深圳到崇左物流運輸整車電話 他們分別是CEO羅小渠、CSO葛冬冬、CTO卓，后來，他們又吸引到了原GooglefrojectFi創始團隊成員王曦歸國出任CPO。杉數科技作為一家人工智能決策公司，為零售、物流、制造等多個行業提供全鏈條技術服務，包括庫存優化、倉儲管理、智能運輸、網絡優化與選址、收益管理等業務。杉數科技基于海量數據，利用運籌學與機器學習將實際問題轉化成復雜數學模型求解，解決企業實際中生產、倉儲、配送、銷售等一系列業務場景中的優化問題，完成數據到決策的轉化。

目前，杉數科技服務的標桿企業有京東、順豐、滴滴出行、德邦等，通過解決方案的輸出，為企業降本增效，解決運營之痛。AI到預測，預測到決策，決策如何應用到供應鏈？曾經人們以為人工智能只存在于好萊塢電影的虛擬世界里。

直到深度學習等技術的崛起，AI才從人們的暢想中走入了現實世界。事實上，人工智能發展的腳步從未停止，但就目前的技術發展程度而言，人工智能的核心是機器學習和數據挖掘。杉數科技是處在人工智能核心賽道上的玩家，基于機器學習技術和運籌學算法，讓復雜決策問題的解決不僅僅取決于管理者的主觀判斷，而且取決于在技術算法中得到的輔助方案。杉數科技所構建的決策閉環從數據的收集開始，從數據規律的分析到智能決策方案的輸出。

聯合創始人兼CTO卓認為，由數據轉化到決策主要涉及三個環節：第一個是，數據的采集、管理。數據是對客觀世界進行量化和記錄的結果，通過軟硬件技術等多渠道挖掘數據，獲取決策的原材料。第二個是，對數據規律性的分析。

數據中蘊藏著豐富的價值規律，基于數據規律可以對未來進行預測。后是，基于前兩個階段的基礎上，對數據進行判斷和決策，也就是利用數據進行決策建模與求解。數據決策是在為具體的應用場景創造價值，因此也考驗企業技術的落地能力。說到大數據在供應鏈領域的應用，卓的現場演講中還重點提及了杉數科技在智慧預測、庫存優化、倉儲自動化、收益管理、運輸優化、智慧選址、生產制造方向上的解決方案。

其中，預測是整個供應鏈的源頭。在實際業務場景中，存在各種預測難題，例如供需關系隨地理區域、時間、市場等屬性影響變化多端，需求又直接關系到庫存策略、生產進度等，預判不好會給企業帶來經濟損失。卓認為企業選擇定制化預測方案的原因還在于數據維度大、數據源多；。