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36氪首发 | 「南栖仙策」获数千万PreA融资，高瓴领投，以强化学习优化企业决策

来源：晰数塔互联网快讯时间：2021年03月10日 10:00

36氪获悉，「南栖仙策」宣布获总额数千万元的PreA轮融资。本轮领投方为高瓴旗下创业投资基金高瓴创投，银杏谷资本，老股东涌铧投资、演化博弈跟投。此前，公司曾获涌铧投资领投的千万级天使轮融资。

南栖仙策公司成立于2018年9月，是南京大学人工智能创新研究院技术孵化企业。公司专注于通用智能决策领域，正在帮助电商、汽车、物流、网约车等行业客户提供智能决策系统，落地场景包含提高电商企业GMV、优化汽车设计流程、提高网约车优惠券收益等，目前公司已与建发物流等客户达成战略合作。

南栖仙策创始人俞扬告诉36氪，传统工业新品的前期研发面临大量试错调整，可能需要超过一年的时间，客户通过南栖仙策的智能决策平台减少试错，能够把研发周期缩短到半年，甚至仅几个月。而在网约车优惠券营销方面，在同样的成本下，南栖仙策的技术能够短时间内帮企业提高5-8%的净利润，而随着决策算法的进一步优化，这个比例还可以持续稳步提升。

年营收增长300%

在成立南栖仙策之前，俞扬的团队已在科研项目上与淘宝、滴滴、菜鸟仓库等企业建立了合作，进行了算法打磨与技术验证。比如在菜鸟网络的仓储拣选优化场景中，能够用技术模拟无数种不同的派单策略，最终得出让工人效率最高的派单方案。

目前南栖仙策团队规模约为50人，其中近八成是研发人员。公司业务正在快速起步发展阶段，2020年，公司营收增长达到300%，2021年营收有望达到千万级别。

今年1月，南栖仙策也发布了旗下智能决策系统新品“仙启”（REVIVE），用户只需根据系统内的模版，将Excel等数据表上传到系统内，并描述业务逻辑，仙启系统就可以自动训练，得出问题的最优解决路径。

仙启系统应用界面

强化学习：从游戏走向通用智能决策

南栖仙策的核心技术是强化学习（Reinforcement Learning），它与此前名声大震的AlphaGo一脉相承。

打败柯洁的AlphaGo Zero没有经过任何专业棋谱的训练，不具备任何围棋专家的知识，设计者只为它设定了围棋世界的基本规则，与希望达成的最终目的（赢棋），AI通过在虚拟的世界里进行无数次的试错后，找到最优的棋法，最终成为世界第一的围棋「选手」。

俞扬告诉36氪，商业中有许多决策本质跟围棋类似，企业有一个终极的目标，同时具有环环相扣的决策，像下围棋一样需要走一步看一步。“只要有决策交互的数据，我们的系统就能发挥作用。”

因此，与一般智能决策系统不同，南栖仙策的一套系统可以应用在不同行业中，无论是电商推荐系统的商品排序，还是工业锅炉设计，并且使用者不需要具备深厚的行业知识积累。

行业尚在发展初期

目前，强化学习技术还在发展初期，行业认知度还较弱，各大高校与科技巨头（如谷歌、DeepMind、OpenAI等）掌握着核心技术。国际上也很少有创业公司将其大规模落地到商业领域。

我们已经看到，目前在单一行业中，已有其他使用非强化学习技术为客户提供智能决策优化的企业，尤其是数据积累丰富的电商零售、内容推荐等领域。

根据艾瑞数据，2022年人工智能技术辅助决策应用落地的市场规模将达到55.86亿元人民币。以制造业为例，目前已经有不少工业数字孪生系统出现，但俞扬告诉36氪，这类系统需要有资深行业背景的专家进行搭建，研发周期很长。而南栖仙策的系统不仅可以帮助缩短开发周期，还可以降低开发门槛与应用门槛，降低企业成本。

团队方面，公司创始人兼CEO俞扬为南京大学计算机科学与技术系博士，曾获OpenAI 强化学习国际比赛冠军。COO徐亮毕业于南京大学计算机科学与技术系，曾供职于华为、北京博电、施耐德电气，有着十五年以上的工业研发及市场经验。CTO秦熔均为南京大学计算机科学与技术系博士，主攻强化学习与博弈。

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