北京
8月4日至5日，2026第二十届沙利文全球增长、科创与领导力峰会暨第五届新投资大会在上海举行。本次峰会集中展示沙利文65年来对新兴行业及热门赛道的深厚研究积淀，对前沿科技演进的敏锐洞察，以及对资本市场动向的精准把握。本届峰会以“锚定创新爆发期，共塑转型增长新未来”为主题，汇聚300余位海内外重磅嘉宾，围绕人工智能、智能制造、生命科学等前沿议题展开深入研讨。
在AI进阶与飞跃分论坛上，杉数科技联合创始人王曦提出了一个核心观察：“当前大众对人工智能的认知仍主要停留在生成式大语言模型层面，但大语言模型距离成为像水电一样的基础设施仍有差距。真正需要关注的，是人工智能如何嵌入国计民生的关键系统，解决那些高精度、可解释、低容错的复杂决策问题。”
王曦指出，“人工智能的能力演进正从信息感知与内容生成，进一步走向面向真实产业场景的优化决策与行动执行。”他将AI划分为三个层次：分析式AI解决“描述与预测”问题，生成式AI解决“创造”问题，而决策式AI则解决“如何行动”的问题。在交通、能源、电力、制造等国计民生的关键行业中，决策问题不仅需要找到最优行动方案，还必须具备可验证、可解释和确定性——这正是决策式AI的核心价值所在。
演讲中，王曦系统介绍了杉数科技构建的“算力—引擎—应用”三层决策式AI技术体系。在算力层，杉数聚焦高精度高性能计算，自主研发了GPU异构计算底座与高性能数学函数库，多个核心算子运算速度已与国际头部厂商持平。在引擎层，杉数自2019年起推出中国首个自主研发的商用级数学规划求解器COPT，目前已在国际权威评测中15类问题里取得11项世界第一。在应用层，杉数将大语言模型的理解能力、优化求解器的计算能力、工程化方法与行业业务逻辑深度融合，服务于能源、制造、航空等关键行业。
同时，王曦分享了三个典型案例。在电力领域，杉数与南方电网联合研发了面向大规模电网的“天权”求解器，能够在百万级变量和复杂约束条件下实现高精度调度优化。在工业制造领域，杉数为一家全球布局的电子通讯设备企业打造了覆盖上百家工厂、几十万种零部件的生产计划排产引擎，订单满足率提升20个百分点，人工干预率从85%降至15%。在航空领域，杉数帮助航空公司建立了发动机智能维修决策系统，锁定25台风险发动机并识别出其中超70%存在欠修问题，同时有效平衡了过修带来的额外成本。
王曦最后表示，人工智能不仅仅是大模型，决策式AI同样是人工智能版图中不可或缺的组成部分。通过从底层算力到中间引擎再到行业应用的全栈式协同，决策智能有望从头部场景验证走向更广泛的产业应用，真正实现“让AI更落地，让决策更智能”。
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