大數據下云計算的人工智能創新分析

摘要：大數據技術正逐漸普及，云計算技術和人工智能技術也在持續發展，這些技術在各個領域的應用中都發揮著引領作用。科技企業高度重視這些技術，并根據不同領域的需求不斷進行創新。在這種背景下，許多行業希望利用大數據技術、云計算技術和人工智能技術降低成本，提高生產效率，以實現最大化的經濟效益。如今，各類信息技術正在迅速升級，尤其是大數據，已經成為人們生產和生活中不可或缺的一部分。企業通過應用大數據來獲取用戶需求信息，提煉有價值的信息，并結合云計算和人工智能技術的應用提高行業競爭力。本文著重研究大數據下云計算的人工智能創新策略。

關鍵詞：大數據；云計算；人工智能；機器學習平臺；創新策略

引言

大數據環境下，為了更好地發揮云計算技術的作用，需要結合運用人工智能技術，三者才能實現充分融合。在這三種技術中，人工智能的發展歷史相對較早，自20世紀50年代就已經進入發展階段，而大數據技術則起源于20世紀80年代，人工智能技術在30年間起起落落。隨著大數據技術和分布式技術的發展，計算力和訓練數據量方面的問題都得以解決，創造了巨大的生產價值。在大數據技術的應用過程中，我們可以將傳統的機器學習算法擴展到人工智能領域。通過在一個平臺上持續不斷地匯聚數據，企業可以運行大數據平臺，為各個部門提供服務，同時滿足分支機構的各項需求。

與大數據技術相比較，云計算技術的誕生略晚，出現在20世紀70年代末期。在云計算中，容器技術起到了應用管理的作用，隨著互聯網技術的持續發展，很多企業也開始根據自身需求開發互聯網技術。通過容器技術的應用，構建了容器云平臺之后，大數據技術和人工智能技術的基礎公共能力得到充分發揮。結合多租戶技術，可以有效控制云服務成本，促使業務部門在開展工作過程中合理應用大數據技術和創新人工智能，推動企業適應當前的信息環境實現更好發展[1]。

1. 大數據技術、云計算技術、人工智能技術發展背景

移動網絡的服務范圍不斷擴大，從最初為個人提供各項信息服務，逐步發展到覆蓋各個行業。這得益于各類智能設備的研制和應用互聯網技術的互相連接，實現了信息的相互傳輸，即為“萬物互聯”。隨著“萬物互聯”應用領域的不斷擴展，智能網絡設備的利用率得到提升，同時數據計算量也隨之增加。為了更好地發展人工智能，云計算技術起到關鍵作用，尤其在當前大數據環境中，人工智能技術更需要與云計算技術緊密結合。

隨著科學技術的不斷進步，企業為了滿足商業發展需求，已經認識到數據作為一種資源存在的同時，也可以創造財富。因此，企業已經開始將各種先進的信息技術應用于日常生產、運行維護管理中，甚至用于企業決策等方面[2]。由于企業數字化技術的應用，再加上大數據技術、云計算技術以及智能技術的普及，各項工作實施平臺化管理，各項業務數據化展開，所有的數據信息都業務化。經過處理的數據得到合理應用，使得企業管理能力迅速提高，行業市場競爭力也得到明顯增強。

在當前的大數據時代，云計算技術和人工智能技術核心技術仍不斷升級，為企業創新和技術變革提供推動力。通過分析數據信息，可以掌握龐大的用戶行為軌跡，及時發現商業觸點（用戶與企業的互動點）比如廣告等。對于發生的任何事情都可以追溯，明確其中的根本原因。

在眾多領域中，云計算技術發揮著重要作用，如供電和通信等行業。云計算技術應用于網絡環境，結合大數據技術進行運算，并將結果存儲在云端數據庫中，為人工智能提供支持。人工智能技術要實現更好發展，與深度學習密切相關，所以，人工智能技術要不斷提升其實用價值。大數據技術起到賦能作用，云計算技術發揮動力作用，兩者同時促進深度學習的進一步發展。隨著人工智能技術的發展，數據量不斷積累，新的挑戰和機遇也隨之出現。為了獲得更大的發展空間，人工智能技術需要更好地適應大數據環境，科學運用云計算技術實現創新，推動社會不斷進步。

2. 大數據技術環境下云計算的人工智能創新研究

科學技術在大數據技術與云計算技術的推動下持續發展。大數據、云計算以及人工智能都各自擁有獨特的技術領域，三者之間密切相關。未來，為了使人工智能技術走上創新發展的道路并從多方面實現進一步突破，我們需要深入研究模式識別技術、專家系統、人工神經網絡和機器情感，具體如下：

2.1 模式識別技術

在人工智能技術中，模式識別技術被視作一項基礎技術，其基本工作原理是運用計算方法，依據樣本特征將樣本劃分為不同的類別，然后將其歸類到相應的類別中。模式識別是應用計算機軟件實現的，采用數學技術方法對自動處理模式和判讀模式進行研究，從而實現環境與客體整合。在模式識別過程中，主要依賴數學計算方法進行自動判斷和信息處理。

隨著計算機技術的發展速度不斷加快，當面對更多更復雜的事物時，需要應用智能技術進行準確判斷和有效識別，以推動智能技術和自動技術的升級。模式識別技術的應用有助于人類實現智能創新。從當前的生產、生活和學習環境來看，需要自動判斷聲光等信息并進行有效識別。通過運行計算機軟件，可以實現自動判斷和準確識別，從而快速獲得結果并提高準確率[3]。

例如，早期采用的識別模式之一是指紋識別，企業的員工考勤和小區的智能門鎖普遍應用這種識別模式。在指紋識別研究、開發和應用過程中，主要涉及數字圖像的離散幾何知識。人類發現每個人的指紋都是獨特的，當發現該特征信息之后，進一步研究并形成理論和算法，所以，指紋自動識別系統的應用非常廣泛。

2.2 專家系統

專家系統即為智能計算機程序系統，融合了眾多專業知識和經驗，通過對人工智能技術和計算機技術合理應用，基于系統知識與經驗展開推理，最終做出準確判斷。這種系統可以模擬人類專家決策的整個過程，當面臨復雜問題時，專家系統能夠提供有效解決方案。隨著計算機技術和人工智能技術的持續發展，專家系統得到迅速推進。在專家系統運行的過程中，主要通過模擬人類的判斷決策流程來進行推理和判斷。例如，動物識別專家系統是一個典型的例子。在判斷動物類型的時候需要將一些規則建立起來，從而對動物進行分類[4]。比較適用的規則包括：具有毛發和奶類的動物屬于哺乳動物；如果動物是哺乳動物并且具有反芻行為，則可以判斷為蹄類動物。通過運用這些推理規則，專家系統能夠對動物種類進行準確判斷，這正是人工智能技術不斷發展的結果。

2.3 人工神經網絡和機器情感

世界上第一臺電子計算機誕生于1946年，隨后計算機技術和人工智能技術在多個領域得到了廣泛應用。當人工智能技術發展到高級階段，人工神經網絡技術逐漸成為研究熱點。在智能技術領域，情感被認為是一個重要組成部分，因此情感和智能之間并非完全分離，而是緊密相連。例如，目前已經出現了兒童智能陪伴機器人，主要運用的是人工神經網絡技術，實現了情感和智能的融合。通過分析這款機器人，我們可以發現其一大亮點在于人機互動功能，當兒童提出簡單問題時，機器人能夠做出回答，并為兒童提供在線教育資源，實現人工智能互動，提供個性化智能服務[5]。當兒童處于3歲至6歲的時候，對世界充滿好奇，提出的各種問題可能會讓父母感到困惑。如河水為什么會流動？秋天為什么樹葉會變黃還會落下來？這些問題可能讓父母難以回答。但是，使用智能機器人可以幫助兒童解決這些問題，讓他們更好地了解這個世界。

3. 大數據下云計算的人工智能創新實踐

3.1 數據倉庫與數據集市遷移

在人工智能技術創新的過程中，數據倉庫與數據集市的遷移具有重要意義。需要在項目啟動前進行充分的調研和準備工作，根據所獲得的信息制定詳細的實施方案。在構建量收管理系統時，確保總體架構保持穩定，包括數據同步工具、集中式服務總線、門戶和調度工具等，不能隨意更改。通過使用大數據平臺替換數據倉庫和數據集市，采用替換的方式來降低整體遷移風險。在進行整體遷移時，以模型遷移改造為例，保持原有業務邏輯，輕度改造接口層模型、基礎層模型以及匯總層模型。由于系統基礎層模型結構較為復雜，存在較高的關聯性，在改造過程中需要特別注意[6]。

原系統中，我們安裝了Teradata數據庫，其一大優勢在于可以實現批量加載數據，通過應用一站式多模型數據管理平臺，能夠輕松地連接和管理其數據源。此外，該平臺還具有全面兼容Teradata數據類型和結構化查詢語言的功能，有助于將遷移成本降至最低。完成遷移后，系統性能將得到顯著提升。

3.2 容器云大數據平臺與機器學習平臺

基于TOS系統中運行多租戶模式，將大數據技術應用于機器學習平臺，構建容器云大數據平臺，并提供相應的能力服務[7]。企業可以對內部云平臺進行統一部署，針對每個租戶動態分配存儲、計算和網絡等資源，實現資源的完整隔離。各租戶的數據分析人員和業務人員可以在相對獨立的資源環境中開展工作，為業務提供支持。對各項資源動態調配，資源得以共享。通過運行多租戶平臺，企業可以發布資源、使用資源、開發應用和推廣成果。當立項申請經過審批后，相關人員可以進入租戶空間，訪問數據資源接入，對平臺各項服務資源合理使用，利用大數據分析工具對數據信息進行分析，發揮機器學習挖掘工具的作用，挖掘有價值的數據信息。具體包括處理數據信息、開發模型、應用算法以及發布等，在審批驗收之后，企業可以全面推廣所獲得的成果。

隨著企業對于數據處理技術要求的提高和服務需求的持續增長，利用大數據技術進行匯聚后，分布式技術釋放了強大的計算能力。在技術不斷延伸的過程中，大數據技術、人工智能技術和云計算技術之間的界限變得愈發模糊，這些技術在發展的過程中相互影響[8]。進入“后大數據時代”，越來越多的企業開始采用大數據技術、人工智能技術和云計算技術，真正實現科技賦能業務，對企業提高運行效率起到促進作用。

結語

通過上述研究，我們可以明確看到，現在已經進入21世紀，人工智能技術的發展已超過半個世紀，這一技術不斷取得突破和創新。其中最引人注目的是無人駕駛汽車，已經在實際應用中取得了一定的成果。大數據技術的不斷發展，推動了云計算技術的迅速完善，并應用到人工智能技術中，不斷推動著其創新。當前，大數據容量的增長速度非常快，利用云計算技術進行運算可以有效應對這一挑戰。在這兩者的共同推動下，人工智能技術實現了突破性進展。

同時，人工智能技術的發展也促使云計算應用更加深入各個行業。各行各業都在積極引入人工智能技術，發揮其驅動作用，如語音圖像識別和語言理解領域等，在應用領域中取得顯著成效。大數據技術的應用創造了巨大的商業價值，輔助云計算技術的使用將進一步提高智能技術的應用價值和持續創新，包括信息存儲能力和運算能力方面也得到增強。隨著人工智能技術的不斷升級，各種新產品應運而生。這些產品通過復雜的神經元連接和功能模塊安裝，不僅模仿人類行為，而且還擁有人類一樣的智慧和情感，這對人工智能技術與人類共存具有重要的意義。

參考文獻：

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[7]李燕.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用分析[J].無線互聯科技，2021，（14）：76-77.

[8]馬越.大數據及人工智能技術的計算機網絡安全防御系統設計[J].中國新通信，2022，24（24）：132-134.

作者簡介：劉江濤，博士研究生，研究方向：云計算及人工智能。