交互智能，是下一代人工智能系统的重要赋能。

    日前，中国工程院院士、武汉大学教授刘经南告诉记者，该校计算机学院教授何克清团队，在AI赋能的软件工程集结创新领域取得了重要研究进展，该成果在我国企业“大智云移”融合创新的“异构集成”中成功应用，目前已成功推广应用于我国32个省级行政区、22个行业企业，有力提升了智慧企业的发展水平。

    何克清团队创新性提出了本体(Ontology)语义标识RGPS模型的O-RGPS需求知识-语义建模与解析方法，以及按需模型选择知识的智能化服务方法，知识推送的角色反推、目标反推算法，面向目标的领域知识发现和构建技术，RGPS知识元网络、按需选择模型交配与繁衍的演化赋能方法等。

    2017年，该成果在我国企业“大智云移”融合创新的“异构集成”中成功应用。

    “大智移云”是将大数据、人工智能、云计算、物联网综合到一起，这种融合应用使得AI系统越来越复杂，对AI赋能的软件工程提出了集结创新的挑战。

    “云计算与大数据的双向融合，当大数据遇上云计算，能够降低大数据分析的成本，提高大数据分析的可伸缩性；当云计算遇上大数据，能够提升云服务质量与精准性，创造智慧云计算，形成1+1>2的科学价值。”何克清说。

    “大智云移”融合应用的实践，呼唤着从模型驱动的架构MDA到模型交互驱动的体系架构MiDA的演变。然而，MDA作为一种面向领域封闭系统的体系架构，局限于系统中纵向的模型转换及其一致性，以及模型的可复用和可扩充性。

    为实现“大数据驱动”与“模型交互驱动”的体系化结合，何克清团队提出了按需模型交互驱动的体系架构MiDA。MiDA的“含意三角形”内核技术，是由RGPS需求(知识)元描述，按需模型交互赋能的MFI(O-RGPS)知识-语义互操作性治理元模型，领域O-RGPS知识-语义元网络组织的模型库，及其之间“虚实交互”“虚实映射”“按需选择”的关联关系所构成。

    何克清表示，该成果能为“大智云移”融合应用中的跨界学习与服务，业务流程的适应性配置等，提供了按需异构集成的国际标准化基础技术。