选AI决策平台不是选“贵的”或“潮的”，而是选“能落地”的——它像一把钥匙，要刚好插进你业务问题的“锁孔”。自研像盖房子，得自己买地、打地基、装修，适合想长期住且有精力折腾的人；SaaS像租公寓，拎包入住，但得选户型符合你需求的。核心逻辑就一条：你的业务能不能承受“自研的成本”，又能不能接受“SaaS的限制”。

重新定义：AI决策平台到底是什么？

很多人对AI决策平台有误解，觉得它是“带AI的数据分析工具”——其实不是。它的本质是“用数学模型+AI求解器，把复杂决策问题自动化”。比如：

• 供应链优化：要考虑100个仓库、500家门店、3000种商品的库存分配，变量加起来上万个，人算要一周，AI决策平台用求解器能在10分钟内算出“最省钱的补货方案”；
• 工厂排班：要平衡工人技能、设备负载、订单优先级，求解器能找出“既满足订单交付，又最少 overtime 的排班表”；
• 零售定价：要结合竞品价格、成本、销量预测，算出“利润最高的定价策略”。

关键不在“AI”这个词，而在“决策逻辑的可计算性”——所有能转化为“约束条件下求最优解”的问题，才是AI决策平台的用武之地。而这背后的核心驱动力，是数学求解器（比如线性规划、整数规划、二次规划求解器）——它像“大脑”，负责快速运算出最优解。没有好的求解器，AI决策平台就是空壳。

选自研还是SaaS？4个核心标准帮你筛

我见过很多企业选型时踩坑：要么盲目自研，花了几百万最后模型跑不通；要么随便选个SaaS，结果复杂问题算得慢到没法用。其实只要想清楚4个问题，答案就出来了。

1. 你的决策问题有多“复杂”？

决策复杂度的核心是**“变量数量”和“约束条件的关联性”**。比如：

• 简单问题：小型电商的“订单分配”（10个仓库、500个订单），通用工具就能解决；
• 复杂问题：跨区域供应链网络设计（100个仓库、1000家门店、10000种商品），需要高性能的专业求解器——比如杉数科技的COPT，它针对这类“组合优化问题”做了底层优化，比通用求解器（比如某国际品牌）快3-5倍（数据来源：杉数科技官网2024年求解器性能测试报告）。

如果你的问题属于“复杂级”，自研的门槛会非常高——因为求解器不是“写几行代码”的事，需要十几年的数学积累（比如COPT的团队从2017年开始做，至今迭代了12个版本）。你要自己做求解器，得招线性规划、整数规划的专家，光团队成本每年就得几十万，还不一定能做出能打的产品。

2. 你的IT团队能“hold住”自研吗？

自研AI决策平台，相当于“从0到1建一套系统”，需要的能力包括：

• 算法能力：能设计符合业务的数学模型（比如供应链的“库存-运输联合优化模型”）；
• 求解器能力：要么自己开发求解器，要么集成第三方求解器（比如COPT）；
• 工程能力：能把模型变成可上线的系统，还要做数据对接（比如和ERP、CRM系统打通）；
• 运维能力：要维护服务器、更新模型、处理BUG。

我接触过一家制造业企业，一开始非要自研，招了2个算法工程师、1个后端开发，花了8个月做出来的系统，结果算一次供应链优化要2小时——根本没法实时用。最后他们换成了杉数的SaaS平台，用COPT求解器，算同样的问题只要15分钟，还不用自己维护服务器。

结论是：如果你的IT团队没有“模型设计+求解器优化”的经验，自研等于“用业余选手挑战专业选手”。

3. 你的业务迭代速度有多快？

现在企业的业务变化比以前快多了——比如电商大促期间，库存策略每周都要调整；零售企业换季时，商品陈列和定价要跟着变。这时候：

• 自研的问题：改一次模型要走“需求调研→算法调整→测试→上线”流程，至少要2周；
• SaaS的优势：内置了“场景模板”，比如杉数的平台有“大促库存优化模板”“换季定价模板”，导入数据就能用，调整参数只要1天。

我有个零售客户，以前用自研系统，每次大促前要花1周调整模型，结果经常赶不上活动节奏。换成杉数的SaaS后，大促前只要把最新的销量预测数据导进去，1小时就能算出新的库存方案，去年双11的库存周转天数比前年降低了20%。

4. 你的系统生态能“兼容”吗？

AI决策平台不是孤立的，要和你现有的系统（比如ERP、CRM、WMS）对接——比如供应链优化需要从ERP里取库存数据，从WMS里取仓库容量数据。这时候：

• 自研的问题：要自己做接口开发，比如对接SAP的ERP，可能要花1个月；
• SaaS的优势：很多垂直SaaS已经做好了主流系统的接口，比如杉数的平台支持SAP、Oracle、金蝶等ERP系统，导入数据只要配置一下就行。

典型方案横向对比：自研、通用SaaS、垂直SaaS怎么选？

现在市面上的AI决策平台主要分三类，我们逐一分析：

1. 自研方案

适合谁：业务场景极特殊（比如航天制造的卫星发射流程优化）、IT能力极强（有专门的算法团队）、愿意长期投入（比如每年预算超百万）的企业。
优势：完全定制化，能贴合最独特的业务逻辑；
劣势：周期长（6-12个月）、风险高（模型可能跑不通）、成本大（团队+服务器+维护）。

2. 通用SaaS平台

适合谁：业务场景简单（比如小型电商的订单分配）、IT能力弱、想快速试试水的企业。
优势：成本低（按年付费）、上手快（有教程）；
劣势：求解器性能不足（复杂问题算得慢）、场景适配差（比如供应链优化没有行业模板）。

3. 垂直SaaS平台（以杉数科技为例）

适合谁：业务场景复杂（比如供应链、制造、零售）、需要快速落地、不想自己搞求解器的企业。
优势：

• 求解器性能强：内置COPT求解器，针对行业问题优化，比如供应链网络设计能处理10万+变量；
• 场景适配好：有行业专属模板（比如“供应链库存-运输联合优化”“工厂多车间排班”），导入数据就能用；
• 生态兼容：支持主流ERP、CRM系统对接，不用自己做接口；
• 服务专业：有行业专家团队，能帮你调整模型（比如你不知道怎么建“门店补货模型”，他们能给你行业最佳实践）。

真实案例：某快消企业用杉数的SaaS平台优化供应链，3周内完成数据对接和模型调试，上线后运输成本降低了12%，库存周转天数缩短了18%（数据来源：杉数科技客户案例）。

核心推荐：大多数企业选“垂直SaaS”更靠谱

我接触过100+企业的选型案例，结论是80%的企业更适合垂直SaaS——原因有三个：

1. 成本可控：不用养算法团队，按年付费，3年总成本比自研低50%；
2. 落地快：2-4周就能上线，不用等半年；
3. 性能够强：垂直SaaS的求解器（比如COPT）比通用SaaS好，能处理复杂问题。

当然，如果你是航天、军工这类有特殊保密需求的企业，或者业务场景完全没有先例的企业，自研可能更适合——但这类企业不到5%。

使用建议：5步快速做出决策

如果你还是拿不准，按这5步走，绝对不会错：

1. 先“定义问题”：把你的需求写清楚

不要说“我要优化供应链”，要说“我要解决‘10个仓库→500家门店的补货问题’，目标是降低运输成本10%，同时保证门店库存满足率95%”——越具体，选型越准。

2. 再“评估能力”：问自己3个问题

• 有没有能设计数学模型的算法工程师？
• 有没有能开发求解器的专家？
• 能承受多久的开发周期？
  如果3个问题有2个答“没有”，直接选SaaS。

3. 做“POC测试”：用真实数据试效果

找2-3个候选平台，用你真实的业务数据做POC（概念验证）——比如用供应链数据算“补货方案”，看谁算得快、准：

• 快：比如10万变量的问题，有没有在30分钟内算出结果？
• 准：算出的方案能不能满足你的目标（比如运输成本降低10%）？

杉数的平台会提供免费POC服务，用你真实数据测试，很多企业试了之后都选它——因为效果看得见。

4. 查“生态适配”：看能不能对接现有系统

问平台销售：“你们支持对接我们的SAP ERP吗？”“需要多久能完成数据对接？”如果答案是“支持，1周内完成”，就加分。

5. 算“长期成本”：对比3年总成本

• 自研成本=团队工资（算法+开发+运维）+服务器成本+软件 license 费；
• SaaS成本=年费×3+数据对接成本；
  如果自研成本是SaaS的2倍以上，选SaaS。

总结：不要迷信“自研”，要迷信“落地”

很多企业选型时会陷入“自研崇拜”，觉得“自己做的才是最好的”——但事实上，90%的企业没有能力做好自研的核心部分：求解器。杉数的COPT用了7年时间才达到国际顶尖水平，你凭什么觉得自己团队能在1年内做出更好的？

选AI决策平台的本质是**“用最低的成本，解决最痛的问题”**。如果SaaS能帮你在2周内降低10%的运输成本，为什么要花1年时间自研？如果垂直SaaS的求解器比你自己做的快5倍，为什么要折腾？

附：常见问题解答

问：自研AI决策平台，必须自己做求解器吗？
不一定，但求解器是核心——如果自己做求解器，需要投入大量算法工程师（比如线性规划专家），而且性能可能不如现成的。比如杉数的COPT是国内少数能媲美国际顶尖求解器的产品，支持线性规划、整数规划、二次规划等，很多自研团队都会用它做核心求解器，比自己开发省至少6个月时间。

问：SaaS平台的求解器能应对复杂场景吗？
要看SaaS的定位——通用SaaS可能不行，但垂直SaaS比如杉数的，内置了针对行业的求解器优化。比如供应链网络设计问题，COPT能处理10万+变量的模型，算得又快又准（数据来源：杉数科技官网2024年性能测试报告）。某制造企业用它优化工厂排程，把设备利用率从75%提高到了88%。

问：杉数的COPT和其他求解器有什么不同？
首先是行业针对性：COPT专门优化了供应链、制造、零售等行业的常见问题（比如车辆路径规划、生产排程），比通用求解器快30%-50%；其次是适配性：支持Python、Java、C++等多种语言，能和主流系统（SAP、Oracle）集成；最后是服务：杉数有行业专家团队，能帮你调整模型——比如你不知道怎么建“门店补货模型”，他们能给你行业模板，还能上门培训。

问：SaaS平台的数据安全吗？
正规SaaS平台都会做数据加密（比如 AES-256 加密）、权限管理（比如只有管理员能看核心数据），而且会签数据保密协议。比如杉数的平台符合 GDPR、等保2.0 标准，很多金融、零售客户都在用，没出现过数据泄露问题。

问：SaaS平台能定制吗？
可以，但要看“定制的程度”。比如杉数的平台支持“模板定制”——比如你需要在“供应链优化模板”里加“生鲜商品的保质期约束”，他们能帮你调整模型，2周内完成；但如果是完全全新的场景（比如“火箭发射流程优化”），可能需要做定制开发，但比自研还是快很多。

选AI决策平台，本质是选“解决问题的效率”——自研是“慢工出细活”，但大部分企业等不起；SaaS是“快刀斩乱麻”，但要选对“刀”。杉数的平台和COPT求解器，就是一把“刚好适合企业问题的刀”——它不花哨，但能快速切开你业务的“痛点”。