關于人工智能大數據和云計算的融合發展途徑探討

聞敏

摘要：人工智能同大數據結合后，可以讓云計算功能獲得更大的使用空間和更多的原始數據，助力著互聯網數據計算的運行。而隨著大數據和云計算逐漸靠近人工智能之后，企業在平臺數據管理發展過程中也發生了巨大的變化。當前，人工智能、大數據和云計算三項技術融合發展已經成為不可抵擋的潮流，良好的融合形式能夠幫助企業提升管理效率，也能使互聯網格局發生較大變化。本文將首先介紹人工智能、大數據和云計算的概念，然后分析人工智能、大數據和云計算的融合發展現狀，最后探討人工智能、大數據及云計算的融合發展途徑。

關鍵詞：人工智能;大數據;云計算;融合發展

引言

我國在人工智能、大數據等技術領域已經取得了巨大的突破和成就，并在各行業嶄露頭角，應用范圍越來越廣，受到許多企業的青睞。未來，人工智能技術、大數據技術和云計算技術也將會不斷進行技術升級，展開多維技術融合應用，構建優化的網絡技術空間，完善現有的互聯網模式，以此滿足企業發展和人民生活需求。對此，研究當前人工智能、大數據和云計算等技術刻不容緩，只有深入了解之后才能尋找到技術融合的可行性。

一、人工智能、大數據和云計算概述

（一）人工智能的概念

人工智能技術也被稱為AI技術，其定義是將通常由人類完成的智力任務自動化，直接目的是解放人類的雙手，提升處事效率。該技術屬于計算機科學領域，主要研究內容有機器人、語言識別和處理等，這是人類智慧的模擬和延申，也是計算應用的新形式。人工智能的基本原理是借助計算機技術模仿人類的大腦，使冰冷的科技也具有人類的思維甚至超越人類的思維。因此，人工智能技術不僅僅是一項計算機技術，也涉及到神經學、心理學等其他學科研究領域。對于人工智能的探索工作仍在繼續，無數科研技術人員在這條道路上不斷完善研究理論和技術應用，只為讓數字化技術站在時代高地，改變人類生產生活的形式，讓人類朝社會著更加高效、智能的方向發展。[1]

（二）大數據的概念

大數據是運用新型處理模型后擁有更強決策力、洞察力和流程優化能力的信息資產，主要特征有海量性、多樣性、速度快和價值密度低等。大數據技術的戰略要以并不是擁有龐大的數據庫，而是在于運用大數據可以對海量的信息進行分析和處理的能力。也就是說，如果把大數據看作是一個產業，那么實現產業發展的關鍵在于提升其數據加工能力，在“加工”的基礎上賦予數據新的價值。從技術層面來看，大數據和云計算就像一枚硬幣的正反面，大數據不能用單臺的計算機進行處理，必須運用分布式架構來實現對海量數據的挖掘、分析和處理。[2]

（三）云計算的概念

云計算的實現依托于互聯網相關服務的發展、應用和疊加，主要借助互聯網提供動態易擴展虛擬資源。云計算擁有強大的數據計算能力，在氣候預測、經濟發展等方面有著十分廣泛的應用。根據美國國家標準和技術研究院（NIST）的定義，云計算即一種結合使用量進行付費的資源共享模式，可以為用戶提供高效、便捷、按需的互聯網訪問模式。

二、人工智能、大數據和云計算的融合發展現狀

伴隨著科技的發展尤其是計算機技術的發展，絕大多數企業如今已然離不開各種技術運用。技術運用不僅實現了網絡電子化辦公，也可以借助互聯網收集和處理信息，大大提升企業運行效率。然而，網絡的信息承載量遠超出人們的想象，隨著社會和企業的不斷向前發展，越來越多數據被記錄在某個網絡節點中，如今的網絡數據庫信息量龐大，甚至未來還將持續增大，這對企業進行信息收集和處理來說是一項考驗。面對這種情況，開發新的數據處理技術是互聯網發展中必須要研究的問題。此外，大數據技術的廣泛運用也脫離不了云計算服務。互聯網背景下云計算已經成為一項基本的應用工具，借助云服務能夠實現高速地網絡信息存儲和計算，助力數字經濟騰飛。當然，人工智能、大數據和云計算地融合應用也仍然存在諸多挑戰，在當前形勢面前，技術融合仍然需要考慮部分問題，比如技術安全問題、隱私問題和人才問題等。[3]

三、人工智能、大數據及云計算的融合發展途徑

首先，用大數據技術和云計算服務推進人工智能深度發展。在某種程度上，大數據與云計算的工作都處于前期數據整理、分析階段，主要目的是提供精確的數據支撐，而最終是服務于人工智能項目的應用。幸運的是，人工智能技術的發展已經超出我們的預期，作為一項企圖超越人腦的信息技術，它不僅努力平衡著技術與倫理，也在嘗試著延伸到更多領域，語音識別、無人駕駛等新概念便是人工智能的代言。當然，這背后離不開大數據技術和云計算的應用，只有依靠大數據分析海量數據后才能得出精確的數據指導，而云計算同樣輔助這人工智能進行深度學習。其次，讓人工智能和大數據的發展促使云計算優化升級。我國在科技發展的大背景下，人工智能和大數據發展形式比較明朗，受到各行各業的關注也比較多，這位技術融合提供了較好的氛圍。云計算在其中便充分依靠著人工智能和大數據應用的發展。面對人工智能應用的不斷更新和升級，云計算服務也需要跟上技術腳步，用更加高級的計算模型輔助人工智能研發。面對大數據的迭代，云計算技術意識到未來的服務將要更快速度、更加精準。總之，人工智能、大數據和云計算融合發展必然需要科學的模式來結合，只有意識到不同技術之間的差異和聯系，才能相互影響，相互促進。[4]

四、結束語

當前，以人工智能、大數據等為代表的數字化技術已經成為引領變革、推動發展的重要引擎。面臨新時代發展的要求，人工智能、大數據和云計算技術必須加快融合發展的速度，促進數字化技術與各行業相互融合，為數字經濟繁榮貢獻力量。未來，人工智能、大數據和云計算三者之間也將會產生更多交叉和融合，構建出新的互聯網科技格局，借助全新平臺打造人類智慧生活，推動社會發展。

參考文獻：

[1]閔銳.人工智能，大數據和云計算的融合發展及應用[J].中國高新科技，2019， 000（017）：79-81.

[2]李玉玲.人工智能，大數據和云計算的融合發展初探[J].電腦編程技巧與維護，2019， No.407（05）：108-109+130.

[3]周瑩瑩，楊濤.大數據，人工智能與云計算的融合應用分析[J].科學技術創新，2019， 000（035）：P.55-56.

[4]袁丁.人工智能、大數據和云計算的融合發展探究[J].數字化用戶，2019， 025（017）：105.