专访悠桦林CEO肖芳芳：“人工智能+运筹优化”的商业化路径

观察者网：“世界人工智能大会（WAIC）”作为国家级产业峰会，今年已举办到第四届。本届主题是“AI赋能城市数字化转型”。您认为人工智能在城市数字化转型应用领域有哪些？能讲一下具体的应用案例吗？

**肖芳芳：**我们可以看到人工智能正在经历历史性时刻，当今时代进入了人工智能与传统产业广泛融合的前夜，它已经走出实验室进入了产业应用阶段，推动传统行业启动效率变革、动能转换之路，人工智能也正在催生新技术、新产品、新业态，实现社会生产力的整体跃升。

人工智能目前拥有无与伦比的应用场景，已经在教育、医疗、工业、交通、办公、生活等各领域推动城市数字化转型。

例如，以人工智能为代表的数字技术在数据分析和决策效率上有显著优势。以前，企业的决策管理一直都是高度依赖管理者或行业“老司机”积累的主观经验，决策节奏也只能是一次次离散行为，如果人工依靠过去的行业经验做决策，企业优化成本空间小、效率也低，而以机器学习、运筹学和深度学习的人工智能技术辅助和增强人工决策，立刻能够为企业实现提质、降本、增效的效果。

例如，在生产制造领域，大部分制造企业还使用人工方式制定生产计划与排程，计划、排程、下达、报工、调度基本通过会议沟通和协调，这不仅效率低，而且排出的计划可执行率低，即使再聪明有经验的“老司机”也无法计算出精确到工序的工作时间。

我们看到行业普遍面临这样的痛点，通过借助于我们自身核心技术优势运筹优化算法和人工智能技术研发了智能供应链计划系统，能够帮助企业在满足各种生产资源约束的基础上，实时、同步地给不同生产阶段的生产排程计划，最大化优化业务目标，帮助企业优化生产管理及作业流程，降低生产成本，提高整个生产及管理效率，缩短生产周期，加快市场响应速度。

悠桦林智能供应链计划系统

在实际落地案例中，我们服务世界领先的汽车零部件制造公司，通过我们的系统将原来花费数小时的排产工作缩短至分钟级，降低了11%单SKU（Stock Keeping Unit，库存量单位）备库量，提升了15%交付及时率。

应该说，现在基于AI用模型和算法做出的智能决策，充分展示出比人工经验决策更高的精准度，商业决策正在从基于主观经验的滞后离散决策转向基于数据的智能实时决策，数字化时代的企业决策必需向智能化转型，完成由经验决策向机器决策演进。

从我自身的角度来讲，我们悠桦林一直在积极探索AI赋能城市数字化转型，我们通过人工智能+运筹优化算法，让企业具备商业智能决策能力，在工业领域，通过智能APS（Advanced Planning and Scheduling，高级计划与排程）让企业更科学地规划生产计划，降低生产资源浪费，提升生产效率；在物流领域，通过智能调度帮助企业找到性价比最高的运输路线，降低运输成本，保障送达时效；在交通运输领域，通过完整的产品体系和智能决策产品矩阵，实现交通运输业的战略规划、精细化运营和实时调度。

悠桦林智能供应链计划系统甘特图

观察者网：随着人工智能领域中算法、算力、数据三要素快速迭代升级，人工智能技术区域成熟，开始与各个垂直行业应用进行深度融合。您认为人工智能实现赋能行业的关键和核心是什么？很多人工智能公司如雨后春笋般出现，您认为这样的科技公司应该具备怎样的核心竞争力才会脱颖而出？

**肖芳芳：**从商业角度来看，人工智能赋能行业的核心关键在于能否给使用者带来价值，是否有商业化的市场需求；人工智能是一种技术能力，最后是要变现成场景应用，帮助企业、消费者去解决问题，或带来新的“刚需”。人工智能要实现行业赋能，推动行业数字化升级，前提是能给行业带来实际的效率提升或者降本增效等价值，如果没有商业化的市场需求，便无法推动人工智能技术，在过程中便被市场淘汰。

放眼中国和全球的人工智能实践，人工智能与工业的结合成为全球瞩目的焦点，工业智能的核心在于决策和执行，但是目前工业界大都以人的决策和反馈为核心，而人工智能为工业带来的革命性的改变是摆脱人类认知和知识边界，为决策支持和协同优化提供可量化的依据，人工智能最重要的一个价值在于实现知识的沉淀，把工业的技术、经验、知识复用和重构，从而降低成本，降低风险，提高生产服务效率。

可以说在海量数据和算法革命的双向加持下，人工智能正在以史无前例的广度、深度和速度逐渐为不同行业赋能，并在席卷更多商业资源的同时，为公众创造价值。

至于核心竞争力，我们是算法加行业know how。我们就是以算法为核心技术，在保障技术领先的前提下，深刻理解行业和认知行业痛点，用新的技术解决行业内长久存在的老问题，为企业构建智能决策的神经系统，希望能够影响整个行业乃至更大范围的商业决策。通过将场景作为关键驱动力，我们的智能决策解决方案覆盖航空、智能制造、供应链等领域，帮助企业解决了在业务场景中的一系列决策优化难题，为企业各级决策者获得知识和洞察力，提高了决策的科学性。

观察者网：有观点认为，人工智能是中、美、欧三方正在角逐的高地，中国在通信、算力、电力、人才（绝对）数量、市场规模、需求场景等方面有部分优势，您如何看待这样的观点？您认为中国人工智能公司如何在这种环境中生存？

**肖芳芳：**人工智能被视为引领第四次工业革命的核心技术，中国认识到发展人工智能行业对国家战略布局的重要意义，人工智能连续三年被写入政府工作报告。

围绕产业升级和人工智能等前沿科技赋能的大趋势，在中国经济转向高质量发展的特殊节点，基于国内良好的信息化基础设施、国家政策的大力支持以及中国自主创新能力、研发能力的提升，近几年中国人工智能产业的发展速度非常快。

目前看来，这一产业在中国有非常有利的政策、市场和人才环境，已经达到国际领先地位，中国已经和其他国家一起坐在头班车上，诞生了不仅是在中国、并在国际上也具有技术壁垒和行业优势的世界级独角兽企业。

我们公司通过五年对于人工智能决策技术的实践，认识到AI应该让出强调技术的光环，就像刚才说的，与实际应用场景、客户痛点相结合才能最终实现用技术赋能百业，AI+业务，形成像DNA一样的双螺旋，这个才是商业落地的本质，一定要和业务场景去结合，要和客户需求去结合。这样自己也能更好地在市场中生存下来。

观察者网：中国正在以一种更加开放和普惠的理念来建设人工智能，把算力算能基础设施作为一种政府投资的公共产品在武汉、成都、上海等节点部署，把算力资源以较为低廉的价格开放给科研机构、企事业单位和个人，这种开放和普惠的理念，是否有助于中国的人工智能生态健康发展？伴随着国家高度关注和政策落地执行，您认为怎样人工智能公司怎样抓住这样的红利？

**肖芳芳：**答案是肯定的。

作为创业者，我们对国家政策的关注和支持感到非常高兴，我们认为随着中国人工智能产业规模的不断增长和国家政策的扶持，最重要的是在技术方面不断突破创新。

由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁的产业落地就会进一步提速。

作为拥有强大技术引擎的科技创新公司，我们也肩负时代使命，利用大数据、人工智能、运筹优化算法等领域深厚的技术积淀解决客户的实际问题。

在智能制造领域，以我们服务的某汽车制造企业为例，通过采用悠桦林智能供应链计划系统，该企业制定排产中长期计划的时间由2小时缩短至5分钟；对于多业务目标优化，悠桦林智能供应链计划系统仅需8分钟可输出精确到机台、设备和时间的短期日计划。此外，通过科学排产计划与物料规划，该企业原料的单SKU备库量更是由4.4万降低至3.9万（降低11%），交付及时率提升了6%-15%。我们真正为企业优化了效率、成本和管理，希望我们技术的创新不断加速中国人工智能行业的发展，并为更多行业赋能。

悠桦林智能供应链计划系统KPI指标图

观察者网：2020年，中国人工智能核心产业市场规模超过1500亿元，未来有望发展成为全球最大的人工智能市场。同时，全球抗疫大环境也为人工智能商业化落地提供了更丰富的需求和场景，医疗、金融、安防、自动驾驶等领域都进入了快速成长阶段。您刚才也举了些实例，您认为如何可以更快更好地实现人工智能技术商业化？

**肖芳芳：**人工智能技术在企业需求方面是一直在持续增长的，现在我们去和企业交流，如果不带点人工智能的技术展示，企业反而觉得你们技术不太行。但到出具体解决方案的时候，企业对业务场景解决能力的关注度会比人工智能技术更高。

技术商业化落地核心还是在能否通过技术为企业持续创造价值。像在供应链方面，我们的运输智能调度产品能实现一键排线和智能调度，相比人工调度，可以帮助企业将调度时长缩短至10分钟，总车次减少10%-20%，提高车辆满载率5%-10%，降低运费总成本10%-30%。人工智能作为技术支撑，实现业务价值才会被市场认可，因为商业化的交易，企业是要考虑可被衡量、可被计算的投入产出价值。

观察者网：目前人工智能是投资热门赛道，您怎么看待这种现象？您认为吸引投资者的是哪个方向？

**肖芳芳：**五年前、十年前中国的人工智能企业如同“小荷才露尖尖角”，那么在今天早已是“百花齐放春满园”。随着全球人工智能技术的日益成熟，以及国家政策支持力度的逐步加大，中国人工智能产业如火如荼地发展着。各大企业飞快布局，创业群雄并起角力，将实验室中的技术概念引入商业场景，渗入大众生活的每一个角落。人工智能，未来已来。很多投资者也正是看到了这一点，纷纷进场。

我们公司也得到了这波浪潮的助力，已经融到B+轮。我相信，我们的核心技术优势——运筹优化算法的能力是投资者青睐的原因，我们通过数据、运筹优化算法和具体的决策场景，切入到企业的决策层面，基于数据科学不断推演迭代，输出最优决策结果，解决海量数据环境下复杂决策问题。

例如，如何科学地将运筹优化技术应用在航空领域这个壁垒相对较高、业务相对复杂的行业上，对于国内提供运筹优化技术的企业来说是非常大的挑战，而我们不仅解决了世界上规模最大的整数规划问题（变量规模1016），而且收获了国内大部分航空客户的青睐，成为国内服务最多航空客户的科技企业。

观察者网：标准化工作是人工智能领域解决数据流通、共享、特别是行业应用问题的基础，国家也出台了《国家新一代人工智能标准体系建设指南》，您认为怎样把技术做成标准化的产品？在标准建设过程中，肯定少不了企业的参与和建议，你们在这方面有没有什么进展？除了标准化，未来人工智能未来发展还有哪些趋势？

**肖芳芳：**在标准化的道路上我们也在探索，我们希望我们的服务、技术能够赋能更多的客户，客户能够更快速地体验到我们的技术为企业带来的价值，像是在供应链领域，针对运输调度根据企业阶段性需求，我们已经打磨出了可供快速上线使用的SaaS（Soft as a Service，软件即服务）产品——悠桦林运输智能调度（TOS）系统，能够让企业以较低投入获取高价值回报。

运输智能调度系统（TOS）系统

未来，随着人工智能技术的进一步成熟，商业应用能力的大幅提高将成为趋势。同时，随着新基建的完善，大数据、人工智能、区块链、虚拟现实等前沿信息技术全面进入应用落地实践，将在社会和行业各个领域异彩纷呈，催生一批服务新模式。人工智能技术连接效率也将进一步提升，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等也将在更多的应用领域得到实现，未来人工智能发展会有更多的想象空间。

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