人工智能在大數(shù)據(jù)技術(shù)中的應(yīng)用摘要：如今大數(shù)據(jù)在社會(huì)各個(gè)方面都發(fā)揮著非常重要的作用。而且，全球信息化的趨勢(shì)也在昭示著大數(shù)據(jù)技術(shù)將會(huì)得到更加廣泛地應(yīng)用。在各種工業(yè)發(fā)展中也開(kāi)始逐漸應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，我們已經(jīng)走進(jìn)了工業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，如果能夠基于人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)上研究大數(shù)據(jù)分析方法，就可以從根本上優(yōu)化大數(shù)據(jù)的使用范圍。關(guān)鍵詞：人工智能；大數(shù)據(jù)技術(shù)；應(yīng)用一、大數(shù)據(jù)分析處理需求當(dāng)前針對(duì)大規(guī)模異質(zhì)化數(shù)據(jù)集合，主流的大數(shù)據(jù)分析處理方法是在通用模型框架下不斷嘗試超大規(guī)模的模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)“端到端”的分析推斷。在這種模式下，大數(shù)據(jù)分析處理能力很大程度依賴(lài)于算力平臺(tái)和數(shù)據(jù)資源的支持。在實(shí)際應(yīng)用中，這些大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)面臨著真實(shí)場(chǎng)景和關(guān)鍵領(lǐng)域中數(shù)據(jù)泛濫與缺失并存、大數(shù)據(jù)分析研判的復(fù)雜不確定性、數(shù)據(jù)安全監(jiān)管缺失等挑戰(zhàn)，最終使得分析處理存在過(guò)程可解釋性差、模型泛化能力弱、因果規(guī)律不清晰、研判結(jié)果不可信數(shù)據(jù)價(jià)值利用率低等問(wèn)題。為解決這些挑戰(zhàn)性問(wèn)題，我們需要重新思考大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)與分析模式，新一代的大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)體系應(yīng)該在各種實(shí)時(shí)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)高價(jià)值知識(shí)生成、持續(xù)在線(xiàn)的瞬時(shí)決策、安全可信的推理研判，以及適用于未來(lái)各種有人-無(wú)人結(jié)合的在線(xiàn)系統(tǒng)行動(dòng)優(yōu)化。本文認(rèn)為，新一代大數(shù)據(jù)分析處理至少需要滿(mǎn)足如下4個(gè)方面的需求。人在回路的計(jì)算范式。為解決現(xiàn)有大數(shù)據(jù)分析處理方法難以攻克的高階復(fù)雜問(wèn)題，需要在其中引入人的智能與決策，強(qiáng)調(diào)人、機(jī)器及數(shù)據(jù)之間的有機(jī)交互。不同于原來(lái)的人機(jī)交互，即機(jī)器按照人的指令，或人聽(tīng)機(jī)器的輸出結(jié)果，而是更關(guān)注人腦和機(jī)器思維的深度融合計(jì)算。廣譜關(guān)聯(lián)的分析模式。為解決大數(shù)據(jù)價(jià)值密度低、極稀疏、不均勻、關(guān)鍵信息缺失的問(wèn)題，一方面，融合各個(gè)對(duì)象在“人機(jī)物”融合的多域多維數(shù)據(jù)空間中留下的多元異構(gòu)信號(hào)，利用關(guān)聯(lián)增強(qiáng)信號(hào)；另一方面，融合數(shù)據(jù)與知識(shí)，構(gòu)建終生學(xué)習(xí)、可遷移擴(kuò)展的知識(shí)體系，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)制導(dǎo)深度融合的新分析模式。在線(xiàn)增強(qiáng)的處理架構(gòu)。隨著萬(wàn)物互聯(lián)和智能泛在發(fā)展，大數(shù)據(jù)云邊端協(xié)同計(jì)算技術(shù)和解耦化的云邊端處理框架成為熱點(diǎn)?；谠朴?jì)算環(huán)境下的流批混合處理將進(jìn)一步向邊緣端發(fā)展，訓(xùn)練學(xué)習(xí)與推理預(yù)測(cè)將在前端設(shè)備上融合一體。利用云邊端資源彈性調(diào)度能力，實(shí)現(xiàn)感知與認(rèn)知能力前置，支持在線(xiàn)環(huán)境下基于動(dòng)態(tài)活性數(shù)據(jù)的瞬時(shí)決策，從而形成去中心化、異構(gòu)分布、持續(xù)在線(xiàn)的新型計(jì)算框架。安全可信的大數(shù)據(jù)分析。安全可信是滿(mǎn)足關(guān)鍵領(lǐng)域和場(chǎng)景下認(rèn)知和決策安全的基本需求。一方面，著重關(guān)注大數(shù)據(jù)分析處理結(jié)果的可解釋、可信和公平性；另一方面，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在收集、存儲(chǔ)、使用、流通中的安全保護(hù)和異常檢測(cè)，保證在強(qiáng)對(duì)抗攻擊下分析處理模型與方法的魯棒性和免疫性。二、人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用(一)生態(tài)領(lǐng)域的應(yīng)用基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在生態(tài)領(lǐng)域的作用主要可以分為三個(gè)方面：第一個(gè)方面是生態(tài)保護(hù)領(lǐng)域的應(yīng)用，第二個(gè)方面是生態(tài)修復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用，第三個(gè)方面是生態(tài)災(zāi)害防治領(lǐng)域的應(yīng)用。近年來(lái)，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展十分迅速，但也導(dǎo)致了相應(yīng)的環(huán)境問(wèn)題，黨中央以及相關(guān)部門(mén)也加大了對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的重視。例如，在針對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)的防護(hù)過(guò)程中，需要做到的就是確保森林資源不被酸雨所影響，還要盡量注意全球變暖對(duì)于森林資源的影響。在這種情況下，可以利用人工智能和衛(wèi)星遙感技術(shù)與大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，針對(duì)未來(lái)的天氣情況以及氣候環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)以及監(jiān)控。利用人工智能對(duì)環(huán)境健康進(jìn)行監(jiān)測(cè)的同時(shí)，也可以利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)調(diào)取森林近年來(lái)的生長(zhǎng)數(shù)據(jù)，一旦發(fā)現(xiàn)有酸雨即將來(lái)臨，相關(guān)負(fù)責(zé)人員就可以提前采取措施通過(guò)分析森林的生長(zhǎng)情況來(lái)確認(rèn)森林是否會(huì)被酸雨所破壞，以及相關(guān)的防護(hù)措施要做到什么程度，這樣就可以提前對(duì)森林資源進(jìn)行保護(hù)。在生態(tài)修復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用中，可以將人工智能技術(shù)下的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到種苗培育當(dāng)中，在生態(tài)修復(fù)的過(guò)程中，不可避免地會(huì)涉及一系列的種苗，在培育時(shí)就可以利用人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)分析當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境，判斷適合種植什么樣的植物可以提高植物的存活率。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到生態(tài)災(zāi)害防治領(lǐng)域可以防止發(fā)生大面積的森林火災(zāi)，利用熱成像攝像機(jī)可以隨時(shí)監(jiān)測(cè)森林當(dāng)中的情況，一旦發(fā)生任何病蟲(chóng)害，也可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)。例如，中國(guó)氣象局聯(lián)合阿里公司通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)整合、分析和解釋海量天氣數(shù)據(jù)，給天氣預(yù)報(bào)和極端氣候預(yù)警帶來(lái)新的機(jī)遇。大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘和分析歷年氣象數(shù)據(jù)，智能學(xué)習(xí)降水、溫度、風(fēng)力風(fēng)向、地面結(jié)冰、太陽(yáng)輻射、酸雨、空氣能見(jiàn)度等30余種要素分成以及短期、中期、長(zhǎng)期的精細(xì)化氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)表，更好的為氣象專(zhuān)家提供參考，降低不確定性除此之外，大數(shù)據(jù)解釋和展示中，構(gòu)建生態(tài)預(yù)警可視化平臺(tái)，浙江水利廳建立“臺(tái)風(fēng)路徑實(shí)時(shí)發(fā)布系統(tǒng)”網(wǎng)站，直觀地呈現(xiàn)每一個(gè)臺(tái)風(fēng)當(dāng)前的位置、風(fēng)力大小、預(yù)計(jì)降雨量。這些預(yù)報(bào)還會(huì)推送至支付寶、高德地圖等APP,第一時(shí)間將臺(tái)風(fēng)路徑傳遞給每一個(gè)人，以便于政府和大眾提前預(yù)警。（二）數(shù)據(jù)信息管理中的應(yīng)用在實(shí)際應(yīng)用中,人工智能應(yīng)用的主要任務(wù)是執(zhí)行信息管理操作。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,人們對(duì)信息技術(shù)的要求越來(lái)越高。在這個(gè)時(shí)間,要將大數(shù)據(jù)與人工智能充分融合。人工智能可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的識(shí)別和分析,根據(jù)數(shù)據(jù)信息的狀態(tài)進(jìn)行人工智能管理操作,加強(qiáng)信息處理的效率,提高數(shù)據(jù)管理的質(zhì)量,讓員工在工作中樹(shù)立正確的思維。其次,通過(guò)對(duì)問(wèn)題數(shù)據(jù)的分析,可以在處理過(guò)程中對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行充分的診斷。這些問(wèn)題可以通過(guò)人工模擬和學(xué)科知識(shí)研究來(lái)解決,減少相關(guān)企業(yè)在該領(lǐng)域的人力投入,優(yōu)化管理效果。例如,在商業(yè)人工智能的發(fā)展中。2021年第一季度,人工智能行業(yè)共發(fā)生329起融資事件,披露的融資金額為510.7億元。企業(yè)服務(wù)行業(yè)共發(fā)生了314起,披露的融資金額遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了體力勞動(dòng)。在智能行業(yè),高達(dá)820.4億元。醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)共發(fā)生融資事件304起,披露融資金額為638.53億元。此外,汽車(chē)和金融兩大行業(yè)也發(fā)生了100多起融資事件。由此也可以看出,人工智能的市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿κ蔷薮蟮?出現(xiàn)這種情況的原因與其信息管理能力直接相關(guān)。三）在配電系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)有數(shù)據(jù)共享期間數(shù)據(jù)流程缺乏有效管控手段，因此迫切需要構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類(lèi)分級(jí)評(píng)估模型，探索數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全管理策略，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享的全流程監(jiān)控，進(jìn)一步強(qiáng)化公司運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值管理。從國(guó)家層面來(lái)講，數(shù)據(jù)安全監(jiān)管不斷強(qiáng)化，社會(huì)對(duì)電力數(shù)據(jù)需求同步增加。隨著電力系統(tǒng)的快速發(fā)展，電力運(yùn)行維護(hù)電力檢修等工作越來(lái)越多。電力設(shè)備的增加，對(duì)電力負(fù)荷分配的優(yōu)化提出了新的困難。在配電系統(tǒng)內(nèi)，借助人工智能可實(shí)時(shí)監(jiān)控，能夠記錄電力網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況，并將數(shù)據(jù)記錄與保存，同時(shí)可生成歷史數(shù)據(jù)圖表，電網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，記錄保存數(shù)據(jù)，同時(shí)生成歷史數(shù)據(jù)圖表，便于運(yùn)維人員直觀掌握電力系統(tǒng)整體運(yùn)行狀態(tài)，根據(jù)具體數(shù)據(jù)信息制定合理、科學(xué)、經(jīng)濟(jì)的配電方案。結(jié)合實(shí)際情況和用電規(guī)律，可以實(shí)現(xiàn)電力生產(chǎn)的合理安排，從而實(shí)現(xiàn)用電設(shè)備和線(xiàn)路錯(cuò)峰使用，減少輸電過(guò)程中的能源消耗和資源浪費(fèi)。借助人工智能電力監(jiān)控系統(tǒng)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控電力設(shè)備的電能損耗，從而減少不必要的電力資源損耗，改善電力系統(tǒng)的節(jié)能水平，為后期改造提供依據(jù)。在配電系統(tǒng)監(jiān)控內(nèi)，人工智能技術(shù)可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)且高效搜集，同時(shí)可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程抄表自動(dòng)報(bào)表生成等功能可制定個(gè)性化的表格，用戶(hù)能夠結(jié)合數(shù)據(jù)、表格開(kāi)展精準(zhǔn)預(yù)算，結(jié)合用電效率、用電成本進(jìn)行成本考核與成本管理。圖1大數(shù)據(jù)平臺(tái)硬件配置網(wǎng)絡(luò)四)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用道路交通系統(tǒng)。隨著車(chē)輛的增多,同時(shí)受駕駛員的素質(zhì)、周?chē)h(huán)境以及氣候因素的影響,交通事故頻繁發(fā)生。但隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),此現(xiàn)象得到緩解。交通管理部門(mén)在道路上預(yù)埋了物聯(lián)網(wǎng)傳感器,經(jīng)過(guò)它來(lái)收集實(shí)時(shí)的路線(xiàn)信息。正是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和可預(yù)測(cè)性,從而能夠提前預(yù)測(cè)事故發(fā)生的可能性,進(jìn)而通知附近車(chē)輛避免事故的發(fā)生。例如,經(jīng)過(guò)GPS定位技術(shù)來(lái)采集車(chē)輛的行駛軌跡,從而判斷出車(chē)輛是否違規(guī)行駛,若出現(xiàn)違規(guī)行駛交通管理部門(mén)便對(duì)車(chē)輛及時(shí)進(jìn)行管制,以免造成嚴(yán)重后果。經(jīng)過(guò)傳感器收集路線(xiàn)信息,經(jīng)云計(jì)算分析處理大數(shù)據(jù)后及時(shí)通過(guò)手機(jī)短信將信息推送給附近的車(chē)輛。智慧公交。以前公交都是按固定的排班順序進(jìn)行調(diào)度的,現(xiàn)在經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)的科技手段實(shí)現(xiàn)了智能化公交調(diào)度,依據(jù)實(shí)時(shí)客流信息自動(dòng)生成發(fā)車(chē)計(jì)劃,大大提高了調(diào)度效率。公交車(chē)內(nèi)還有智能終端裝置,比如,掃碼乘車(chē),乘客不必為了乘坐公交而去兌換零錢(qián),而是直接拿出手機(jī)通過(guò)支付寶或微信進(jìn)行電子購(gòu)票,大大方便了人們的出行。公交車(chē)內(nèi)還裝有GPS監(jiān)控系統(tǒng),用于監(jiān)視車(chē)輛是否存在超速越線(xiàn)等行為。在公交車(chē)大數(shù)據(jù)中心可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)公交車(chē)的狀態(tài),從而保障了乘客的安全。三、結(jié)論在當(dāng)下必須要對(duì)人工智能技術(shù)基礎(chǔ)上的大數(shù)據(jù)分析方法提高重視，并且充分理解人工智能技術(shù)下大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析、聚類(lèi)關(guān)聯(lián)以及預(yù)測(cè)和分類(lèi)都會(huì)朝著更加智能、更加前景化的方向發(fā)展。雖然目前還需要不斷完善各類(lèi)算法以及降低時(shí)間和成本等，但是只要能夠真正地提高對(duì)這一方面的重視程度，并且充分認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)基礎(chǔ)上的大數(shù)據(jù)分析方法的主要作用，就能夠更好地將二者結(jié)合起來(lái)。參考文獻(xiàn)：任利強(qiáng)，郭強(qiáng)，王海鵬，等.基于CiteSpace的人工智能文獻(xiàn)大數(shù)據(jù)可視化分析[J].計(jì)算