大数据、云计算、人工智能的融合应用分析

一、大数据、云计算、人工智能的概念

1、什么是大数据?

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据有 4 个特点，也是IBM提出大数据的4V特征：

第一，数据体量(Volume)巨大。

第二，数据类型繁多(Variety)。

第三，数据质量(Veracity)高，有巨大的商业价值。

第四，处理速度(Velocity)快。

2、为什么会需要“云”?

传统的应用正在变得越来越复杂：需要支持更多的用户，需要更强的计算能力，需要更加稳定安全等等， 针对上述问题解决方案便是“云计算”!将应用部署到云端后，可以不必再关注那些令人头疼的硬件和软件问题，它们会由云服务提供商的专业团队去解决。

云计算，像在每个不同地区开设不同的自来水公司，没有地域限制，优秀的云软件服务商，向世界每个角落提供软件服务——就像天空上的云一样，不论你身处何方，只要你抬头，就能看见!

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支。

1)人工智能技术的四大分支：

①模式识别：是指对表征事物或现象的各种形式信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程。

②机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能

③数据挖掘：通过算法挖掘出有用的信息。

④智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法。

2)人工智能主要应用领域：

①机器人领域：计算机能理解人的语言、用人类语言进行对话。

②语言识别领域：怎样把语言和声音转换成可进行处理的信息。

③图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象技术。例如：人脸识别、汽车牌号识别等。

④专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，类似于人脑具有丰富的知识储备，能够利用知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。

二、大数据、云计算和人工智能之间的作用

如果人工智能是一辆汽车，那么大数据与云计算就是其中的助燃动力。

大数据技术主要针对大规模无规则数据的处理，包括数据的采集、存储、管理以及挖掘使用。同时，这些处理过程的改善越来越依赖于人工智能技术的的参与，可以说大数据的一些关键技术也属于人工智能的范畴。因此，人工智能的快速发展也促进了

大数据相关技术的发展。

云计算和大数据都是开展人工智能的支撑，同时也是突破当前行业制约的核心力量。当前我国科技拥有良好发展空间，因此人工智能也处于发展的重要阶段，实现大数据与云计算的协同开展，能够给人工智能的成熟提供源源不竭的动力。人工智能可以通过学习云端的海量信息实现自身知识储备，并且利用大数据的计算能力、精准度实现自身执行效率的提升。

从表面上来看，大数据、人工智能以及云计算相互之间具有很强的独立性。从应用形式和发展理念上来说，三者之间有着千丝万缕、相互推动的关系，当前大数据时代已经来临，海量数据出现的背后是云计算在做辅助，二者之间实现高效衔接能够为

人工智能的发展奠定良好基础，打破创新瓶颈。

大数据时代是在云计算真正兴起后依附衍生出来的一种形式，由于计算机在运作时会留下痕迹，而拓宽网络应用范围就代表数据含量也会随之增加，在这种情