比如，零售消費領域，杉數科技為伽藍集團打造的智慧供應鏈平臺成功落地，該平臺打破了伽藍集團原有計劃的孤立性，實現在“一盤貨”模式下讓數據變現，幫助伽藍建立動態可調整的庫存水位，充分釋放“一盤貨”勢能，極大地提升了計劃的高效敏捷性，滿足市場碎片化需求，為伽藍構建堅實的企業競爭壁壘。

工業制造領域，杉數科技與上汽通用打造的整車數字化排產系統在凱迪拉克工廠上線使用，并榮獲2022 IDC中國未來企業大獎優秀案例獲獎。該系統助力上汽通用凱迪拉克工廠實現更精準、更高效、更均衡的排產目標，實現了精細化的物料拉動，降低了物流成本，為上汽通用帶來了可觀收益，更為上汽通用實現整車廠、零部件供應商、物流運作服務商與經銷商多方高效協作，建立“共擔、共享、共贏”的數字化新生態奠定了重要基礎。

能源電力領域，杉數科技協力南方電網打造的電力市場出清引擎成功上線，在南方區域電力市場啟動試運行，通過設計出清計算差異化算法，對電力現貨市場原出清模型進行深度定制化改造，顯著提升了現貨市場出清計算效率，實現機組出力分配最優化，促進電力現貨交易的供需平衡，有效降低了平均發電成本，提升了整體運營效率和效益。

軌道交通領域，上海地鐵與杉數科技基于智能決策技術打造的全壽命智能檢修計劃排程系統在上海地鐵投入使用，系統以更智能、更精細、更敏捷的決策助力車輛檢修精益化，推動了檢修模式的全面升級，為上海軌道交通智能運維系統達到國際領先水平提供了有力支撐。

智能決策技術在不同領域的落地開花，讓我們看到智能決策發展的更多可能，而領先企業的成功實踐，也讓他們更早地享受到智能決策的紅利。疫情的反復無常，帶給市場諸多壓力和沖擊，這種時候往往也是企業實現彎道超車的機會。在智能決策應用上的率先試水，讓大型企業在面對疫情時有了更靈活的選擇，也為他們在疫情后持續增長積蓄了更多力量。

整體來看，智能決策技術的滲透力在2022年變得更加強大。供給側，越來越多的服務廠商進入到不同的領域和場景，去挖掘數據的價值，去激發產業的活力。需求端，越來越多的企業和機構不僅將智能決策寫進戰略規劃，也開始推動智能決策落地，在不同業務場景實現管理運營升級。

站在經濟復蘇的新起點，智能決策領域將有哪些新期待？

以上在技術和應用上的變化，放大到整個時代看，可能并不顯眼，但對于數字化轉型而言，這些改變將為企業突破經營瓶頸帶來新的動能和參考。如果說過去企業數字化轉型更關注的是數據平臺建設，那么接下來，如何從決策角度進一步激發數據價值將成為重點方向。

對于迫切想要推進數字化轉型的企業來說，既要在頂層設計上充分認識智能決策的價值，將其融入數字化進程的不同階段中，也要持續夯實數據基礎，選對方向、用對方法，真正讓技術在場景中釋放生產力。

對于各類服務廠商而言，三年疫情加強了企業對智能決策的重視，2023將迎來一個加速增長的時期，但這并不意味著輕易就可以吃到“蛋糕”。智能決策技術創新與場景融合之難，依然是該領域的關鍵困境所在，落到實際的業務和舉措上，就是如何兼顧技術升級和商業價值的提升。由于各個廠商的技術、資源、解決方案和服務模式都不同，對業務的促進作用也各有差異，2023年必將還是競爭激烈的一年。

技術層面，無論是深度學習還是運籌優化技術，國產化仍然是大趨勢。當前國際格局下，安全、自主、可靠成為企業數字化轉型過程中不得不考慮的因素。因此，在國產化技術方面有優勢的服務廠商擁有更多的機會。另外，機器學習和運籌優化的融合發展，將進一步延伸智能決策技術的應用邊界，各服務廠商的技術比拼將更加激烈，構建自己的技術壁壘才能夠走得更快更遠。

應用層面，智能決策落地不是技術“嫁接”，它需要扎根場景，從數據、模型等多個層面打通業務邏輯，才能從本質上解決業務問題，進而帶來效率和效益提升，這就非常考驗服務廠商的