对于任何企业而言，无论他们提供的是实物，还是服务，如何给这些商品定价是至关重要的事情。这关乎着企业能否把自己的产品或服务销售出去、获得更大的收益和在激烈的竞争中脱颖而出。“我的研究方向主要是关于收益管理，定价的这个方向，当然里边也用很多的这个机器学习，人工智能内容。”
一个好的定价策略呢，王子卓表示，它遵循 4W+H 的原则，同时这些定价策略都是基于大数据建立模型而形成的。为了拿到这些数据，必须要了解消费者的各种消费习惯，这其中既有理性因素，又有非理性因素。
无论是受到哪种因素的影响，都能被量化。对于标准化生产的商品而言，定价策略制定得好，能够有效地去库存，提高销量；对于非标准商品，比如定制设备，个性化服务而言，合理的定价能让企业在获取最大利益的同时又能促成与买家的交易。
另外的落地应用有，那么如何把一个预测的结果，转化成实际的价值，转化成实际中更优的一个决策。比如在电商领域，智慧物流，我们关心的不仅仅是，可以预测未来的快递件数，或者未来的发展，这里的“智慧物流”是决策上的事——一个物流公司如何能让资源更好分配，更有效把货物运到消费者手里，更低的成本去转运不同货物。刚开始我们可能更多的会应用到一些优化和技术上。
运筹学+AI从前端定价贯穿到后端库存管理的完整链条。王子卓的技术会通过帮企业打通库存数据、定价数据及促销数据，在数据基础上建立决策模型，从而建立完整、动态的商品进销的决策链条，而非简单的数据看板，从而真正帮助企业增加销量和利润。
再有一个例子就是快消品企业，运筹学+AI帮用户解决货运车辆、库存管理方面的问题，更偏向于成本端。通过杉数科技提供的运营决策，帮助企业极大的减少了运营成本，同样一批货物的运输效率比之前提高了近30%。
不管是在收益端还是成本端，关键在于通过我们的技术手段能够真正的帮助他们。有的企业建一个仓库动不动就是上亿的规模，像这样的大型物流企业，货物每天的吞吐量也是一个海量的级别。所以哪怕是1%-2%的提升，都是一个非常大的收益。
05 “未来”的最优算法
未来AI是什么样的发展趋势？ 王子卓认为，随着科学技术的发展，AI更多的不是一个线性发展，而是一个爆发性发展。可能某个点有一个突然的进度，之后很多人会去解决相关问题，解决完之后又停留在这个阶段。比如现在的图像识别、围棋已经很好，但可能还有一些更难的问题，比如与AI之间的互相交流，跟人的更深入的交流，在王子卓看来现在还没有很好的方法处理。
他认为真正具有代表性的AI技术还没有很好的处理AI之间的交流，可能处理的结果和算法不一样，也可能会停滞很长时间，就看停多长时间，停一两年可能在研究，可能也10年20年，这个不好说了。总之，发展趋势很难预测，但企业需要提高效率的这个事情是永远都需要的。
就这方面来说，王子卓将运筹学和AI的结合的技术，价值将是巨大的。衡量一项技术是否有价值，这项技术能不能赚钱是一个务实的标准——王子卓的技术让他的公司有真金白银的进账。王子卓所在的杉数科技 2017 年完成了A轮约 4000 万融资，全年业务回款超过1000万，而在 2018 年的第一个月里，确认的订单已经超过了2017 全年的收入。
如果一项技术能让中国的公司更聪明、决策更正确，那么这项技术的价值是远远不能被定额。
CTO王子卓用运筹学+AI告诉我们人工智能的最优落地方案，同时也给出了技术价值的最优算法——一切做技术的优化算法，都是为人们带来好处。
_ The End _
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