深圳到梧州運送大件的物流公司 數據噪音大、數據缺失；原始信息表達困難等。“杉數科技的做法是結合機器學習和深度學習，為企業提供快速捕捉市場波動的銷量預測方案，強大的特征識別和挖掘能力，適合突發的預測，一定程度上提高企業預測率，輔助精準決策。

”以杉數科技服務的客戶某出行企業為例，“強化學習分單系統”通過對訂單數據（起始地、時間、用戶id等）、城市POI信息、交通擁堵信息、天氣信息（天氣、溫度、pm2.5）等與用戶出行相關的數據進行獲取分析后，的預測到區域內未來某個時間段的出行供需缺口，終起到優化C端用戶打車體驗和提升B端企業運營效率的目的。物流體量背后的無奈，供應鏈是后顧之憂物流、零售和快消是與供應鏈緊密相關的三個行業。

而物流作為連接生產和消費間的重要樞紐，對供應鏈管理有著更高的要求。據前瞻產業研究院數據顯示，年全年快遞業務量達到億件，網上人均購物.件/年。年僅過去兩個月就已發生了.7億件的快遞業務量，占年全年的%左右。預計全年的快遞業務總量有望達億件。

年社會物流總費用與GDP的比率為.6%，這一比率仍高于世界平均水平，發達國家這一比率在8%-9%。但在如此巨大的物流體量背后，依舊存在諸多問題。物流周轉周期長、成本高、效率低；倉儲能力不足、管理混亂；物流配套基礎設施落后等一系列現存問題制約著物流產業的發展，探究其背后原因，是供應鏈問題在作崇。如何建立智慧供應鏈網絡？這自然要提到“運籌學”，運籌學所應用的場景及范圍遠超乎人們的想象。

包括優路徑、智能選址、無人倉管理、智慧城市等與生活息息相關的場景，甚至是、金融領域都可以運用到運籌學的理論。卓介紹說，以大數據為依托，運用運籌學來實現數據建模和優化求解的技術能力，正是杉數的核心技術。物流行業常遇見的三類運籌學問題分別是：區域的劃分和選址（哪個車隊負責哪個區域，物流樞紐怎樣才能是效率高和成本低等問題）、收益管理與定價（如何根據不同服務制定產品線）及運輸優化問題。

其中，運輸優化作為物流行業基礎和重要的一環，在需求產生后，如何在考慮多種業務約束條件和滿足客戶服務水平的前提下，全局統籌規劃所有資源，解決企業面臨的運輸問題，變成了物流企業亟待解決的情況。杉數科技為企業提供多維度、多目標、多場景的配送任務分配以及路線規劃建議。