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3 月 14 日，华南理工大学—广州思迈特软件【人工智能联结实验室】正式揭牌，摸索人工智能技术和商业智能产品的交融。广州市科学技术局高新技术处、广州市科学技术局成绩与区域翻新处、天河区科技工业和信息化局科技倒退科、华南理工大学科学技术研究院、华南理工大学软件学院、广州市生产力促成核心的领导干部与传授团队光临思迈特软件广州总部缺席此次揭牌典礼。
华南理工大学科学技术研究院副院长江海、华南理工大学软件学院院长蔡毅传授、广州市生产力促成核心总经理范小红、华南理工大学软件学院李静锴、思迈特软件 CEO 吴华夫出席会议并发表致辞，纷纷表示热烈祝贺思迈特软件 - 华南理工大学【人工智能联结实验室】正式成立，并提出殷切希望，勉励钻研人员充分利用这一科研平台，勇于探索，促成产学研深度交融和减速翻新产品的转化落地。
近年来，广州市科技局围绕“迷信发现、技术创造、产业倒退、人才撑持、生态优化”的全链条，推动科研资源大市向科技翻新强市迈进，科技翻新综合程度迈入寰球“第一方阵”。在市科技局的领导下，广州生产力促成核心屡次举办以广州产学研协同翻新联盟和广州科技成果转化服务翻新联盟为抓手发展系列对接流动，本次思迈特软件 - 华南理工大学【人工智能联结实验室】建设揭牌是该核心施行成绩转移转化工作的一大落地成绩。
01. 产学研齐发力打造科技协同新生态
人工智能曾经成为当今科技领域的热点，随着技术的不断进步，人工智能技术的利用也在商业智能畛域中失去了广泛应用，即通过自然语言解决、深度学习等技术手段来进步数据分析和决策的深度和广度。这些技术的利用不仅可能进步企业的生产效率和经济效益，同时也可能为企业带来更深层次的商业价值，这也是华南理工大学与思迈特软件的单干根底和独特愿景。
- 华南理工大学科研团队：蔡毅传授作为大数据与智能机器人教育部重点实验室主任，率领团队深入研究自然语言解决、常识图谱、大数据分析、人工智能、信息检索、用户建模等多个畛域，研究成果在多个企业胜利落地利用。例如，针对以后我国各行业存在规范制订周期长、效率低，以及产品对标依赖人工，耗时长且易脱漏出错等问题，钻研了基于规范常识图谱构建和智能服务技术、基于常识图谱的问题生成办法和智能出题平台开发技术。
- 思迈特软件加强剖析团队：作为国内商业智能畛域的领头人，领有 5000+ 行业头部客户，Smartbi 始终致力于技术创新为客户打造更好的数据分析工具。自 2018 年起，Smartbi 成立加强剖析团队，钻研人工智能技术与商业智能相交融，胜利研发出机器学习平台、自然语言剖析（NLA）等，并因而荣获多项发明专利。
图|Smartbi NLA 荣获多项发明专利
基于对人工智能畛域的研究和共鸣，通过产学研深度单干，思迈特软件与 华南理工大学胜利将当先的自然语言解决、深度学习、常识图谱和情感剖析等畛域的科研成果使用于理论行业利用场景，推动高新技术的理论利用与落地。
02. 自主翻新 NLA 彰显 Smartbi 技术前瞻性
Gartner 将自然语言查问列为 BI 产品的 15 项要害性能之一，并预测将来 50% 的剖析查问将通过搜寻、自然语言解决或语音等形式主动生成。而作为纯 BI 工具畛域的代表，思迈特软件间断三年成为 Gartner 中国人工智能代表厂商，加强剖析代表厂商。
Smartbi 自然语言剖析（Natural Language Analysis 简称 Smartbi NLA）在 BI 剖析中引入自然语言解决、常识图谱、举荐算法和机器问答等人工智能技术，最终实现用自然语言对信息系统中的数据进行解决、查问、剖析等操作。
此外，Smartbi NLA 并不仅仅处于摸索阶段，目前曾经利用于金融、制作、高校等多个行业的多个我的项目中，真正帮忙企业疾速发现问题，提高效率，节约老本，辅助决策。例如，某大型保险团体的领导采纳 Smartbi NLA 的对话式剖析后，数据分析和数据查看的流程被简化，剖析过程中不会中断思路，剖析效率大大提高，使决策者真正感触到了人工智能带来的高效和便捷。
正如 ChatGPT 人工智能给寰球带来了震撼成果一样，Smartbi NLA 也有殊途同归之处，其外围也是通过自然语言查问实现智能化的数据分析和交互，在某种程度上也验证了思迈特软件与华南理工大学联结实验室钻研方向的创新性，进一步体现了 Smartbi 在科技翻新技术倒退方向上具备前瞻性、先导性和探索性。
03. 单干共赢摸索更广大的科研畛域
Smartbi 目前曾经胜利使用常识图谱、深度学习、以及强化学习等先进技术，实现了对简略查问语义的精确解析，单轮查问的准确率超过了 90%。同时，交互式问答和强化学习模块也为用户提供了更多的帮忙，能够让模型辨认更为含糊的语义。此外，模型会依据用户的反馈和应用状况一直地优化，使得查询语言与用户的习惯更加贴合，晋升用户体验。然而，因为现有技术对语义的辨认能力无限，因而对于简单的中文语义的了解和生成 SQL 的准确率并不高。
而蔡毅传授团队在人工智能、常识图谱、自然语言解决等畛域有着丰盛的钻研教训，心愿通过【人工智能联结实验室】实现常识图谱与深度学习大规模语言模型的交融，加强 NLA 对中文语义的了解和 SQL 生成能力，并可能通过常识图谱的更新和用户输出语料的积攒一直地优化模型的准确率，最终实现全畛域 BI 智能剖析机器人。为了更好地解决用户对于简单查问语义的需要，实验室正在钻研基于多轮对话的图形化操作辨认和对较为简单查问语义的解析优化性能。
此外，为晋升 NLA 的通用性，Smartbi 也将不断完善常识图谱的业务知识，使得用户可能无需额定配置常识图谱信息，间接应用 NLA 进行较为简单的查问。总的来说，AI 和 BI 的交融将会是一个继续的趋势，随着技术的不断进步和利用的不断深入，这一趋势将会更加显著。
国产 BI 畛域的企业须要增强技术研发和翻新，踊跃利用人工智能等相干技术，以满足市场需求，推动产业的倒退。接下来，Smartbi 将与华南理工大学还会持续摸索更多技术创新畛域，独特借助单方的研发实力和实际，继续致力于推动行业的技术提高和倒退，一直摸索翻新，为中国数字经济的倒退作出踊跃的奉献。
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