人工智能、大数据和云计算的融合发展

沈 哲

（中国移动通信集团四川有限公司信息技术部，四川 成都 610000）

0 引 言

互联网技术的飞速发展，人工智能、大数据、云计算和三者的融合发展和应用，给人们的生产生活带来巨大的变化。随着社会经济的快速发展，人工智能、大数据、云计算在传统企业中的应用也越来越广泛。本文对人工智能、大数据、云计算的融合发展与应用进行深入分析。

1 人工智能、大数据和云计算概述

1.1 人工智能

人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、技术、方法和应用系统的现代技术科学。该技术是科学发展的一种重要成果，也是时代前进的一种重要展现。人工智能主要是对机器、网络、智能化产品应用等方面的研究。迄今为止，该研究已取得了不错的成果，也在不同领域得到广泛的应用和关注。针对于人工智能的研究其根本目标是让机器具备更为先进的思维，让其和人一样能进行一定的高级思考，拥有智能化处理任务的能力，可以使相关工作更为方便简洁。

1.2 大数据

大数据的定义旨在获得更大的决策权、洞察力和行动力，主要是通过模型的再加工，以快速增长并适应多样化及海量的信息和数据源。在其发展中，处理海量数据实现全新价值是其发展的重要方向，因此，大数据是一种对数据进行处理的技术，是让相关数据处理工作更为简单的一项科学研究。该技术并不只是单一的技术形式，它一般是与云计算技术、计算机技术相关联的，需要共同运用才能起到很好效果。

1.3 云计算

云计算也是依托于网络而快速发展的一种科学技术。它利用互联网络的动态、易扩展等技术，以及互联网上的相关服务信息、计算机使用和传递模式，实现信息和数据资源的虚拟化。该技术拥有非常强的计算优势，可以达到每秒10万亿次运算。

1.4 人工智能与大数据、云计算之间的关系

随着科学的发展和时代的进步，各种先进技术发展迅速。人工智能、大数据和云计算的应用范围已经大大扩展，三者之间的界限越来越模糊。云计算的发展加速了人工智能应用，大数据和人工智能加速了云计算的发展和广泛应用。换言之，大数据、人工智能与云计算系统相辅相成，共同发展。这3项技术融合应用，不仅可以提高工作效率，还可以防止人为错误的发生，为社会的发展作出巨大贡献。

其在金融领域应用可以进行金融的计算和信用评级分析，更好地对客户信息进行科学处理和分析，还可以对客户的个人习惯等进行更为详细的了解，给出让客户更为满意的意见方案[1]。

其在物流管理方面，通过提高库存周转率，减少库存；应用这种物流管理技术，提高物流运输效率、减少丢包问题、延迟物流信息更新、及时快速交货等，大大提高物流服务质量，并快速计算采购和消耗，以查看当前库存，进行准确的定量分析，确定准确的采购数量，降低成本。此外，可以促进各类物品的高效分类，避免因员工的专业知识、工作经验不足等因素造成问题出现。

在人工智能、云计算和大数据的共同推动下，很多领域的技术都在不断变化和更新，为整个社会的发展注入新的动力。这3种技术中任何一种的开发都是对其他两种技术的大力支持。

2 大数据、人工智能与云计算的融合应用

三者的融合应用主要是通过大数据对信息的收集和整理，然后将数据进行云计算，最后将所计算的结果应用于人工智能。三者融合应用其效果要远大于其单独开展的效果，以便让其各项技术都能打破自身的某些局限得到更好地发展。就当前的情况来看，3项技术的融合应用为人们的生活工作带来了很多的帮助，让人们的生活工作更为便利[2]。

2.1 在企业多部门协作发展中的应用

这3项技术的融合应用，能更好地减轻人员的工作负担，让工作效率得到最大化的提升。以中国邮政为例，该企业的业务种类较多，涉及快递、储蓄等业务，因此企业的大数据平台就不能是单一的项目平台，而是要能处理多项类目的综合性平台，该企业所建立的精准决策分析系统就是集大数据、云计算、人工智能的融合应用的综合性平台。这个系统可以有效地对企业各个部门、各个项目展开精细化的管理，对相关数据进行更为深入的分析，还可以为企业的发展经营提供数据支撑，可以展开更具有科学性的智能化操作，如可以通过对数据的监控，及时展开相关信息提醒等。当前中国邮政企业的大数据处理平台有5项基础服务，即数据湖集群、数据仓库集群、省服务集群、机器学习实验室、开发+测试+培训集群，第一项服务主要是有效地帮助企业进行数据整理等工作，让其海量数据得到高效的处理；第二项服务是用于企业原有数据库的改造和扩展，以便让数据库的容量增大，让数据库可以更为完善；第三项服务就是帮助企业展开各个分公司的开发和相关管理；第四项服务可以帮助企业展开更为智能化、自动化的操作，通过机器提升工作效率和工作效果；第五项服务则是为企业的员工提供更高的学习平台，让应用开发部门的工作人员增加系统优化和新应用开发。在这5项基础服务中，大数据、云计算、人工智能得到了融合应用，让企业通过其自身的平台得到了很好的发展，让其工作更为高效。此外，该企业的大数据平台已经实现了多方面的统一管理，使企业的管理效果不断提升。

2.2 在企业数据集市与数据仓库迁移中的应用

三者融合应用除了对企业的整体发展起到很好作用，在企业的信息化工作中对单一工作也有着非常好的帮助效果，例如在数据集市与数据仓库迁移中，利用大数据、云计算、人工智能的融合可以通过大数据和云计算让工作效率得到提升，可以通过人工智能和云计算降低数据迁移的风险，并且还可以通过三者的融合应用对一些有问题数据或者重复数据进行处理，让数据迁移可以更好地迁移有价值的数据，让数据仓库不存储垃圾数据[3]。

2.3 在企业各部门工作中的应用

企业大数据平台多是采用多租户模式。该模式的运行可以为云计算和人工智能提供更好的应用空间，因此企业可以统一设置一个企业内部的云计算平台，让企业中的各项资源可以得到更为具体的划分，让每个部门更快找到属于自己部门的相关资源的同时，也能实现资源的共享。此外，企业工作中云计算平台和大数据库所结合的系统平台也是一种应用体现，可以通过对大数据云计算分析工具的使用，帮助企业部门进行内部的数据处理和外部的数据分析，让企业内部的工作开展和外部的经营需求都能通过该系统得到满足，而企业的管理层也可以通过该系统对企业的运营情况展开全面了解[4]。

3 大数据、人工智能与云计算的融合发展

云计算和大数据支撑着人工智能的发展，是超越当前行业界限的关键驱动力。目前，我国科技发展空间广阔，人工智能也处于重要发展阶段，大数据与云计算的和谐发展可以为人工智能的成熟提供无限动力。当前各行各业所产生的数据成倍的进行增加，数据量的不断增加，不仅需要更为强大的数据处理能力，也需要更高效的数据处理技术，在这种情况下单一的技术能力在处理中必然会有所局限，这就使得多项技术的融合发展成为达成相关需求的重要措施。

技术融合发展可以形成优势互补、共同进步的良好科技发展局面，可以让各项技术的优势得到更大的发挥，使其商业价值更高。人工智能、大数据、云计算技术的融合可以将数据处理提升到一个新的层次，也实现了优势的互补。云计算是大数据发展的重要技术支持，而大数据则可以更好地为云计算提供数据保障，两者的快速发展又会进一步促进人工智能的不断发展，各项技术不仅有着良好的分工，又有着共同的发展内容，如云计算展开数据的计算，大数据构建数据信息库，人工智能则在这两者开展的基础上执行云计算所设定程序，从而更好地服务于人类。

在今后的发展中人工智能、云计算、大数据之间的界限会更为模糊，因为其有着高度的融合性，会成为一个系统体系，展现其更大的应用作用[5]。人工智能可以从云端学习海量信息，并利用大数据的计算能力和准确性提高执行效率。虽然当前的人工智能在进行应用中没有云计算和大数据所应用的范围广泛，其制约也较这两者要多，但是在未来的时代发展中人工智能会是科技发展的主要方向之一，而云计算和大数据则会更多成为其技术的支撑。

4 人工智能、大数据与云计算融合应用的作用

4.1 大数据与云计算对人工智能的作用

人工智能可以从云端学习海量信息，并利用大数据的计算能力和准确性提高执行效率。换句话说，从分析人工智能的工作的角度来看，它的过程被应用于海量的知识和数据，以帮助满足人类设定的要求。从功能上来说，如果人工智能是一辆汽车，那么大数据和云计算就是其中的驱动力。

4.2 为人类社会提供优质服务

引入了人工智能、大数据技术、云计算技术，3项技术的深度互动，为人类社会提供了更高品质的服务。

4.3 推动社会经济发展

大数据具有决策高、准确率高等优点，人们并没有屈服于人工智能的经济效应。在推进技术水平的同时，也探索了融合云技术和大数据概念的人工智能的巨大商业价值。据国家统计局统计，2019年经济市场使用云计算的经营单位比上年增长68.3%，顶级设施向基础设施转型。随着使用量的增加，经济效益也随之增加。增加云广告，使其在社会上得到广泛应用，可以有效衡量我国适应数字经济和社会的能力。

4.4 人工智能发展趋势

人工智能概念的首次出现是信息和通信方式的发展、探索和扩展。人工智能作为一门系统的现代科学技术，也可以看作是计算机网络科学的一部分。研究形式偏向于机器人、智能识别、代码计算等。其科学产品可以提高医疗、工业、农业、生活等某些行业的工作效率，一些更复杂、更危险的任务也可以通过人工智能来完成。

4.5 智能识别

智能识别是利用计算机的算术能力来执行自动处理、识别等任务。随着信息学的深入，人们在研究人工智能时会考虑各种复杂的心理情绪和心理变化，这将对智能认知起到促进作用。从现实生产和社会生活来看，语音和视觉识别可以在综合智能识别中发挥重要作用。为确保识别过程的准确性、可靠性和高效率，人们将在未来做更多的研究。指纹识别是智能识别任务的最好实现。因为人的指纹是独一无二的，所以适合用于个人识别。在研究指纹时，科学家利用相关数据来确定指纹的灰度和颗粒方向。

4.6 系统选择

随着人们的生产、生活方式、功能和形式的增加，多系统选择题变得非常重要。目前，“专家系统”是相关行业研究的重要组成部分。一个存储大量专业知识，充分利用权威的力量，在引导人工智能时模仿最佳参与者的系统。对行业中的问题作出决策及未来选择这个系统来解决问题，将会越来越受到业界的关注，所以在专家模式下实现人工智能，需要充分利用知识库中的大数据技术来收集和整合海量信息。

4.7 符号执行

从计算机发展的角度来看，进行高精度计算是发展的主要功能。简而言之，计算可以分为数值算术和符号算术，后者相对更智能，具有转化能力。在真正的算术中，符号不仅限于数字，还适用于函数、组合、几何图像等。这种象征性的过程自50年代就出现了，对人类社会的发展作出了重大贡献。未来符号运算不断演进，各种软件功能也是一大研究重点。人机界面可以满足人们对动态应用的需求。通过输出命令，人工智能可以完成它的任务。现阶段，人工智能的符号化实现只能由人类预先确定。但是，在未来的发展过程中，技术人力将能够打破这些局限，实现社会科学的目标。

5 结 论

总之，信息技术的飞速发展使得企业对数据信息处理的要求越来越严格，大数据、人工智能和云计算技术的融合方式影响和改变着人们的生活。在智能时代背景下，大数据、人工智能和云计算技术的融合，将为行业未来发展注入新的活力。