在奥兰多举行的SAS Innovate 2025会议上，SAS推出了一系列旨在帮助企业利用人工智能做出更好决策的更新。这些公告涉及广泛的主题，从数字孪生和量子计算到新的人工智能模型及其Viya人工智能和分析平台的更新。总的来说，信息很明确：SAS专注于构建可使用、可管理、可实现实际结果的人工智能。
凭借数十年的企业分析经验，SAS现在正在将这一专业知识应用于数据和决策层，或者信息如何在组织中流动，以及人工智能如何支持明确的结果。会议的公告显示了这种方法是如何反映在其产品、合作伙伴关系和最新研究中的。
内置护栏的AI代理
SAS正在开发AI代理，或可以根据数据做出决策或执行任务的工具。这些代理旨在遵循明确的规则并保持在定义的边界内，而不是不受限制地独立行动。目标是帮助组织以可控和可预测的方式使用自动化。
代理框架将传统的基于规则的分析与新的机器学习技术相结合，包括大型语言模型。这种混合方法允许用户定义代理行为的特定条件，包括何时将决策上报给人类。组织可以根据每个任务的风险、复杂性或监管背景来调整这种平衡。
治理是内置的，因为代理记录决策、应用访问控制并支持审计和合规要求。其目的是使人工智能决策更加透明和易于监控，特别是在金融、医疗保健和公共部门工作等领域，在这些领域，可解释性和问责制至关重要。
数字孪生构建真实环境模拟
SAS正在与Epic Games合作，将该游戏公司的3D模拟技术引入数字孪生工具。通过使用Epic Games最初为视频游戏开发的3D引擎虚幻引擎，SAS可以创建制造环境或数字孪生的详细虚拟模型。佐治亚太平洋公司等公司正在测试这种设置，以模拟设备移动和规划、工厂布局变化和安全措施等，然后再在真实环境中进行更改。
数字孪生将传感器和物联网设备的实时数据与SAS分析和交互式视觉效果相结合。这使得工程师和操作员能够运行反映实际情况的模拟，帮助他们解决问题或提高效率，而不会中断生产。
虽然目前的重点是制造业，但SAS表示，同样的方法也适用于医院运营、城市规划和其他物理系统复杂且难以建模的领域。
针对特定用例的预构建AI模型
SAS发布了一套预构建的人工智能模型，旨在解决医疗保健、制造业和政府等领域的常见问题。这些产品包括文档分析模型、识别跨系统的重复记录以及优化供应链。
每个模型都有文档，可以按原样使用，也可以使用组织自己的数据进行调整。它们旨在以最少的设置集成到现有系统中，帮助团队更快地进行部署，而无需从头开始
SAS也在构建更自动化的系统，将这些模型与AI代理配对。在一个示例中，代理可以通过创建和管理数据湖来自动准备建模数据，这项任务通常需要大量的手动工作。这种配对是SAS简化人工智能管道（从数据摄取到模型部署）的更广泛努力的一部分。
SAS Innovate将继续将实用的人工智能更新与一些技术趋势融合在一起。包括SAS在量子人工智能方面的工作，这是一种生成合成数据的新工具，以及SAS Viya平台的更新。
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