人工智能背景下的大數(shù)據(jù)技術(shù)及其應(yīng)用

梁中豪 金悅萌 楊洋 梁宸銘

（哈爾濱信息工程學(xué)院 黑龍江省哈爾濱市 150431）

互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，進一步推動了大數(shù)據(jù)技術(shù)的進步與廣泛應(yīng)用。而實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在人工智能中的應(yīng)用，在提升人工智能應(yīng)用范圍的同時，能夠給予用戶更好的體驗。因此需相關(guān)研究人員給予大數(shù)據(jù)技術(shù)充足的重視，把握其應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)要素，以適宜的方式實現(xiàn)與人工智能的融合，推動人工智能便捷性、智能化的進一步提升，這對于其長遠發(fā)展來說有著積極的意義。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)關(guān)鍵要素

1.1 數(shù)據(jù)收集

計算機技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)科技飛速發(fā)展，各種數(shù)據(jù)信息雜亂而繁多，每年數(shù)據(jù)信息量呈幾何式增長，這給數(shù)據(jù)收集工作帶來較多的工作量。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用完美的解決了這項問題，其數(shù)據(jù)收集技術(shù)，通過Web信息系統(tǒng)、管理系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學(xué)實驗等實現(xiàn)對各種數(shù)據(jù)的便捷、高效收集，為大數(shù)據(jù)技術(shù)的合理應(yīng)用提供了堅實的基礎(chǔ)。

1.2 數(shù)據(jù)處理技術(shù)

數(shù)據(jù)處理技術(shù)水平的高低直接關(guān)系著大數(shù)據(jù)技術(shù)本身的應(yīng)用效率，借助多種形式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方式，使得大數(shù)據(jù)技術(shù)可實現(xiàn)各種形式數(shù)據(jù)處理方式的應(yīng)用，應(yīng)用較多的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方式涵蓋XML樹、關(guān)系表等，就各種形式的數(shù)據(jù)集合，為實現(xiàn)對各項數(shù)據(jù)的有效整合以及處理，可利用信息化手段將各種數(shù)據(jù)整合為一項新穎的數(shù)據(jù)集合，為其后的數(shù)據(jù)分析奠定基礎(chǔ)與提供保障。

1.3 數(shù)據(jù)儲存

大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，需龐大的數(shù)據(jù)信息來支撐，因此要求對應(yīng)的儲存空間來存儲收集、處理過的有效信息，且需保障其本身的穩(wěn)定性與安全性。就現(xiàn)階段而言，應(yīng)用較多的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)包括：大結(jié)構(gòu)化大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲、非結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲、非結(jié)構(gòu)化與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲[1]。

1.4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

就某種應(yīng)用角度來說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的核心以及關(guān)鍵部分，大數(shù)據(jù)技術(shù)的逐漸完善，促進了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛應(yīng)用。機器學(xué)習(xí)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等雖然實現(xiàn)了較快的發(fā)展，但是仍有著較大的提升空間，比如正在進行的圖挖掘、特異群組挖掘、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘等，這些方面的研究打破了傳統(tǒng)形式以用戶為根本的數(shù)據(jù)連接模式，通過技術(shù)創(chuàng)新來推動網(wǎng)絡(luò)行為分析，綜合考慮不同用戶的情感分析以及興趣愛好等系列因素。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵要素

大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用可較大程度的協(xié)助相關(guān)管理人員處理繁雜、巨量的信息收集、整理工作，節(jié)省人力物力資源的同時，提升工作效率與數(shù)據(jù)準確性，為管理層的相關(guān)決策提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理方面，通過人工智能系統(tǒng)從原有數(shù)據(jù)庫中提取與匯總各項有效數(shù)據(jù)信息，對于利用價值不大的信息則會直接剔除，如此使得有更大的存儲空間能夠利用，且在核心數(shù)據(jù)應(yīng)用不受影響的狀況下，能將各種數(shù)據(jù)的存儲將至最低點；其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)本身的應(yīng)用特點會使得各項數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)形式更加的復(fù)雜，若是采取應(yīng)用傳統(tǒng)形式的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)實施數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)會默認于不同服務(wù)器檢索，如此不利于各種大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)的應(yīng)用，且得出的信息結(jié)果通常難以滿足使用者的切實需求，因此要求改變傳統(tǒng)的應(yīng)用方式，嘗試類似HDFS之類的系統(tǒng)實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的信息檢索，若此可高效率的實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的相關(guān)訪問目的；最后，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展中，需重視數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本身的可行性，因數(shù)據(jù)庫中涵蓋的數(shù)據(jù)有著信息復(fù)雜、規(guī)模龐大的特點，因此需合理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在龐大的信息庫中搜取與篩選應(yīng)用價值較高的信息資源，以此來降低個人或者企業(yè)遭遇風(fēng)險的概率，保障決策的有效性與科學(xué)性[2]。

3 人工智能背景下的大數(shù)據(jù)技術(shù)途徑

人工智能背景下大數(shù)據(jù)技術(shù)有著較為明朗的發(fā)展方向，不論是在生產(chǎn)、制造、產(chǎn)品等方面，還是在生活、物流、農(nóng)業(yè)等方面都有著較大的應(yīng)用與突破，改變了人們傳統(tǒng)形式的作業(yè)方式，真正的實現(xiàn)了人們的智能生活。

3.1 智能機器人

柯潔在排名世界第一的巔峰時期迎戰(zhàn)機器人“阿爾法狗”，最終卻以失敗而告終，相信給不少人留下了深刻的印象，這表明隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展，人類社會開始逐漸步入智能時代，以大數(shù)據(jù)技術(shù)為支撐的人工智能在很大程度上會左右社會的發(fā)展方向，給予人們不同的生活體驗。

大數(shù)據(jù)技術(shù)可對智能機器人的操作層、感知層進行對應(yīng)的設(shè)定工作，使其按照操作者的意志進行對應(yīng)的運轉(zhuǎn)與運作，發(fā)揮出應(yīng)有的作用，比如老人撥打電話、小孩學(xué)習(xí)輔導(dǎo)、智能語音播放視頻等，如此情況下，人工智能可與大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)有效結(jié)合，使得智能機器人可如同人類一般擁有短暫自我思考與決策的能力，借助數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)反饋完成系統(tǒng)分析與設(shè)定，以傳感器來進行信息源的傳遞，以此來實現(xiàn)智能機器人的廣泛應(yīng)用。當(dāng)前階段應(yīng)用較為廣泛的是智能搜救機器人，比如用于海上搜救的智能機器人，一些船本身的內(nèi)部結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，當(dāng)其發(fā)生事故需搜救時，就會給搜救人員帶來較大的安全隱患，而實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，智能機器人可第一時間掌握船只的具體情況，結(jié)合船只當(dāng)前所處的位置以及自身的實際狀況，利用圖像處理技術(shù)以及三維建模技術(shù)，通過智能機器人對船只進行全面檢查，并通過實時回傳數(shù)據(jù)進行船只內(nèi)部各種狀況的回傳，其后智能機器人按照原路返回即可，這極大扯程度提升了搜救的效率與質(zhì)量[3]。

3.2 智能生產(chǎn)制造

智能生產(chǎn)制造是當(dāng)前階段制造業(yè)的發(fā)展目標與必然趨勢，加快工程智能化步伐，使其具備高度自我型，以此來促進工廠對整體生產(chǎn)流程的整體把握以及自主管理，并可制定出最為合理的生產(chǎn)方案，為企業(yè)創(chuàng)造更大的經(jīng)濟收益。這種模式的工廠生產(chǎn)的智能化產(chǎn)品包括多個方面，比如在生產(chǎn)設(shè)備上裝設(shè)控制器、傳感器等，以此來推動制造系統(tǒng)化以及生產(chǎn)信息化等，這些都在智能生產(chǎn)范疇內(nèi)。但是就當(dāng)前發(fā)展現(xiàn)狀而言，共產(chǎn)在生產(chǎn)制造時會受到來自各方面因素的影響，不論是生產(chǎn)設(shè)備還是后續(xù)的整體生產(chǎn)流程，故障與問題的出現(xiàn)難以準確的預(yù)測并避免，而一旦有紕漏發(fā)生，就會給工廠帶來較大的負面影響。

就整體的智能生產(chǎn)制造來說，其包括智能生產(chǎn)系統(tǒng)以及制造系統(tǒng)，在生產(chǎn)制造進程中還可進行對應(yīng)的智能活動來創(chuàng)新理念，使得智能生產(chǎn)過程更加的高效。大數(shù)據(jù)技術(shù)是制造業(yè)實現(xiàn)智能良性發(fā)展的基礎(chǔ)與保障，在該技術(shù)的指導(dǎo)與支撐下，該技術(shù)有著較為完善的判別系統(tǒng)與自我預(yù)測系統(tǒng)，其后對機械設(shè)備運行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息進行存儲、整理與分析，根據(jù)數(shù)據(jù)反饋實現(xiàn)對設(shè)備的保養(yǎng)與維護，使其始終保持一個最佳的應(yīng)用狀態(tài)，避免后續(xù)使用過程中故障的頻繁發(fā)生[4]。

3.3 智能物流

人工智能技術(shù)背景下大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用凸顯出更高的便捷性與智能化，不僅僅體現(xiàn)在系列產(chǎn)品的具體生產(chǎn)環(huán)境，還包括產(chǎn)品運輸過程中的應(yīng)用，這種狀況下，智能物流得以飛速發(fā)展。智能物流需自動識別技術(shù)、人工智能技術(shù)、傳感器、全球定位系統(tǒng)、條形碼等多種技術(shù)的支撐與配合，以此來實現(xiàn)智能識別→地點跟蹤→物品溯源→物品監(jiān)控→實時響應(yīng)。

而應(yīng)用較多的智能物流設(shè)備包括物流手持終端、智能倉庫、智能自動化物流激光導(dǎo)航機器人小車、智能物流車配貨等，以物流車配貨智能監(jiān)測為例，對其中的動態(tài)目標進行監(jiān)測需多種技術(shù)的綜合利用，更需在實施時提升應(yīng)用的合理性，比如借助衛(wèi)星定位系統(tǒng)來實時檢測動態(tài)物流配貨車的實際狀況，再借助通信技術(shù)實現(xiàn)各種數(shù)據(jù)信息的共享與處理，以此來更好的實時跟蹤物流配貨車，掌握其具體位置，達到智能檢測的目的。

3.4 智能電網(wǎng)

借助大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)對各個用戶實際用電狀況的綜合分析，協(xié)助工作人員調(diào)整與完善電網(wǎng)對應(yīng)的供電計劃，并提升網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的有效性，促進供電可行性與科學(xué)性的提升。智能電網(wǎng)的應(yīng)用，使得智能電網(wǎng)在大數(shù)據(jù)服務(wù)方面更加的高效與專業(yè)，電網(wǎng)工作運轉(zhuǎn)效率亦會大規(guī)模提升。此外，還可實現(xiàn)電力資源的科學(xué)調(diào)控以及合理配置，避免電力資源的浪費，保證各地用戶的可持續(xù)用電，以此來為民眾提供一個更加適宜的用電環(huán)境[5]。

3.5 智能農(nóng)業(yè)

智能農(nóng)業(yè)的實現(xiàn)對于周邊環(huán)境的要求較高，其通過有效控制地理、水文等環(huán)境因素，以工業(yè)模式來實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)的綜合管理，凸出高效、集約的特征，使得農(nóng)業(yè)能夠按照規(guī)定的路線發(fā)展，以此來取得較好的收成。智能農(nóng)業(yè)的另一項特征即為規(guī)?；僧a(chǎn)，擺脫了傳統(tǒng)形式農(nóng)業(yè)作業(yè)面臨的氣候、季節(jié)限制，須注意的是，智能農(nóng)業(yè)包含多方面的知識，是一項較為復(fù)雜的工程，比如應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中涉及的數(shù)據(jù)信息進行全面采集，然后對其進行科學(xué)的數(shù)據(jù)處理，得出對應(yīng)的有效信息，可實現(xiàn)信息指令的準確傳遞，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的相關(guān)決策提供對應(yīng)的數(shù)據(jù)支撐。且智能農(nóng)業(yè)涉及到各種移動應(yīng)用的建設(shè)工作，農(nóng)民可在自媒體平臺上及時、準確的把握農(nóng)作物的系列生長狀況，并以科學(xué)的方式對其作出調(diào)整與完善，使得農(nóng)作物能夠按照其本身最為科學(xué)的生產(chǎn)規(guī)律成長[6]。

3.6 智能建筑

隨著城市化進程的加快，大數(shù)據(jù)技術(shù)開始逐漸在智能建筑中得到應(yīng)用。在很多高層建筑中，傳統(tǒng)形式的消防技術(shù)難以得到有效的施展，消防人員亦很難第一時間到達災(zāi)難現(xiàn)場，最終錯過理想的救援時間。而在智能建筑中實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，能夠在建筑最佳的位置布置自動噴淋裝置以實現(xiàn)理想效果的滅火。此外大數(shù)據(jù)技術(shù)還可時刻監(jiān)控建筑本身不同區(qū)域的人員數(shù)量、溫度狀況、內(nèi)部濕度等，經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)處理之后，進行針對性的調(diào)控，以此來為建筑內(nèi)部人員提供一個較為舒適的工作生活環(huán)境。

4 結(jié)語

探析人工智能背景下的大數(shù)據(jù)技術(shù)及其應(yīng)用，明確人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的具體內(nèi)涵，以具體的人工智能發(fā)展目標來引導(dǎo)兩者的加速融合，切實發(fā)揮出大數(shù)據(jù)技術(shù)的根本效用，提升人工智能水平的同時，使得人工智能具備更高的適應(yīng)性，使其能夠適應(yīng)各種狀況下的發(fā)展需求，以此來支撐人工智能參與更多的生產(chǎn)與組織工作，創(chuàng)造出更大的價值。