华南理工大学与思迈特软件成立【人工智能联合实验室】

3月14日，华南理工大学—广州思迈特软件【人工智能联合实验室】正式揭牌，探索人工智能技术和商业智能产品的融合。广州市科学技术局高新技术处、广州市科学技术局成果与区域创新处、天河区科技工业和信息化局科技发展科、华南理工大学科学技术研究院、华南理工大学软件学院、广州市生产力促进中心的领导干部与教授团队莅临思迈特软件广州总部出席此次揭牌仪式。

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教授、广州市生产力促进中心总经理范小红、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【人工智能联合实验室】正式成立，并提出殷切希望，勉励研究人员充分利用这一科研平台，勇于探索，促进产学研深度融合和加速创新产品的转化落地。

近年来，广州市科技局围绕“科学发现、技术发明、产业发展、人才支撑、生态优化”的全链条，推动科研资源大市向科技创新强市迈进，科技创新综合水平迈入全球“第一方阵”。在市科技局的指导下，广州生产力促进中心多次举办以广州产学研协同创新联盟和广州科技成果转化服务创新联盟为抓手开展系列对接活动，本次思迈特软件-华南理工大学【人工智能联合实验室】建设揭牌是该中心实施成果转移转化工作的一大落地成果。

01. 产学研齐发力

打造科技协同新生态

人工智能已经成为当今科技领域的热点，随着技术的不断进步，人工智能技术的应用也在商业智能领域中得到了广泛应用，即通过自然语言处理、深度学习等技术手段来提高数据分析和决策的深度和广度。这些技术的应用不仅能够提高企业的生产效率和经济效益，同时也能够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合作基础和共同愿景。

华南理工大学科研团队：蔡毅教授作为大数据与智能机器人教育部重点实验室主任，带领团队深入研究自然语言处理、知识图谱、大数据分析、人工智能、信息检索、用户建模等多个领域，研究成果在多个企业成功落地应用。例如，针对当前我国各行业存在标准制定周期长、效率低，以及产品对标依赖人工，耗时长且易遗漏出错等问题，研究了基于标准知识图谱构建和智能服务技术、基于知识图谱的问题生成方法和智能出题平台开发技术。

思迈特软件增强分析团队：作为国内商业智能领域的领导者，拥有5000+行业头部客户，Smartbi一直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成立增强分析团队，研究人工智能技术与商业智能相融合，成功研发出机器学习平台、自然语言分析（NLA）等，并因此荣获多项发明专利。

图｜Smartbi NLA荣获多项发明专利

基于对人工智能领域的研讨和共鸣，通过产学研深度合作，思迈特软件与华南理工大学成功将领先的自然语言处理、深度学习、知识图谱和情感分析等领域的科研成果运用于实际行业应用场景，推动高新技术的实际应用与落地。

02. 自主创新NLA

彰显Smartbi技术前瞻性

Gartner将自然语言查询列为BI产品的15项关键功能之一，并预测未来50%的分析查询将通过搜索、自然语言处理或语音等方式自动生成。而作为纯BI工具领域的唯一代表，思迈特软件连续三年成为Gartner中国人工智能代表厂商，增强分析代表厂商。

Smartbi自然语言分析（Natural Language Analysis简称Smartbi NLA）在BI分析中引入自然语言处理、知识图谱、推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处理、查询、分析等操作。

此外，Smartbi NLA并不仅仅处于探索阶段，目前已经应用于金融、制造、高校等多个行业的多个项目中，真正帮助企业快速发现问题，提高效率，节约成本，辅助决策。

例如，某大型保险集团的领导采用Smartbi NLA的对话式分析后，数据分析和数据查看的流程被简化，分析过程中不会中断思路，分析效率大大提高，使决策领导者真正感受到了人工智能带来的高效和便捷。

正如ChatGPT人工智能给全球带来了震撼效果一样，Smartbi NLA也有异曲同工之处，其核心也是通过自然语言查询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合实验室研究方向的创新性，进一步体现了Smartbi在科技创新技术发展方向上具有前瞻性、先导性和探索性。

03. 合作共赢

探索更广阔的科研领域

Smartbi目前已经成功运用知识图谱、深度学习、以及强化学习等先进技术，实现了对简单查询语义的准确解析，单轮查询的准确率超过了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助，可以让模型识别更为模糊的语义。此外，模型会根据用户的反馈和使用情况不断地优化，使得查询语言与用户的习惯更加贴合，提升用户体验。

然而，由于现有技术对语义的识别能力有限，因此对于复杂的中文语义的理解和生成SQL的准确率并不高。而蔡毅教授团队在人工智能、知识图谱、自然语言处理等领域有着丰富的研究经验，希望通过【人工智能联合实验室】实现知识图谱与深度学习大规模语言模型的融合，增强NLA对中文语义的理解和SQL生成能力，并能够通过知识图谱的更新和用户输入语料的积累不断地优化模型的准确率，最终实现全领域BI智能分析机器人。

为了更好地解决用户对于复杂查询语义的需求，实验室正在研究基于多轮对话的图形化操作识别和对较为复杂查询语义的解析优化功能。此外，为提升NLA的通用性，Smartbi也将不断完善知识图谱的业务知识，使得用户能够无需额外配置知识图谱信息，直接使用NLA进行较为复杂的查询。

总的来说，AI和BI的融合将会是一个持续的趋势，随着技术的不断进步和应用的不断深入，这一趋势将会更加明显。国产BI领域的企业需要加强技术研发和创新，积极应用人工智能等相关技术，以满足市场需求，推动产业的发展。

接下来，Smartbi将与华南理工大学还会继续探索更多技术创新领域，共同借助双方的研发实力和最佳实践，持续致力于推动行业的技术进步和发展，不断探索创新，为中国数字经济的发展作出积极的贡献。