人工智能在大数据技术中的应用

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1、人工智能在大数据技术中的应用摘要：如今大数据在社会各个方面都发挥着非常重要的作用。而且，全球信 息化的趋势也在昭示着大数据技术将会得到更加广泛地应用。在各种工业发展中 也开始逐渐应用大数据技术，我们已经走进了工业大数据时代，如果能够基于人 工智能技术的基础上研究大数据分析方法，就可以从根本上优化大数据的使用范 围。关键词：人工智能；大数据技术；应用一、大数据分析处理需求当前针对大规模异质化数据集合，主流的大数据分析处理方法是在通用模型 框架下不断尝试超大规模的模型参数，实现“端到端”的分析推断。在这种模式 下，大数据分析处理能力很大程度依赖于算力平台和数据资源的支持。在实际应 用中，这些大数据

2、分析处理技术面临着真实场景和关键领域中数据泛滥与缺失并 存、大数据分析研判的复杂不确定性、数据安全监管缺失等挑战，最终使得分析 处理存在过程可解释性差、模型泛化能力弱、因果规律不清晰、研判结果不可信 数据价值利用率低等问题。为解决这些挑战性问题，我们需要重新思考大数据处 理架构与分析模式，新一代的大数据分析处理技术体系应该在各种实时场景下实 现高价值知识生成、持续在线的瞬时决策、安全可信的推理研判，以及适用于未 来各种有人-无人结合的在线系统行动优化。本文认为，新一代大数据分析处理 至少需要满足如下 4 个方面的需求。(1) 人在回路的计算范式。为解决现有大数据分析处理方法难以攻克的高阶 复杂

3、问题，需要在其中引入人的智能与决策，强调人、机器及数据之间的有机交 互。不同于原来的人机交互，即机器按照人的指令，或人听机器的输出结果，而 是更关注人脑和机器思维的深度融合计算。(2) 广谱关联的分析模式。为解决大数据价值密度低、极稀疏、不均匀、关 键信息缺失的问题，一方面，融合各个对象在“人机物”融合的多域多维数据空 间中留下的多元异构信号，利用关联增强信号；另一方面，融合数据与知识，构 建终生学习、可迁移扩展的知识体系，形成数据驱动与知识制导深度融合的新分 析模式。(3) 在线增强的处理架构。随着万物互联和智能泛在发展，大数据云边端协 同计算技术和解耦化的云边端处理框架成为热点。基于云计算

4、环境下的流批混合 处理将进一步向边缘端发展，训练学习与推理预测将在前端设备上融合一体。利 用云边端资源弹性调度能力，实现感知与认知能力前置，支持在线环境下基于动 态活性数据的瞬时决策，从而形成去中心化、异构分布、持续在线的新型计算框 架。(4) 安全可信的大数据分析。安全可信是满足关键领域和场景下认知和决策 安全的基本需求。一方面，着重关注大数据分析处理结果的可解释、可信和公平 性；另一方面，实现数据在收集、存储、使用、流通中的安全保护和异常检测， 保证在强对抗攻击下分析处理模型与方法的鲁棒性和免疫性。二、人工智能与大数据技术的应用(一)生态领域的应用基于人工智能技术的大数据分析技术在生态领域

5、的作用主要可以分为三个方 面：第一个方面是生态保护领域的应用，第二个方面是生态修复领域的应用，第 三个方面是生态灾害防治领域的应用。近年来，我国的经济发展十分迅速，但也导致了相应的环境问题，党中央以 及相关部门也加大了对生态环境保护的重视。例如，在针对森林生态系统的防护 过程中，需要做到的就是确保森林资源不被酸雨所影响，还要尽量注意全球变暖 对于森林资源的影响。在这种情况下，可以利用人工智能和卫星遥感技术与大数 据分析相结合，针对未来的天气情况以及气候环境进行实时预测以及监控。利用 人工智能对环境健康进行监测的同时，也可以利用大数据分析技术来调取森林近 年来的生长数据，一旦发现有酸雨即将来临，

6、相关负责人员就可以提前采取措施 通过分析森林的生长情况来确认森林是否会被酸雨所破坏，以及相关的防护措施 要做到什么程度，这样就可以提前对森林资源进行保护。在生态修复领域的应用中，可以将人工智能技术下的大数据分析技术应用到 种苗培育当中，在生态修复的过程中，不可避免地会涉及一系列的种苗，在培育 时就可以利用人工智能和大数据分析技术来分析当地的生态环境，判断适合种植 什么样的植物可以提高植物的存活率。将人工智能技术应用到生态灾害防治领域 可以防止发生大面积的森林火灾，利用热成像摄像机可以随时监测森林当中的情 况，一旦发生任何病虫害，也可以及时发现。例如，中国气象局联合阿里公司通 过大数据技术整合、

7、分析和解释海量天气数据，给天气预报和极端气候预警带来 新的机遇。大数据技术挖掘和分析历年气象数据，智能学习降水、温度、风力风 向、地面结冰、太阳辐射、酸雨、空气能见度等 30余种要素分成以及短期、中 期、长期的精细化气象预报数据表，更好的为气象专家提供参考，降低不确定性除此之外，大数据解释和展示中，构建生态预警可视化平台，浙江水利厅建 立“台风路径实时发布系统”网站，直观地呈现每一个台风当前的位置、风力大 小、预计降雨量。这些预报还会推送至支付宝、高德地图等APP,第一时间将台 风路径传递给每一个人，以便于政府和大众提前预警。（二）数据信息管理中的应用在实际应用中,人工智能应用的主要任务是执行

8、信息管理操作。在大数据环 境下,人们对信息技术的要求越来越高。在这个时间,要将大数据与人工智能充 分融合。人工智能可以实现对数据的识别和分析,根据数据信息的状态进行人工 智能管理操作,加强信息处理的效率,提高数据管理的质量,让员工在工作中树 立正确的思维。其次,通过对问题数据的分析,可以在处理过程中对实际数据进 行充分的诊断。这些问题可以通过人工模拟和学科知识研究来解决,减少相关企 业在该领域的人力投入,优化管理效果。例如,在商业人工智能的发展中。2021 年第一季度,人工智能行业共发生329起融资事件,披露的融资金额为510.7亿 元。企业服务行业共发生了314起,披露的融资金额远远超过了体

9、力劳动。在智 能行业,高达820.4亿元。医疗卫生行业共发生融资事件304起,披露融资金额 为638.53亿元。此外,汽车和金融两大行业也发生了100多起融资事件。由此 也可以看出,人工智能的市场发展潜力是巨大的,出现这种情况的原因与其信息 管理能力直接相关。三）在配电系统中的应用现有数据共享期间数据流程缺乏有效管控手段，因此迫切需要构建数据资产 分类分级评估模型，探索数据资产安全管理策略，实现数据共享的全流程监控， 进一步强化公司运营数据资产的价值管理。从国家层面来讲，数据安全监管不断 强化，社会对电力数据需求同步增加。随着电力系统的快速发展，电力运行维护 电力检修等工作越来越多。电力设备的

10、增加，对电力负荷分配的优化提出了新的困难。在配电系统内， 借助人工智能可实时监控，能够记录电力网络的实时运行状况，并将数据记录与 保存，同时可生成历史数据图表，电网实时运行状态，记录保存数据，同时生成 历史数据图表，便于运维人员直观掌握电力系统整体运行状态，根据具体数据信 息制定合理、科学、经济的配电方案。结合实际情况和用电规律，可以实现电力 生产的合理安排，从而实现用电设备和线路错峰使用，减少输电过程中的能源消 耗和资源浪费。借助人工智能电力监控系统，可以实时监控电力设备的电能损耗，从而减少 不必要的电力资源损耗，改善电力系统的节能水平，为后期改造提供依据。在配 电系统监控内，人工智能技术可

11、实现数据精准且高效搜集，同时可实现远程抄表 自动报表生成等功能可制定个性化的表格，用户能够结合数据、表格开展精准预 算，结合用电效率、用电成本进行成本考核与成本管理。图 1 大数据平台硬件配置网络四) 在交通领域的应用道路交通系统。随着车辆的增多, 同时受驾驶员的素质、周围环境以及气候 因素的影响, 交通事故频繁发生。但随着大数据时代的到来, 此现象得到缓解。 交通管理部门在道路上预埋了物联网传感器, 经过它来收集实时的路线信息。正 是因为大数据的实时性和可预测性, 从而能够提前预测事故发生的可能性, 进而 通知附近车辆避免事故的发生。例如, 经过 GPS 定位技术来采集车辆的行驶轨迹, 从而

12、判断出车辆是否违规行驶, 若出现违规行驶交通管理部门便对车辆及时进行 管制, 以免造成严重后果。经过传感器收集路线信息, 经云计算分析处理大数据 后及时通过手机短信将信息推送给附近的车辆。智慧公交。以前公交都是按固定的排班顺序进行调度的, 现在经过大数据的 科技手段实现了智能化公交调度, 依据实时客流信息自动生成发车计划, 大大提 高了调度效率。公交车内还有智能终端装置, 比如, 扫码乘车, 乘客不必为了乘 坐公交而去兑换零钱, 而是直接拿出手机通过支付宝或微信进行电子购票, 大大 方便了人们的出行。公交车内还装有 GPS 监控系统, 用于监视车辆是否存在超速 越线等行为。在公交车大数据中心可

13、以实时监测公交车的状态, 从而保障了乘客 的安全。三、结论在当下必须要对人工智能技术基础上的大数据分析方法提高重视，并且充分 理解人工智能技术下大数据分析的应用领域，大数据分析、聚类关联以及预测和 分类都会朝着更加智能、更加前景化的方向发展。虽然目前还需要不断完善各类 算法以及降低时间和成本等，但是只要能够真正地提高对这一方面的重视程度， 并且充分认识到人工智能技术基础上的大数据分析方法的主要作用，就能够更好 地将二者结合起来。参考文献：1 任利强，郭强，王海鹏，等.基于 CiteSpace 的人工智能文献大数据可视 化分析J.计算机系统应用，201 & 27(06):20-28.2 王万良，张兆娟，高楠，等.基于人工智能技术的大数据分析方法研究进 展J.计算机集成制造系统，2019,25(03):5-23.3 王万良，张兆娟，高楠，等.基于人工智能技术的大数据分析方法研究进 展被引量：1J.计算机集成制造系统，2019.4 刘靖.人工智能驱动下的司法大数据应用技术需求分析J.中国信息化， 2020,310(02):80-81.