某大型機場(chǎng)，每天有上千個(gè)航班降落，在廊橋機位與遠機位的比例為 1:3 的情況下，如何讓更多的航班停靠在廊橋？
某港口，每年集裝箱吞吐量近兩千萬(wàn)箱，惡劣天氣后影響港口船只進(jìn)出港和貨物裝卸載作業(yè)，大型船舶多等停留1小時(shí)將浪費近萬(wàn)元，如何能快速調整計劃來(lái)緩解壓港現象？
對于制造、零售、物流等行業(yè)的從業(yè)者來(lái)說(shuō)，這些問(wèn)題想必非常熟悉。他們每天都要做出類(lèi)似的決策，但是如何才能實(shí)現最優(yōu)的資源配置呢？
隨著(zhù)數字化轉型的深入，企業(yè)會(huì )發(fā)現不僅要提升單點(diǎn)效率，還要考慮系統全鏈路的協(xié)同和資源調度最大化。要做到全局優(yōu)化，就需要考慮所有制約因素、各環(huán)節的交叉及融合、以及現在和未來(lái)的變量互相制約等。
就像要實(shí)現交通效率最優(yōu)，不僅需要考慮一個(gè)路段的交通燈和路況，還要考慮整個(gè)城市的交通情況和交通指揮的協(xié)同。
如果場(chǎng)景簡(jiǎn)單，變量和約束條件都比較少，企業(yè)可以用手工方式解決大部分問(wèn)題。但隨著(zhù)業(yè)務(wù)規模的擴大，這類(lèi)優(yōu)化問(wèn)題的復雜度會(huì )越來(lái)越高，變量和約束條件可能增至百萬(wàn)、千萬(wàn)級。海量因素環(huán)境下的復雜問(wèn)題難度和規模巨大，僅通過(guò)人力很難實(shí)現最優(yōu)解。
為解決這些復雜的運籌優(yōu)化問(wèn)題，企業(yè)需要引入一項決策優(yōu)化領(lǐng)域的根技術(shù)——數學(xué)規劃求解器，將全局因素以及人的經(jīng)驗轉化成數學(xué)模型，然后利用求解器計算出最優(yōu)解。
求解器并不是橫空出世的，但是為什么在企業(yè)應用中并沒(méi)有普及？
首先，求解器的技術(shù)壁壘高、研發(fā)難度大，長(cháng)期以來(lái)，高性能商用求解器的核心技術(shù)始終是由歐美企業(yè)主導的。
再者，求解器存在著(zhù)一定使用門(mén)檻。求解器本質(zhì)上是將經(jīng)驗轉化成數學(xué)模型、再求最優(yōu)解的過(guò)程。
將問(wèn)題通過(guò)數學(xué)形式準確有效地表達，就像給應用題建立方程組，但如何把這個(gè)問(wèn)題翻譯成求解器能理解的數學(xué)問(wèn)題并不簡(jiǎn)單，求解器對數學(xué)基礎和工程能力的要求都比較高，企業(yè)往往缺乏這種專(zhuān)業(yè)人才。
最后，求解器在產(chǎn)業(yè)方面主要被用來(lái)解決優(yōu)化問(wèn)題，需要針對億級變量的復雜問(wèn)題進(jìn)行求解，要求極高的性能；企業(yè)業(yè)務(wù)狀態(tài)、數據實(shí)時(shí)變動(dòng)，求解速度如果跟不上，會(huì )影響業(yè)務(wù)運轉效率。
另外，求解器還需要基于歷史數據不斷調整，這就涉及到許多調參工作，所以想要在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中用好求解器并不容易。
如何讓企業(yè)能用上求解器這個(gè)好東西？
在華為全聯(lián)接2021上，華為高級副總裁、華為云CEO、消費者云服務(wù)總裁張平安發(fā)布了天籌AI求解器。
華為云天籌求解器首先解決的是“好用”問(wèn)題：
“更好用是解決求解器在適應不同場(chǎng)景問(wèn)題下的最佳參數和策略的配置問(wèn)題，讓客戶(hù)不需要反復試驗不同的配置參數和策略；
更智能是解決固定場(chǎng)景下結合歷史數據來(lái)優(yōu)化求解器性能的問(wèn)題，讓求解器不斷適應客戶(hù)場(chǎng)景和問(wèn)題，求解效果越來(lái)越好。”
華為云主要從更好用和更智能角度來(lái)將 AI 和求解器結合：
首先是上層套件的智能化。求解器只能理解特定的輸入，但如何把具體問(wèn)題轉換成這種輸入難住了一大批從業(yè)者。
因此，天籌AI求解器首先要做的就是充當一個(gè)“翻譯官”的角色，通過(guò)上層套件、工具的智能化來(lái)幫助用戶(hù)簡(jiǎn)化求解器的使用過(guò)程，使得具體生產(chǎn)問(wèn)題到求解器的映射變得更加簡(jiǎn)單，降低求解器的使用門(mén)檻。
其次是求解過(guò)程的智能化。經(jīng)典的求解器大多是基于數學(xué)經(jīng)典算法的，但華為云發(fā)現，求解的過(guò)程其實(shí)也可以加入人工智能，從而提高求解速度，這也是所謂的“AI”求解器的另一層含義。
華為云將求解器技術(shù)、AI技術(shù)和運籌優(yōu)化技術(shù)深度融合，推出首個(gè)商用的AI求解器，即華為云天籌AI求解器，突破了業(yè)界運籌優(yōu)化極限：
- 求解規模極限：可支持億級規模問(wèn)題的求解，可幫助處理更復雜場(chǎng)景的優(yōu)化決策；
- 求解速度極限：利用分布式并行加速技術(shù)，即使面對億級規模問(wèn)題的求解，速度也能最高提升100倍；
- 建模效率極限：使用AI技術(shù)智能建模后，建模效率最高提升30倍；
- 求解效率極限：利用AI技術(shù)自適應調優(yōu)后，效率最高提升30%。
在全球權威的 Hans Mittelmann 線(xiàn)性規劃單純形求解器最新榜單中，華為云天籌 AI 求解器斬獲第一，刷新世界紀錄。
其次，華為云天籌AI求解器解決的是行業(yè)客戶(hù)“易用”的問(wèn)題：
華為云將天籌AI求解器與行業(yè)場(chǎng)景結合, 推出一系列的行業(yè)智能決策平臺，幫助各行各業(yè)客戶(hù)快速應用AI求解器，解決企業(yè)優(yōu)化決策問(wèn)題。
- 在金融行業(yè)：通過(guò)最優(yōu)投資組合的搭配，可提升15%的收益風(fēng)險比；
- 在制造行業(yè)：可幫助工業(yè)配料快速優(yōu)化，效率提升30倍；
- 在交通行業(yè)：可優(yōu)化航班調度，讓260萬(wàn)旅客不再坐擺渡車(chē)；
- 在供應鏈場(chǎng)景：基于A(yíng)I求解器的生產(chǎn)排班，可實(shí)現超大規模計劃排產(chǎn)，供應能力最大化，庫存齊套率提升37%，每年節省巨大資金。
- 在物流行業(yè)：天津港與華為云合作開(kāi)發(fā)了基于天籌AI 求解器的新一代港口智能計劃平臺，可實(shí)現整個(gè)港口計劃10 分鐘內完成，計劃速度提升144倍，大幅提升作業(yè)效率和資源利用率。
華為云將持續開(kāi)放AI求解器開(kāi)發(fā)團隊十年間所沉淀的經(jīng)驗和AI能力，通過(guò)云服務(wù)的方式提供給千行百業(yè)的客戶(hù)，讓創(chuàng )新觸手可及，幫助客戶(hù)深耕數字化，快速實(shí)現全局最優(yōu)。
