大连职业技术学院（大连开放大学） 刘丹
现代社会持续发展，科技行业得到了良好发展与进步，人工智能逐渐转变成信息技术研发中的重点。在人工智能发展中，大数据技术和人工智能相结合，可以推动人工智能可持续发展，提高人工智能智慧化水平。据此，本文通过对相关概念的分析，阐述了大数据关键技术，并探讨了大数据技术在人工智能中的有效运用，最后提出了大数据时代人工智能发展态势，以供参考。
伴随互联网与物联网技术持续发展，大数据技术诞生了，网络资源储存量较大，给数据储存带来了重要支撑，物联网的互联功能，可以采集很多的用户信息。人工智能发展依赖于各种学科，同时运用在现阶段对社会中人类活动展开规律性整理归纳分析。于人工智能方面，需要大数据技术作为支撑，就是经过大数据技术对数据进行知识转化，可以促使人工智能科技含量得到有效提升，促进人工智能持续发展与完善。所以，探索大数据技术运用于人工智能有一定的现实意义[1]。
1.1 大数据
大数据就是在对应时间以内不能使用常规方式采集、捕捉、管理信息的一种数据集合，是利用其他处理方式提炼信息价值的重要资产。整体而言，大数据有着各种各样的特征，比如储存量大、高效、多样化等。（1）储存量大，即为大数据的数据量庞大，目前在部分大型企业，专业工业计算机中数据容量能够达到EB级别；
（2）多样化，即大数据不仅涵盖过去的结构化数据，也涵盖了广泛使用文件系统储存的半结构化数据和非结构化数据；
（3）高效性，即大数据规定数据分析处理需要实时高效[2]。一般来说，大数据处理程序就是采集、集成、分析、阐释。
1.2 人工智能
说到人工智能，大多数人头脑中第一个想到的就是智能机器人。事实上，人工智能在多年以前就已经诞生了，其并不是完全属于现代科技产物，即给各种可以代替人类进行工作的机械均被叫做人工智能。例如，可以代替人类行走的交通工具也被称作人工智能，可以代替人类爬楼梯的电梯也是人工智能。所以，人工智能并不仅仅属于高端科技产品，其也是人们生活工作中常见的事物。在现代科学技术发展的情况下，人工智能被定义为人类创造的现代科技智能技术集合体，牵涉范围广，包含了各种学科，比如计算机、逻辑学等，经过学科交叉融合，从而构成全新的科学技术。当前，人工智能在各方面获得了广泛应用与推广，不过其依旧有着各种技术发展问题，还需要相关研究人员持续研究与开发。
2.1 数据采集
数据采集为大数据技术实现多种功能的基础，换句话来说，大数据技术如果要有效处理每一项数据，提高数据应用精准度，就需要获得数据采集技术提供的数据支持。通常而言，大数据技术中数据采集关键是经过管理系统、物理系统、科学实验等实现的，通过整合运用这些系统，可以有效采集各种数据信息，从而给大数据技术运用提供数据支撑。把数据采集运用在人工智能之中，可以支持人工智能设备读取采集数据信息，同时进行初步分析，达到统计分析的目的，提高数据规律的精准度[3]。
2.2 数据挖掘
数据挖掘为大数据技术中的主要构成部分，大数据技术持续发展，就表示数据挖掘发展不断完善。近期，数据挖掘和机器学习持续发展与完善，但是依旧有一定的发展空间，目前还需要开发研究数据网络挖掘和图挖掘等，改变以往将用户作为重要依据的数据连接模式，通过技术创新，促进大数据技术达到网络行为分析的目的，同时充分思考到用户兴趣与情感分析等多方面的内容。
2.3 数据处理
数据处理对大数据技术运用效率影响较大，按照各种数据结构模式，大数据技术能够进行各种不同数据处理方式，比较常见的结构方式涵盖了XML树与关系表等，对多种数据集合，为有效做好数据集成和整合处理，规定把每一项数据整合为新的数据集合，给数据分析提供保障。
2.4 数据储存
数据储存可以统一储存大量数据信息。由于大数据运用对数据提出了高要求，因此需要设定充足的储存空间储存大量数据信息，保证数据安全、稳定。现如今，常使用的数据储存技术分成传统结构化数据储存、非结构数据储存、半结构数据储存技术等。对人工智能设备来说，设备运行需要积极引进数据储存技术，从而增强数据储存功能。于人工智能终端，有关工作人员经过调取数据，可以直接调取应用数据，这样不但能够提高人工智能运行效率，还能减少数据传输成本[4]。
3.1 智能制造方面
伴随人工智能持续发展，智能制造诞生了，作为全新的自动化生产技术，其是在大数据技术基础之上采集分析传统制造中对应数据，从而使用人工智能整合运用数据。一般而言，智能制造分成智能制造系统与技术两个部分，前者就是智能制造运行的前提和基础，后者就是给智能制造发展带来了技术上的支持。在制造实践过程中，智能制造系统能够及时处理数据，同时按照对应数据决策，借此实践生产活动智能化展开。近期，智能制造于制造领域获得推广和应用，同时促进了制造业长期发展，在此环节中，大数据技术产生了关键作用，给采集、处理数据等工作提供了大力支持。比如，以机械制造智能化而言，汽车制造行业进行汽车车体焊接时，因为不一样的车体位置材质有差别，焊接方法不同。所以，研究工作人员使用大数据技术，把不同的材质相对应的焊接方式输进计算机内。自动化焊接重心经过全面扫描，确定车体结构实况，明确每一个焊接点材料属性，使用大数据技术于计算机中进行车体结构模型绘制，同时计算机最好的焊接路径和方式。该种方法比较适合使用在非量产高端车辆中。大数据技术让车体建模速度加快，而且在建模之中可以经过匹配过去的车体设计数据信息，发觉设计中存在的不足，同时把数据库比对以后的车体风险信息传输到质监部门，可以确保车辆生产质量。
3.2 智能医疗方面
伴随智能医疗持续发展，其运用慢慢拓展到诊疗活动整个过程，不但提高了医疗管理质量，还有效整合了区域医疗资源，而智能医疗大数据运用，包含了数据来源、内容、处理和应用这4个方面，其中数据来源，就是PC记录、智能硬件监测和医院数据等；
数据内容包含了保险和药物研发数据、使用行为和门诊数据、药物销售和用药数据信息、药物流通和病历数据等；
数据处理，即对数据进行整理归纳与分析；
数据应用，主要是为病患、医生等服务的。比如智能药物研发，经过合理使用大数据技术迅速挖掘与选择出最佳的化合物，自动建立数学模型，分析新型化合物所具备的化学性质与生理学性质，缩减新型药物研究周期，促使医疗药物安全有效，经过大数据筛选出理想中的临床实验后选择，减少实验时间。再比如，将精准医疗作为例子，当新的诊疗技术，精准医疗经过人类基因测序技术，使用大数据技术探索个体蛋白质组、有关疾病、基因组三者之间的联系，精准定位有关疾病发病机制，得到精准治疗靶点，评价重大缺陷疾病。与过去的医疗手段作比较，精准医疗不但准确且高效，同时可以大大减少对病患的创伤，对已经确诊与没有确诊的治疗和防御都有非常高的临床价值。目前，精准医疗于肿瘤和妇科疾病等方面运用甚广[5]。
3.3 智能建筑方面
伴随社会经济持续发展，各种科技在城市建设中运用甚广，其中以智能建筑而言，大数据技术在智能建筑中的运用广泛。在城市高层建筑，由于传统的消防技术出现火灾后相关消防工作者不能立即展开救援，造成救灾时机被错过。但是，智能建筑中，该问题可以得到有效处理。大数据技术运用于智能建筑当中，可以设计科学的自动化喷淋装置，有关点位能够保证灭火效果最佳。与此同时，这一系统可以经过视频监控系统，全面分析建筑物消防安全隐患，比如，监控吸烟人员行为和智能建筑内部供电系统负载用电实际情况，以此减少火灾产生的几率。智能建筑温度调节同样可以使用大数据技术，设计师按照建筑内部温湿度，各个位置人员数量和大数据模型匹配，经过计算数据，获得室内温控信息，有效调整区域温度，保证建筑中的人可以有更加舒适的温度和环境。当然，大数据技术也可以使用在智能建筑门禁系统中，比如部分高端写字楼，在重要位置严禁外来人员进入，写字楼管理人员设计了大数据技术智能门禁系统，对符合相关规定的人员，把其面部信息和指纹收录在数据库，当相关工作人员进入识别区域，计算机图像识别软件可以及时录取人员面部特征信息，在得到人员指纹信息以后，通过数据库信息对比，在和数据库信息相符合的条件下，允许人员进入，不然门禁系统会自行报警，同时把该人员面部信息传输到安保人员受伤，有利于对人员加以盘查和询问。
3.4 智能机器人方面
智能机器人发展需要有大数据作为支撑。例如，智能机器人可以进行人类动作模拟，同时分析和理解人类语言，就是为通过大数据技术给人类活动数据信息进行采集，然后把这些数据信息传递到智能机器人参数内。智能机器人接收到操作人员发射的指令以后，可以分析指令，实现指令目标。调整好每一项参数信息以后，经过智能技术识别处理参数信息，有效调整每一项参数，然后利用智能技术对这部分数据进行合理运用[6]。人工智能机器人不但能够识别分析人类语言，还可以实现学习功能，从主观上分析判断人类行为语言，提高智能化水平。为实现精准识别人类行为语言，规定提供大量的语料数据，借此要求提供很多神经元节点，神经元节点数量会对机器人识别精准度有很大的影响，在总体识别率上有一定的差异。
4.1 工业
工业4.0是工业领域在大数据技术基础上的智能化发展趋势。经过在人工智能中运用大数据技术，例如智能机器人建造中制造流水线的工人，使用该种方式提升生产质量，使用机器人代替人工重复劳动，把流水线工人从流水线中摆脱出来，可以促使人才配置更加合理，保证产品质量。根据企业而言，使用大数据技术制造智能机器人模拟流水线工人，根据长期发展而言可以减少企业生产成本，促进工业生产企业智能化水平提高，经过提升生产管理品质提高企业资源竞争优势[7]。
4.2 生活
在将来发展过程中，科学使用人工智能技术，不仅可以提升人们的工作质量和工作效率，还可以大大削弱工作强度。比如，目前人们大多使用智能手机，经过大数据技术，有利于用户学习和工作，用户经过记录自己所在位置，智能手机可以给用户查找到最短的上班路径，同时给方向感不佳的人提供导航功能，提醒人们易于忘记的事情，在各个地点要停留的时间等。这部分均是可以使用大数据与人工智能技术来实现的。
4.3 教育
促进大数据技术、人工智能、教育领域相结合，可以促进新技术支持下教育模式改革与创新，提高教育现代化应用水平。例如，建立学员线上沟通互动网络平台，通过企业项目实施设计课堂教学过程，促使学员和企业工程师可以紧密沟通、互动，实现教学内容和工程项目实践有效衔接，提升学生工作和学习的积极性与主动性，使用大数据分析生成学生学习行为画像，进行个性化培养，持续促进教学方法革新与发展。
4.4 医疗
近期越来越多的人工智能机器人进入医疗领域，帮助越来越多的医生做好自己的工作，甚至在一些方面比人类做得还要好。比如，在医学某一领域，高新技术医疗部门使用了大数据与人工智能技术，通过高新技术，仔细检查病患病理，分析数据信息，不仅有利于医生了解与掌握病患病情，还可以节省医生诊疗时间，大大减少医疗部门对医疗领域的投资。
综合以上所述，在大数据时代发展背景下，中国各行业在持续发展过程中，把大数据技术结合到各个领域中，可以促进各个领域的繁荣和发展。把大数据技术和人工智能相结合，不仅可以提高人工智能处理效率，还可以提高精准度，发挥出大数据技术优势。所以，各行业有关工作者在日常工作中需要持续整理与归纳，要认真分析与综合探讨，深入认识到大数据和人工智能的优势，增加对大数据技术的运用，推动国家现代化发展。
引用
[1]周新华.人工智能、大数据与云计算的融合研究[J].电脑知识与技术,2022,18(9):52-53+62.
[2]杨晓丹.大数据技术在人工智能中的应用分析[J].电脑编程技巧与维护,2020(7):122-123+143.
[3]柳超.人工智能背景下的大数据技术及其应用分析[J].信息与电脑(理论版),2020,32(5):119-121.
[4]毛发宗.人工智能和大数据技术在银行数字化转型中的应用[J].中国新通信,2020,22(5):120.
[5]王建华,盖东成,吴明宇.人工智能大数据技术下的软件技术专业特色建设[J].数字技术与应用,2019,37(9):220-221.
[6]保建云.大数据、人工智能与超级博弈论——新时代国际关系演变趋势分析[J].国家治理,2019(11):19-33.
[7]吴立珺,邹凝,谢明珠.大数据技术在人工智能的应用研究——以智慧工地管理系统为例[J].计算机产品与流通,2019(03):83-83.
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