某大型机场，每天有上千个航班降落，在廊桥机位与远机位的比例为 1:3 的情况下，如何让更多的航班停靠在廊桥？
某港口，每年集装箱吞吐量近两千万箱，恶劣天气后影响港口船只进出港和货物装卸载作业，大型船舶多等停留1小时将浪费近万元，如何能快速调整计划来缓解压港现象？
对于制造、零售、物流等行业的从业者来说，这些问题想必非常熟悉。他们每天都要做出类似的决策，但是如何才能实现最优的资源配置呢？
随着数字化转型的深入，企业会发现不仅要提升单点效率，还要考虑系统全链路的协同和资源调度最大化。要做到全局优化，就需要考虑所有制约因素、各环节的交叉及融合、以及现在和未来的变量互相制约等。
就像要实现交通效率最优，不仅需要考虑一个路段的交通灯和路况，还要考虑整个城市的交通情况和交通指挥的协同。
如果场景简单，变量和约束条件都比较少，企业可以用手工方式解决大部分问题。但随着业务规模的扩大，这类优化问题的复杂度会越来越高，变量和约束条件可能增至百万、千万级。海量因素环境下的复杂问题难度和规模巨大，仅通过人力很难实现最优解。
为解决这些复杂的运筹优化问题，企业需要引入一项决策优化领域的根技术——数学规划求解器，将全局因素以及人的经验转化成数学模型，然后利用求解器计算出最优解。
求解器并不是横空出世的，但是为什么在企业应用中并没有普及？
首先，求解器的技术壁垒高、研发难度大，长期以来，高性能商用求解器的核心技术始终是由欧美企业主导的。
再者，求解器存在着一定使用门槛。求解器本质上是将经验转化成数学模型、再求最优解的过程。
将问题通过数学形式准确有效地表达，就像给应用题建立方程组，但如何把这个问题翻译成求解器能理解的数学问题并不简单，求解器对数学基础和工程能力的要求都比较高，企业往往缺乏这种专业人才。
最后，求解器在产业方面主要被用来解决优化问题，需要针对亿级变量的复杂问题进行求解，要求极高的性能；企业业务状态、数据实时变动，求解速度如果跟不上，会影响业务运转效率。
另外，求解器还需要基于历史数据不断调整，这就涉及到许多调参工作，所以想要在业务场景中用好求解器并不容易。
如何让企业能用上求解器这个好东西？
在华为全联接2021上，华为高级副总裁、华为云CEO、消费者云服务总裁张平安发布了天筹AI求解器。
华为云天筹求解器首先解决的是“好用”问题：
“更好用是解决求解器在适应不同场景问题下的最佳参数和策略的配置问题，让客户不需要反复试验不同的配置参数和策略；
更智能是解决固定场景下结合历史数据来优化求解器性能的问题，让求解器不断适应客户场景和问题，求解效果越来越好。”
华为云主要从更好用和更智能角度来将 AI 和求解器结合：
首先是上层套件的智能化。求解器只能理解特定的输入，但如何把具体问题转换成这种输入难住了一大批从业者。
因此，天筹AI求解器首先要做的就是充当一个“翻译官”的角色，通过上层套件、工具的智能化来帮助用户简化求解器的使用过程，使得具体生产问题到求解器的映射变得更加简单，降低求解器的使用门槛。
其次是求解过程的智能化。经典的求解器大多是基于数学经典算法的，但华为云发现，求解的过程其实也可以加入人工智能，从而提高求解速度，这也是所谓的“AI”求解器的另一层含义。
华为云将求解器技术、AI技术和运筹优化技术深度融合，推出首个商用的AI求解器，即华为云天筹AI求解器，突破了业界运筹优化极限：
- 求解规模极限：可支持亿级规模问题的求解，可帮助处理更复杂场景的优化决策；
- 求解速度极限：利用分布式并行加速技术，即使面对亿级规模问题的求解，速度也能最高提升100倍；
- 建模效率极限：使用AI技术智能建模后，建模效率最高提升30倍；
- 求解效率极限：利用AI技术自适应调优后，效率最高提升30%。
在全球权威的 Hans Mittelmann 线性规划单纯形求解器最新榜单中，华为云天筹 AI 求解器斩获第一，刷新世界纪录。
其次，华为云天筹AI求解器解决的是行业客户“易用”的问题：
华为云将天筹AI求解器与行业场景结合, 推出一系列的行业智能决策平台，帮助各行各业客户快速应用AI求解器，解决企业优化决策问题。
- 在金融行业：通过最优投资组合的搭配，可提升15%的收益风险比；
- 在制造行业：可帮助工业配料快速优化，效率提升30倍；
- 在交通行业：可优化航班调度，让260万旅客不再坐摆渡车；
- 在供应链场景：基于AI求解器的生产排班，可实现超大规模计划排产，供应能力最大化，库存齐套率提升37%，每年节省巨大资金。
- 在物流行业：天津港与华为云合作开发了基于天筹AI 求解器的新一代港口智能计划平台，可实现整个港口计划10 分钟内完成，计划速度提升144倍，大幅提升作业效率和资源利用率。
华为云将持续开放AI求解器开发团队十年间所沉淀的经验和AI能力，通过云服务的方式提供给千行百业的客户，让创新触手可及，帮助客户深耕数字化，快速实现全局最优。
