ChatBI 在货拉拉落地的路径与经验｜AICon 北京

6 月 27 日-6 月 28 日，AICon 全球人工智能开发与应用大会北京站即将拉开帷幕。本次大会将汇聚 AI 前沿技术与落地实践，邀请来自腾讯、阿里、百度、字节跳动等头部大厂以及智谱、硅基流动、智象未来、声智科技等 AI 企业的 50+资深专家，深度探讨 AI Agent、多模态应用、推理性能优化以及 AI 在软件研发、数据分析、业务运营等场景的具体落地实践。

货拉拉大数据专家凌霄已确认出席并发表题为《ChatBI在货拉拉落地的路径与经验》的主题分享。大模型的迅猛发展正逐渐重构各类垂直领域的生产方式，其中大数据结合 AI 方向作为大模型元年就持续讨论的话题，对大数据行业尤其是数据分析产生了深刻的影响。

本次演讲将从业务场景出发（如：智能指标 ChatBI、数据开发 AISQL 等），并结合真实的业务应用，阐述领域内的主要矛盾、相关的技术方案和选型。也希望和现场听众一起讨论大数据处理技术、企业数据模型、大模型等领域如何结合的痛点和相关问题。

凌霄目前为货拉拉大数据平台组负责人，负责货拉拉大数据 AI 方向，主导平台智能架构和数据智能体系工作。拥有多年大数据离线、实时研发平台、数据应用平台经验。他在本次会议的详细演讲内容如下：

演讲提纲

1. 货拉拉指标场景的准确率挑战

2. 准确率和通用性如何兼顾

• 指标领域知识理解问题

• 数据模型与规范性

• 可维护、轻量化、可观测如何解决

3. 货拉拉在数据智能化探索过程中遇到哪些坑

• Text2SQL or Text2DSL

• Workflow 如何结合 Agent 达到业务预期

• MCP 是解决已有系统能力接入的银弹与否

4. AI 对大数据平台的机遇与挑战

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 准确性与泛用性：如 chatBI 用于指标场景，但实践下来，技术路线和产品形态不一定适用其他子领域如数据开发

• 成本与收益：如没有风口的加持，对于人效的提升难量化，且短期并不能 cover 目前大多数企业动辄千万级别的智能化投入

• 其他：是改革还是革命问题，如业务使用方的惯性怎样改变如何与已在运行的业务体系兼容，动了蛋糕的冲突

听众收益

• 开拓数据 xAI 领域新思路，用新方法如何解决传统分析问题

• NL2DSL 方式的探索经验

• 数据 Agent 的探索经验

除此之外，本次大会还策划了AI Agent 构建与多场景实践、多模态实践与应用、大模型助力研发的实战经验、AI 在业务运营中的深度落地、大模型时代的数据处理与分析、AI 变革下的工程师等 10 多个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在 AICon 北京站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。

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