人工智能中大數據技術的應用探討

洪海亮

（國網電子商務有限公司，北京 100053）

0 引言

隨著網絡的快速發展，網絡技術的應用的范圍逐漸擴大，這為我們的生活和工作帶來了極大的便利，而且通過大數據技術還可以對各項數據信息展開有效處理。而作為網絡技術中關鍵短，人工智能技術能夠在短時間內進行精準的計算，同時有效解決實際問題。為了更好的發揮出人工智能的優勢，應將人工智能和大數據技術結合，為社會發展帶來有利條件。

1 大數據和人工智能技術的優勢

1.1 大數據和人工智能技術

隨著大數據時代高速發展，其中計算機網絡技術也受到人們廣泛關注。而且通過計算機網絡技術進行研究，明確該項技術可以實現各類數據信息兼容存儲目標，同時幫助相關人員在短時間內查詢到合理數據信息。而且在大數據技術支持下還可以實現計算機中數據信息分類存儲目標，以此擴展計算機網絡對各類數據信息存儲容量，繼而提高計算機網絡系統活躍性和具體作用。人工智能技術可以明確系統的思維模式，對信息進行單獨處理，并且監測系統的情況。

1.2 實現對網絡系統的優化

對網絡系統采用智能管理，可以對數據進行模糊掃描和篩選，并且在智能化管理支持下可以保證相關人員在短時間內完成各項數據信息檢索工作，使得網絡系統運行效率上升到一定高度。在利用智能管理手段以及大數據模式對各類信息進行歸納分類時，必須強化各類信息預處理效果，或者借助大數據技術對網絡環境展開有效監督，以此有效解決計算機網絡環境中各項問題。

2 大數據技術應用的關鍵點

2.1 收集數據

計算機技術的應用使數據信息數量逐漸增多，同時每年以約百分之五十的速度增長，這使數據收集變得具有一定難度。而在這一過程中應用大數據技術則可以減少各類數據信息收集過程中人力資源和物力資源消耗量，繼而保證各類數據信息收集效果，從本源上實現各類數據資源智能化處理要求。

2.2 數據存儲

大數據存儲是借助數據庫應用實現的，這種方式應用比較普遍。通過人工機器人的使用可以將原有數據塊中具有價值的信息提取出來，保證有更多的空間用于信息的存儲，同時，利用機器人可以減少大數據存儲風險。

2.3 表示和隨機訪問數據

受一系列外在因素干擾，傳統網絡信息處理的結果可能無法滿足用戶的需求。為了處理這個問題，應將這種方式改變，當采用HDFS系統進行大數據信息處理的時候，可以實現大數據的隨機訪問。

2.4 挖掘數據

大數據技術實施的過程中需要考慮到數據挖掘措施，通常數據庫的規模比較大，信息涉及范圍還不夠大，隨機性比較強，在數據庫中獲取到具有價值的信息可以降低企業或者個人等的風險，使企業和個人的判斷更加的準確，為自身的利益帶來有效保障。

3 大數據技術在人工智能方面的應用

3.1 人工機器人

人工智能機器人在感知和操作等方面都經過了復雜的設計，充分發揮機器人智能化作用，使得機器人實際功能效果得以提升。而且將人工智能技術與大數據技術結合到一起進行機器人加工制造，還能賦予機器人仿生功能，促使機器人按照基礎數據形式進行思維變化，保證各類數據信息收集和歸納的及時性和有效性。而且在規劃機器人自身技能時也可以借助適當算法進行大數據計算，操作中能夠使機器人的神經元節點增加，提升其對語義的識別準確性。

3.2 智能制造

在智能制造中，其中包括了智能制作系統和智能制造技術，在制作中一般借助推理、分析等智能活動來實現目的，這樣可以發揮出智能技術的作用，對自動化理念進行創新，促進自動化智能效果和柔化效果。大數據作為制造業的基礎，在智能化制造和定制平臺的過程中，需要將大數據作為媒介。

3.3 智能電網

大數據技術在電網建設中有了廣泛應用分析用戶用電情況可以實現對電網供電和配電過程的優化，提升供配電的效率，實現網絡監控，使電網的可靠性提升。智能電網在人們的生活中發揮了重要作用，通過智能電網技術和大數據服務的融合，為電網的運行提供了良好的條件。

4 結束語

在大數據時代中，人工智能技術的應用發揮了有效的作用，在各個領域中都得到了應用，與計算機技術的結合使其實現更多功能。例如人工機器人、智能制造、智能電網，借助大數據技術和人工智能對信息進行精準的提取和高效處理，這為我國社會的快速發展提供了動力，同時也為智能技術的創新帶來了有利的條件。