人类在试图利用计算机模仿人类智能的道路上不遗余力，从感知、认知，再到决策智能，个人、组织或群体已通过不同的技术路径或方式，利用人工智能协助自己分析推理，甚至是判断和决策。在AI的视角里，它们只是一个个编码，而在人类的视角里，这些编码事关当下判断，事关未来预测，更事关长远发展。
尤其在不确定性日益增加的当下，全球发展已进入风险常伴的阶段。“决策智能”一跃成为行业关注的焦点，无论是同盾科技、萨摩耶云、悠桦林等企业在金融、工业、能源等不同领域的落地应用，还是杉树科技、阿里达摩院、智因科技等企业针对核心技术——求解器的研发与突破，都在向市场讲述“决策智能”的能力、潜力和未来的故事图景。
当前，国内发布“决策智能”产品，或将自己定位为“决策智能”技术服务商的企业不在少数。据不完全统计，2022年至今，共有9家企业完成融资。其中，中科闻歌和杉树科技在2022年度均有两轮融资，融资情况并未完全披露。
DataView数据科技研究院制表，根据公开资料整理
尽管融资情况平平，但其未来潜力巨大。据IDC预测，到2025年，超过60%的中国企业将把人类专业知识与人工智能、机器学习、NLP和模式识别相结合，做智能预测与决策，以增强整个企业的远见，并使员工的工作效率和生产力提高25%。
或许看到了未来潜力，又或许是厚积薄发，各个企业产品迭代，发布新品等动作不断。2022年至今，深演智能发布AlphaData MA2.0，萨摩耶云发布产品小佈ERP、悠桦林正式发布全新产品体系SCP4.0。
此外，主攻求解器的杉树科技也于今年正式发布数学规划求解器 COPT 5.0，其整数规划模块继续大幅度提高，全面接近CPLEX。CPLEX是IBM开发的一种数学优化技术，主要用于提高效率、快速实现策略并提高收益率，几乎帮助解决了每个行业的规划和计划问题。SAP、Oracle 和 Sabre 等市场领导者均是该项技术的应用者。
尽管大家都在做决策智能，都在说决策智能，但却没有对“决策智能”这一概念内涵有着统一的认识。由此，围绕这一概念的产品宣传，或暗斗或许刚刚拉开序幕。
理解决策智能这一概念可以从其发展脉络来把握，上个世纪70年代，基于机器学习驱动的预测性分析等技术就已应用至决策过程中，只是承担着辅助决策的角色。这也是早期决策支持系统发展的开端，即AI辅助人类进行决策。
到了80年代，为了获得专家级别决策的准确性，研究人员开始把专家智慧集成到计算机系统，来辅助人类决策。为了进一步挖掘专业知识的价值，业务规则管理系统被引入，即规则引擎。目的是把专家决策流程做出参数化、规则化，我们可以基于多个专家系统、专家库来做决策、配置。随后就是决策智能阶段，即机器会自我迭代算法和模型，不需要人工参与。
如果按照决策智能发展阶段来看，当下大部分企业在做的事情仍然是决策辅助性的工作。即使软件热部署，产品通用化，分析智能化，决策自动化，建议即时化，但最终决策仍旧是基于知识图谱、或规则引擎等设置，处于辅助角色。
既然如此，为什么有些企业标榜自己为决策智能企业？这或许与决策智能本身的概念内涵界定不一有关，但究其本质，能够利用人工智能等相关技术做出决策，就是在向决策智能方向前进。
比如致力于决策智能应用至数据使用安全领域的极盾科技，极盾科技解决方案总监龚磊曾在DataView数据科技研究院举办的决策智能研讨会上介绍：“在金融数据安全场景中，智能决策能力就是基于获取到的访问行为的主体、访问的对象、访问的行为信息和历史行为信息，甚至包括他人的行为信息，并将其综合到具体场景，构建出场景化的监测模型，实时动态地防控整个数据使用过程中的风险，做出动态警告。”
中国科学院自动化所所长徐波认为：“决策智能强调智能‘产生于与其所处环境的交互’，且智能应具备“对不确定性环境的探索和发现”的能力。”从行业应用角度来说，该环境包括工业制造业、金融等应用场景。
既然智能产生于交互，那么如何理解智能下的决策？一般情况下，有三种AI技术可以应用于决策AI，分别是概率算法、决策逻辑和优化算法。简单来说，概率算法是从海量数据中，分析出某一件事情发生的可能性有多少。决策逻辑就是人工智能早期的专家系统。优化算法则是围绕着如何利用数学找到问题的最优解。
而在风险增加，全球产业链深度重构的当下，如何寻找“最优解”是当前数智化转型和发展的重要一环，依靠AI进行决策也是未来人工智能发展的重要方向。今年9月，Gartner在其发布的《2022年人工智能技术成熟度曲线》报告中认为，决策智能将在5年内成为主流技术。
在决策智能领域，除了一部分迭代决策逻辑之外，还有部分企业在优化算法中深耕。优化算法可以简单地理解为，当一个问题有多种约束条件和一个或多个目标时，如何达到总体最优的目标，他一般都基于明确的任务目标。应用场景如路径规划、配送管理、供应链管理等。
当处理的模型或数据规模巨大时，求解器发挥了至关重要的作用。基于行业公认的定义，求解器是针对多种已经建立的线性、整数及非线性规划模型，进行算法优化的底层专业计算软件。而求解器的底层技术，是应用数学中的运筹学。
然而，这项核心技术的研发在很长时间内都被国外所掌握，市场也几近被垄断，CPLEX、GUROBI、FICO占据了全球90%以上的商用求解器市场。
目前，国内的阿里达摩院、华为、智因科技、杉树科技等企业正在求解器方面加大研发。
杉树科技于今年正式发布数学规划求解器 COPT 5.0，阿里达摩院研究团队在GECCO 2022国际竞赛中，凭借自研求解器MindOpt的黑盒优化能力获得第一名，成功破解虚拟电厂调度难题，将成本降低29%，风险降低39%。智因科技也正在成熟的商用SAT求解器的研发道路上踔厉深研。
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