探讨大数据下云计算的人工智能创新

浙江纺织服装职业技术学院 彭俊利 王少泫

近些年大数据、云计算和人工智能不断发展，显著改变了社会发展模式，并且获得科技企业的重视，在各个领域广泛利用，同时成为整个行业的发展趋势。在这一背景下，很多行业和项目希望通过大数据实现云计算的人工智能创新，进一步提高整体生产效率。在信息改革的背景下，大数据更是和人们的生活工作密不可分，一些企业利用大数据充分挖掘用户的需求，从而可以推动企业和平台的可持续发展，并且可以提高企业的运行效率和竞争力。本文分析了大数据下云计算的人工智能创新，对于实际研究提供参考作用，以期推动行业健康发展。

大数据时代，人们的生活方式发生了显著改变，人们可以感受到信息化技术带来的便利性。其中，人工智能技术在大数据时代中发挥着重要的作用，人工智能充分利用了人的思维模式研发出产品，可以为人类提供优质的服务，达到较高的社会价值。因此在今后发展过程中，需要在大数据下落实云计算的人工智能创新，通过紧密联系人工智能、大数据以及云计算三者，形成三者不断促进的局势，实现共同进步的目标。

1 概述大数据和人工智能以及云计算

1.1 大数据

大数据是一种数据集合，包含海量的数据。在不断提高数据数字化进程之后，各行各业在实际发展过程中涌现大量的信息数据。社会各界的交流越来越频繁，也因此增加了信息量，进而推动了大数据的产生。大数据的特点如下：（1）大数据的数据量庞大，不断向TB 和PB 等存储单元扩充数据信息的储量；（2）大数据的种类是多种多样的，有传统的数字与文字数据，也有现代化的视频或音频数据，与传统的数据相比，这些数据十分生动。而且还可以通过有效的分析，准确展现数据的变化，管理人员可结合数据，调整发展的对策；（3）大数据具有很强的时效性，虽然不断增多数据信息数量可以辅助企业了解自身发展情况和市场变化状况，但是数据信息搜集和传递的时间比较长，而且将会引发虚假数据的问题。而利用大数据的时效性优势，有利于提高数据收集和传递的效率，顺利完成工作任务；（4）大数据具有复杂性特征，因为大数据时代的数据信息类型较多，而且非常复杂，因此可以利用各种方式获取信息，企业如果想更好地挖掘出数据分析的工作，合理选择工作的措施，同时需要应对数据的复杂性[1]。

1.2 人工智能

什么是人工智能？即“AI”，是一种智能化的机器设备，能收集多种数据信息，并有一定的学习能力，可协助我们解决各种各样的问题。人工智能主要包括分析型人工智能、启发型、人性化型等。分析型的可起到数据的分析与收集作用，获得丰富的经验，帮助企业管理人员制定科学的工作决策。启发型的则有极强的数据学习能力，还带有人类的情感，决策时，这种“人类情感”也起到一定作用。对比上述两种类型，人性化人工智能具有很强的分析能力，如同人一般去思考分析，以科学的态度去处理各项事宜。该技术的有效发展，在各行业中均有运用。如在汽车领域中使用该技术，可明显提升司机的安全，且出行率也得到提高。再如在医疗卫生健康领域中利用人工智能技术，有利于提高医疗救治操作成功率。而在军事领域中运用该项技术，可模拟作战的环境，充分提升训练的方便性，且自卫系统、导弹拦截系统的智能化水平也有明显的提升。

1.3 云计算

云计算是创新数据计算的方式，采用数据计算程序，可将程序进行分解，完成数据信息分布计算。同时，运用云计算技术核心是一种多线程技术，应用并行技术可以高效处理数据信息，避免浪费计算资源。大数据时代的信息量比较多，而利用数据分布存储技术的数据存储容量比较大的优势，同时利用随机存储技术读取和分析存储设备中的数据信息，有利于提高数据利用效率，解决数据繁杂的弊端。此外在云计算中融合虚拟化技术，有利于节省能源，且有效提升云计算工作效率。为确保信息安全，在云计算平台中，充分运用信息安全的管理技术，有利于提高数据信息管理的规范性和科学性，同时可以避免泄露重要的数据信息[2]。

2 数据处理发展阶段

科学技术不断发展，逐渐改变了数据处理方式。在初期发展阶段处理数据信息的过程中主要是利用人工方式。在人工处理数据的过程中，工作人员需要利用纸带或者卡带处理数据信息。这种数据处理方式耗时长，且易出错。为减少这一问题出现，工作人员开发文件处理的系统可让数据处理效率得到有效提升。利用文件处理系统处理数据信息的时候，避免因为数据处理损坏计算机操作系统，同时可以利用文件处理系统规划计算机的CPU 工作。但是这种数据集处理具有较高的独立性和冗余度，为了避免发生这类问题，需要利用数据库。数据库系统是数据处理的重要发展阶段，当前企业主要是利用数据系统处理数据，数据库负责存储数据信息。数据库管理系统依照用户的需求，增加或改正库内信息。用户将程序设置为操作界面，方便用户更好的操作数据信息。管理人员对数据库系统功能要做好监察、维护，并依照权限处理数据的信息。

3 大数据下云计算的人工智能创新发展

3.1 大数据、人工智能以及云计算的关系

近些年大数据、人工智能以及云计算的发展速度不断提高，并且在多个领域中广泛利用，云计算可以为大数据发展提供技术支持，云计算大数据可为人工智能未来发展带来了一些动力。由于大数据发展有利于进一步扩大云计算的范围。我国不断提升科学技术水平，人工智能获得重视，并融合于人们的生活中，已经成为人们生活和生产的一部分，例如当前已经开始推广使用室内智能家居，在智能手机系统中设计了语音智能助手，可以提高人们生活的便利性，实现人工智能多元化发展，有利于拓展实际应用领域，同时可以实现处理任务的具体[3]。

3.2 云计算和大数据对人工智能发展的影响

发展人工智能技术的过程中需要考虑成长性和拓展性的问题，为了能解决这些问题，利用大数据技术，对传统技术进行创新。传统的人工智能技术缺乏学习能力和研究能力，降低了人工智能的灵活性和实用性。在发展人工智能的过程中需要利用海量的数据，突出人工智能任务处理的多样性。例如在医院智能后勤管理过程中可以利用云计算科学的分类和管理药物，在发展人工智能的过程中需要综合利用大量数据和理论知识，而发展大数据可以满足人工智能发展需求，提高整体发展阶段。因此需要融合发展人工智能和大数据，二者实现相互促进的关系[4]。

3.3 云计算、人工智能以及大数据融合的负面影响

云计算、人工智能以及大数据发展速度比较快，因此提高了数据处理发展水平，可以达到优势互补的作用，推动社会可持续发展。但是在实际发展过程中需要面临较多的问题，例如需要重视数据安全问题。因为人工智能、大数据和云计算等需要投入较多的人力资源，在服务提供过程中需要收集和整理数据，如果发生服务器系统入侵，将会引发数据外泄的问题。例如某金融机构在实际运行过程中可以利用三种技术，在服务器中存储重要的数据，如果被不法分子入侵，将会引发数据丢失问题，从而影响到机构运行效果。对于个人用户，个人信息的泄露可能会面临骚扰电话、诈骗电话等问题，影响到实际生活。因此在大数据下云计算的人工智能创新发展在提高用户便利性的同时也带来了安全问题。虽然面临着较多的问题，但是大数据下云计算的人工智能创新发展属于不可阻挡地发展，整体积极作用仍旧比较明显。

4 大数据下云计算的人工智能创新措施

4.1 数据采集和存储

在大数据技术处理信息的过程中，首先需要收集各个领域和各个环节的数据，结合数据类型合理选择数据处理方式，整合为标准数据之后再存储。在大数据下数据形式具有多样性特征，而且具有不同的结构，因此在数据处理过程中首先需要根据数据类型合理选择不同的数据采集方式。其次在数据推送过程中并不是将所有的数据推送，需要判断所有的数据源，完成数据加载合并处理。因为一些数据存在干扰，为了提高数据传输的稳定性，需要清洗数据，合理转换不符合标准的数据。最后在数据挖掘和分析过程中，利用技术手段转化数据信息，提高人们理解的便利性，通常是利用可视化技术完成转换工作，利用数据库完成各类数据存储工作，当前NoSQL 数据库的应用频率更高。通过有效存储数据信息提高数据读取的便利性。当前人们在日常生活和工作中广泛利用大数据技术，整体数据量比较大，传统的数据仓库无法满足数据处理需求，因此可以利用列式存储方式，以数据类型为基础合理划分存储空间，使数据压缩率进一步提高。

4.2 数据计算模式

选择数据计算模式的过程中需要结合数据类型，云计算涉及的数据量比较大，在数据处理过程中需要消耗大量的资源，因此不能继续利用传统的数据计算方式，需要推广利用分布式计算模式，不同数据涉及不同的计算模式，需要根据计算模式归纳不同的特点。例如Facebook 采用批处理方式，涉及三千多台的Hadoop 集群数量，具有较大的规模化，包含超过三万的CPU 核心，可以支持海量的数据存储量。Storm 主要是利用流处理方式，这种方式有利于减小延时。此外可以利用Dremel，这种处理方式具有快速性优势，避免出现大量并发问题。

4.3 数据集市和数据仓库的迁移

数据集市和数据仓库的数据具有很强的针对性，可以明确数据使用需求。例如银行数据仓库主要是存储客户信息，有利于提高客户服务的满意度，满足自身发展需求。不断增加银行用户数量之后，将会逐渐扩大信息量，同时提高了信息管理工作复杂性和数据迁移的不变性，如果数据缺乏兼容性，将会引发信息安全问题。为了避免发生上述问题，需要实现大数据下云计算的人工智能创新发展。通过利用融合技术分裂存储数据库汇总的所有信息，模拟数据存储逻辑，实现数据迁移，提高数据迁移的便捷性，同时可以减少数据迁移过程的风险问题，数据在迁移时是安全的。并利用融合技术，不仅可以降低数据迁移的成本而且可以保障各种数据的安全性，显著提高整体工作效率。

此外利用融合技术，在大数据平台提供多租户模式，提高租户使用容器云和机器学习平台便利性。在云平台上存储各种数据资源，可以提高数据共享水平，多个用户可以系统性地实时分析同一数据，有利于提高数据管理和使用的灵活性。而且租户资源环境具有独立性特征，可以提高数据安全性，有利于规避各种商业风险。

5 大数据、人工智能、云计算发展的影响

5.1 对经济学的影响

不断应用大数据和云计算以及人工智能，可以推进社会稳步发展。大数据和云计算以及人工智能经过不断更新，主要是围绕人的需求提供服务，因此通过不断筛选信息，最终由人力思考设计。例如在出现云音乐之前，因为手机内存有限，因此在下载音乐之前需要删除之前的存储量，避免产生卡顿的问题。当前在人们生活的各个方面云存储发挥着重要的作用，可以降低空间和时间的限制作用，同时可以及时备份用户资料和图片，避免出现丢失问题。当前大数据音效也是利用大数据的影响，结合用户习惯提供针对性的商品。

5.2 对网络安全防护的影响

大数据和云计算以及人工智能是信息时代重要技术，为了保障人们的经济安全性，需要创新研究网络安全问题。当前计算机网络安全具有完整的防护体系，例如可以综合利用防火墙技术和入侵检测防御技术。利用防火墙技术是在网络区域中搭建防护墙，可以有效监督网络外部的访问方法。而入侵监测防御技术可以补充防火墙技术，及时解决网络访问情况，提高整体系统的安全性。

6 大数据、人工智能、云计算的发展方向

在社会形势的影响下，各个领域开始广泛利用人工智能、大数据和云计算等技术，因此各类数据的急剧性增长，促使我国需要进一步提高数据处理水平，在最大限度上满足社会发展需求。针对计算机技术领域不断增加的压力，需要研发各种科学技术适应现代数据处理需求。这种模式有利于促进云计算和大数据技术等，进一步提高数据处理效率。伴随科学技术的飞速发展，当前正在融合发展人工智能、大数据和云计算技术，根据云计算利用大数据建立数据库，有利于提高数据提取和分析的便利性，通过人工智能执行工作指令，满足人们的需求。总之融合发展人工智能、大数据和云计算是不可阻挡的发展趋势，不仅可以满足人们多样化的需求，而且可以提高整体社会发展水平，进一步提高人们学习和生活的便利性。

7 结语

本文主要分析了大数据下云计算的人工智能创新发展，可以确定大数据、人工智能和云计算技术之间的融合发展属于必然发展趋势，因此在实际发展过程中，相关企业和技术人员需要加大研究力度，探究新型发展形势，综合运用大数据、云计算等技术，提高数据使用效率，为企业工作决策的制定提供参考依据，保障企业综合效益，提高企业发展的先进性水平，在激烈的市场竞争中获得一席之地。