華為雲天籌AI求解器：智慧世界是道迷人的數學題

二戰期間，盟軍要為規模空前龐大、結構無比複雜的潛艇與艦船規劃路線，制定運輸策略，於是軍方請來了數學家幫助破解這個複雜的管理難題。一門橫跨數學與管理學的全新學科體系——運籌學(Operational Research)就這樣誕生了。

中國翻譯家從“運籌帷幄之中，決勝千里之外”裡選取了運籌這個詞來意譯OR，真可謂是神來之筆。這門學科的精髓在於將應用數學中的求最優解方案，帶入到現實世界中五花八門的問題中來，幫助決策者看破數量和規模的迷霧。

上世紀60年代，運籌學開始與新興的電腦科學結合，用自動化計算的方式完成運籌推理，顯然比人工更具優勢，於是求解器誕生了。

在歐美國家，大型基礎設施建設和大規模企業背後，基本都有求解器的身影。大到航空軌道計算、遠洋船舶路線規劃，小到一家工廠的供應鏈管理、一個倉庫的庫區規劃，都可以用求解器得到最佳答案。

在中國，我們也可以看到需要求解器的場景越來越多。“雙11”瘋狂購物之後如何處理複雜的倉儲、物流與退換貨系統;面對疫情防控期間訂單暴漲，工廠如何管理上萬個員工和數百個廠房，才能實現資源最大化利用;在大型機場，如何讓每天上千架航班最大化利用廊橋……這些問題都需要求解器來一錘定音。在產業智慧化的浪潮中，求解器是一道不應缺席的身影。

在現實中，企業應用求解器總有這樣那樣的難題;求解器這棵古樹上，正待綻放出新的花蕊。

不久之前，華為雲在華為全聯接2021期間釋出了新一代天籌(OptVerse)AI求解器。在最新的全球權威Hans Mittelmann單純形求解器榜單中，華為雲天籌AI求解器斬獲第一。一時間，AI求解器在業界激發了無數討論，讓求解器這個歷史悠久的概念重新回到產業一線。而天籌AI求解器也與大模型、知識計算一同構成了華為雲最新的AI前沿技術序列。

在天籌AI求解器的背後，還有很多故事與價值值得被看見。智慧世界這道迷人的數學題，需要AI求解器深深參與其中。

一個難題，同時也是一個希望

在進入天籌AI求解器的故事前，我們必須先回答這樣一個問題：求解器的價值顯而易見，但為什麼企業，尤其是中國企業的應用率卻並不高?

這個矛盾點的核心在於求解器使用本身具有高門檻、高成本、高價值的“三高”特性。雖然對於工業生產、物流規劃、供應鏈管理等決策價值重大的企業和部門來說，求解器理論上能夠展現的價值非常容易理解。但在現實中，把複雜的零件、人員、工序以及多種變數表示為求解器的可解資料非常困難。這既需要企業有充分的資料化基礎，也需要求解器能夠真實貼近企業場景。

相比歐美企業具有悠久的IT建設歷史以及豐富的企業決策服務，發展中國家企業對運籌學的應用還是相對薄弱的。求解器落地，對企業的IT基礎設施與人員技術水平都有極高的要求，很多企業甚至很難理解求解器的工作需求。加上歐美求解器產品成熟較早，也有比較完善的商業化生態，國內做商業化求解器的公司較少，產業服務相對稀缺。另一方面，求解器是內嵌在企業數字化體系中的一部分，繼而也對企業整體數字化水平提出了要求，最終導致求解器在中國落地效果並不理想。即使在物流、倉儲、港口等天然適合應用求解器的企業，在進行重大決策時也普遍缺少求解器的幫助。

然而換個角度看待這個問題，每一個難題背後都是一個希望。隨著一些重點行業的不斷髮展，以及供應鏈體系的複雜，中國企業發展到一定規模後必然需要應用求解器。這既給中國經濟持續解放生產力帶來了契機，也給中國市場湧現出更好用、更富有價值的求解器產品以時代機遇。

畢竟，當企業規模與管理複雜度達到一定程度後，自然就會去探索求解器的可能性。華為，就是這麼做的。

一場華為的求解器探索，變成一個融合AI的產業契機

提起中國企業研究與應用求解器，就不得不提到華為。十幾年前，華為就開始了求解器的嘗試和研究，當時的華為已然有了求解器的場景需求和技術基礎。

一方面，華為在通訊領域的佈局和積累，需要大力研究訊號與資料的分配和規劃，這本身就與運籌學緊密相關。另一方面，華為擁有著難以想象的超大規模供應鏈，如何管理和規劃供應鏈，也是一個極有必要應用求解器的問題。

在自身技術佈局與產業需求的雙向加持下，華為看到了一系列問題都必須透過運籌規劃來解決。經過十餘年的技術探索與產業應用，華為積累了非常豐富的求解器技術，並且擁有了業內頂尖的求解器落地經驗。在一年多之前，華為雲做出了一個重要決定：把積累的求解器技術開放出來，進行商用。

這個戰略決定的背後，不僅僅是華為雲自身的技術迭代與產品考量。統觀整個求解器市場，目前主流的求解器產品已經相對成熟，並且長時間缺乏突破。尤其當以深度學習為代表的AI技術復興後，原本具有與AI深度融合必要性的求解器，卻因為產業進入平緩期、主流廠商缺乏技術突破意圖而錯過了智慧化機遇。這就導致當企業應用智慧化求解器的需求大幅增長時，求解器產品卻停滯在不好用、不好學、不夠智慧化的難題中。

而這正是華為雲的機會，也是商業求解器市場本身的機遇需求。早在2018年，華為就公佈了全棧全場景AI戰略，其中華為雲是AI技術革新與平臺沉澱的重要載體;華為將十餘年的求解器佈局與AI技術能力融合，打造出業界首款作用於產業場景的AI求解器產品——天籌AI求解器。

具體來看，天籌AI求解器相比於傳統求解器產品，差異化主要體現在AI技術的多方面融入。首先是在上層套件中，AI技術可以幫助求解器更準確、靈活地理解企業使用過程，將生產場景中的真實情況更簡單對映到求解器中。從而極大程度降低了求解器的使用門檻，這也解決了傳統求解器應用難、推廣難的最主要問題。

另一個AI求解器的關鍵提升在於求解過程的智慧化。傳統求解器大多基於數學經典演算法來實現，但AI求解器吸納了人工智慧的理解能力，極大提高了求解器的解釋速度。從而提升了企業應用求解器的效率。

降低門檻，提升效率，這是AI在投入企業應用時兩個恆定的主題。與求解器的結合也是如此，基於智慧化的加持，求解器可以適配更多樣化的企業場景，並且提升本身的工作能力與工作效，繼而突破了業界運籌最佳化極限。

從天籌AI求解器釋出起，我們可以看到一系列業界記錄被相繼打破。

在求解規模上，天籌AI求解器可以支援億級規模問題的求解，幫助處理更復雜場景的最佳化決策;在求解速度上，實現了面對億級規模問題的求解，速度也能最高提升100倍;在建模效率上，使用AI技術智慧建模後，建模效率最高提升30倍;在求解效率中，利用AI技術自適應調優後，效率最高提升30%。

最終，剛剛問世的華為雲天籌AI求解器在全球權威的 Hans Mittelmann 線性規劃單純形求解器於9月18日榜單中斬獲第一，重新整理了世界紀錄。

至此，AI求解器的誕生不僅豐富了華為雲的AI技術服務體系，更為產業智慧化之路開啟了一個全新的機遇。

一場港口之旅，洞開一場智慧化變革

此前我們就討論過天籌AI求解器在天津港的落地實踐。其實不僅是港口，物流、工廠、能源等結構複雜、要素多樣的產業在本質上都需要運籌學的加持，以達到生產效率與成本的最優解。

但在天籌AI求解器的天津港之旅中，確實可以看到AI求解器落地背後的很多有趣故事與產業智慧。

天津港是京津冀的海上門戶，也是一帶一路戰略的重要港口支點。在2021年，天津港這一特大港口的集裝箱年吞吐量已經近2000萬標準箱。在不斷髮展壯大的過程中，天津港也湧現出了豐富的數字化需求，以及對求解器應用的需求。

一方面，天津港在積極探索“智慧港口”的道路，比如5G、無人駕駛集裝箱卡車等。天津港在利用各種智慧化技術將單機效率達到極限後，面對如此龐大的業務體量，迫切需要基於全域性統籌計劃，進行全鏈路協同，最大化調動所有資源。

另一方面，隨著天津港的不斷髮展，越來越多的業務難以憑藉人工進行規劃。人工規劃只能看到自己負責的“一畝三分地”，而全域性統籌規劃需要涉及到千萬個甚至到億級的變數和約束條件，僅靠人工根本無法做到;另外，整個計劃做完需要耗時24小時，效率極低，每次只能提前計劃，難以實時調整。於是，天津港內部不斷產生了更新求解器產品的需求。而華為恰好在此時提供了這一技術能力的創新。

天津港與華為雲合作，開發了新一代的港口智慧計劃平臺，開始AI求解器的港口落地之旅。

天籌AI求解器在天津港的第一份工作，是從幫助港口進行計劃模組規劃開始的，並且很快取得了成果。透過天籌AI求解器，天津港的一些業務聯動效率與準確率得到了明顯提升，給港口生產帶來了長期價值。例如，華為雲天籌AI求解器可實現全鏈路協同，最大化地調動所有資源，使天津港裝置利用率提高15%，堆場翻倒率降低20%，大幅度地提升了港口運轉效率和作業效率，進而縮短船舶在港時間。透過全域性最佳化，真正地實現了天津港資源排程最大化。

在此基礎上，隨著雙方合作業務的深入與賦能模組的提升，AI求解器不斷深入到了天津港的方方面面，形成了模組化、常態化的落地通道。

合作中有一個很有意思的故事。在雙方合作剛開始的時候，華為雲相關團隊在研究了港口業務之後滿懷信心，團隊很快入駐天津港，逐條梳理了天津港的業務流程與生產資料，慢慢將問題接手過來。甚至主動幫助天津港去發現問題，糾正此前存在的資料錯誤，這一點讓天津港的工作人員都感到十分驚訝。

逐步去梳理行業問題，理解行業特徵，是很多AI技術落地時都不得不面對的問題。華為雲與天津港的合作，或許可以帶來很多產業經驗：對於流程複雜、業務模組眾多的重點行業，既不能存在對業務場景的為難和牴觸心理，也不必過分高估行業門檻的存在。深入其中，仔細梳理，以技術撬動需求，或許才是達成合作，共同創造價值的最佳方案。

未來，華為雲天籌AI求解器還將繼續深入探索港口行業，同時也會向工業、製造、物流等更多領域擴充。對於企業來說，天籌AI求解器不僅意味著強大的求解器支援，還是華為充沛行業數字化經驗的賦能，以及領先AI技術的加持。

融合運籌學、AI以及行業智慧，天籌AI求解器得以幫助行業把握住產業智慧化機遇。

一座燈塔，就是一個答案

求解器和運籌學重要嗎?當然重要，其在產業智慧化、數字化中的地位無可替代。

但在中國以及更多的發展中國家，運籌學的人才培養以及就業、創業支援都遠遠達不到需求水準。即使是華為，想要招聘運籌學人才都十分困難。

放眼整個產業，會發現大型企業多數將運籌學與求解器人才放在IT或者演算法崗位中，很少能夠單獨建立部門或者成立專案。很多非常需要求解器的企業，甚至都不知道運籌學與決策智慧的可能性。另一方面，市場需求的寡淡也影響了人才培育。學生更傾向去學AI等高需求、高回報的專業，對運籌學這樣的重要學科反而很難全力投入。

天籌AI求解器更深層的意涵，在於華為雲透過將內部技術開放出來，走向商業化與規模化，構築了一個全新的產業支點。這個支點就像一個燈塔，可以讓學生、老師、從業者看到運籌學與求解器本應具有的重要意義。學術與產業生態可以以此為圓點進行彙集，天籌AI求解器可以變成一項產業驅動力，一個交流與發展的平臺。運籌學這個學科，求解器這項技術，並不古老或保守，而是必然在AI時代必然會煥發出全新的生命力。

求解器應用是一道難題，於是AI求解器開啟了一個可能。

天籌AI求解器構築了一座燈塔，給運籌學與智慧化帶來了一個全新的答案。

數字中國建設是這個時代最重要的任務之一。在這一目標的引領下，各行業的管理效率提升、數字化決策、少人化管理是一道必答題。求解器必然會深深嵌入數字中國的根系，成為智慧化浪潮不可替代的支柱。

我們可以探索、建設甚至引領求解器的未來，這就是“天籌”的答案。