伊辛智能自研“优解助手”正式开启公测！

路线怎样安排更省？订单怎样排产更快？库存怎样分配更稳？投资组合怎样平衡收益与风险？

从物流运输、生产制造，到资源配置、金融投资，许多现实决策问题的背后，都可以归结为复杂组合优化问题。

然而，过去解决这类问题往往需要经历较高门槛的专业流程：通常需要先将实际问题转化为数学模型，再通过专业算法进行求解。对于缺少优化算法和伊辛计算背景的用户而言，真正困难的地方，往往不是计算本身，而是如何将实际问题转化为计算模型。

如今，伊辛智能尝试通过智能化交互方式，降低组合优化问题的建模与求解门槛。伊辛智能自研“优解助手”正式开启公测！

优解助手并不是一个只会回答问题的聊天机器人，而是一款面向组合优化场景的智能助手。用户无需提前掌握复杂的数学建模方法或伊辛计算专业知识，只需描述实际业务需求，优解助手即可辅助完成问题理解、模型构建、数据准备以及优化求解流程。

整个过程主要包括四个步骤：

1. 描述问题

用户可以直接用自然语言表达业务需求，无需掌握数学建模、伊辛计算专业术语。

2. 确认模型

优解助手根据问题描述生成对应优化模型，并以中文解释决策变量、约束条件和目标函数，用户可直观理解模型逻辑并进行调整。

3. 补充业务数据

支持表单填写以及CSV、Excel、JSON等常用数据格式导入，将实际业务数据快速转化为计算输入。

4. 获得优化方案

完成模型与数据配置后，优解助手调用伊辛智能自研光电伊辛机进行求解，并输出易于理解的优化结果，为业务决策提供参考。

从业务问题描述，到模型构建，再到计算求解，优解助手将原本需要专业知识支撑的优化流程转化为更加自然、高效的交互过程。

复杂优化问题往往具有不同的业务背景和数学结构。为了提升问题处理效率，优解助手构建了多类标准化优化模型能力库。

目前，模型库已覆盖生产排程、物流路径、指派分配、投资组合、集合覆盖、图优化、SAT和二元整数规划等典型优化方向。

针对不同类型问题，优解助手配套建立了标准化模型转换机制和数据约束规范，可将业务问题进一步转换为可供求解的QUBO/Ising表达，为后续优化计算提供基础。

不同QUBO问题在规模、矩阵密度、约束数量和参数分布等方面存在明显差异，单一固定策略难以适配所有问题。

依托伊辛智能自研光电伊辛机，优解助手持续积累真实硬件求解数据，通过数万次实际训练任务，形成“模型构建—问题转换—硬件反馈—策略优化”的迭代机制。

基于硬件运行反馈，系统不断优化不同问题类型下的求解策略，提高模型与光电伊辛计算能力之间的适配效率。

区别于仅辅助问题建模或生成求解代码的工具，优解助手更加关注从业务需求到计算结果的完整过程。

1. 理解业务表达，降低建模门槛

通过对话式交互方式，优解助手能够根据用户描述梳理问题信息，主动提示缺失条件，并支持用户补充或调整约束，使优化建模过程更加符合实际决策习惯。

2. 串联优化流程，减少多工具切换

从问题分析、模型构建、数据导入，到QUBO/Ising转换和硬件求解，优解助手将多个环节连接在同一流程中，减少复杂操作。

3. 不只给出结果，更呈现决策依据

优化结果采用分层展示方式，优先呈现业务结论，同时保留数学模型、变量编码和候选解等专业信息，帮助用户理解方案形成过程，实现结果可查看、过程可复核。

4. 连接真实光电伊辛机，实现硬件求解

区别于仅生成优化模型或算法代码的AI工具，优解助手直接连接伊辛智能自研光电伊辛机，将智能交互能力与专用优化计算能力结合，为复杂组合优化问题提供新的求解方式。

从理解业务问题，到完成模型构建，再到调用光电伊辛机求解，优解助手将复杂组合优化流程连接起来，让用户无需深入掌握专业建模知识，也能够更加便捷地使用光电伊辛算力解决实际优化问题。

优解助手公测版现已开放体验，诚邀高校、科研机构及产业用户参与试用与交流，共同探索光电伊辛计算在复杂优化场景中的应用价值！

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