人工智能與大數(shù)據(jù)融合對計算機(jī)應(yīng)用的影響

摘要：隨著信息技術(shù)飛速發(fā)展，人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)成為科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略技術(shù)。本文概述了二者在計算機(jī)應(yīng)用中的發(fā)展和融合趨勢，分析了融合必要性和現(xiàn)實意義，提出了推動深度融合、賦能計算機(jī)應(yīng)用變革的舉措，旨在促進(jìn)技術(shù)革新與產(chǎn)業(yè)升級。

關(guān)鍵詞：人工智能；大數(shù)據(jù)；計算機(jī)應(yīng)用；融合發(fā)展

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.03.049

中圖分類號：TP 18；TP 3 " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A " " " " " "文章編碼：1672-7274（2025）03-0-03

The Impact of the Integration of Artificial Intelligence and Big Data on Computer Applications

CHEN Zhongping

（Qiannan National Vocational and Technical College， Duyun 558000， China）

Abstract： With the rapid development of information technology， artificial intelligence and big data have become strategic technologies in the scientific and technological revolution and industrial transformation. This paper outlines the development and integration trends of the two in computer applications， analyzes the necessity and practical significance of integration， and puts forward measures to promote in-depth integration and empower the transformation of computer applications， aiming to promote technological innovation and industrial upgrading.

Keywords： artificial intelligence; big data; computer applications; integrated development

0 " 引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）與大數(shù)據(jù)（Big Data）技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，正在深刻影響和重塑各行各業(yè)的發(fā)展格局，尤其是在計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域，人工智能與大數(shù)據(jù)的深度融合與協(xié)同創(chuàng)新，正在催生一系列變革性的技術(shù)突破和應(yīng)用模式創(chuàng)新。縱觀全球，人工智能與大數(shù)據(jù)已成為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，人工智能與大數(shù)據(jù)在計算機(jī)應(yīng)用中的融合發(fā)展也面臨諸多挑戰(zhàn)。本文通過系統(tǒng)梳理人工智能與大數(shù)據(jù)在計算機(jī)應(yīng)用中的發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用模式、融合趨勢，以及面臨的瓶頸問題，提出了相應(yīng)的應(yīng)對策略與發(fā)展建議。

1 " 人工智能與大數(shù)據(jù)在計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域

的運用

1.1 人工智能

1.1.1 人工智能的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀

人工智能是計算機(jī)科學(xué)的分支，其目標(biāo)是研究如何讓計算機(jī)模擬甚至超越人類的智能行為，其發(fā)展歷程可追溯到20世紀(jì)50年代，經(jīng)歷了從符號主義、連接主義到行為主義的多個階段。進(jìn)入21世紀(jì)以來，隨著深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的突破，以及大數(shù)據(jù)、高性能計算等支撐條件的成熟，人工智能迎來了新一輪的高速發(fā)展，當(dāng)前，機(jī)器學(xué)習(xí)、知識表示、自然語言處理、計算機(jī)視覺等已成為人工智能的核心研究方向，并在智能語音、人機(jī)對話、智能決策、自動駕駛等諸多領(lǐng)域取得了重大突破，呈現(xiàn)出從感知智能向認(rèn)知智能、從專用智能向通用智能、從弱人工智能向強(qiáng)人工智能跨越的發(fā)展態(tài)勢。

1.1.2 人工智能在計算機(jī)應(yīng)用中的運用

人工智能在計算機(jī)應(yīng)用中的運用日益廣泛、深入，表現(xiàn)在諸多領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法與計算機(jī)技術(shù)深度融合，使計算機(jī)具備了數(shù)據(jù)分析、特征提取、模式識別等智能處理能力，能夠從海量復(fù)雜數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)、提煉知識；知識表示、知識推理等人工智能技術(shù)與專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等傳統(tǒng)計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的結(jié)合，使計算機(jī)能夠更好地表征和利用領(lǐng)域知識，智能化求解問題、優(yōu)化策略[1]；自然語言處理、計算機(jī)視覺、語音識別使計算機(jī)能夠“聽、說、讀、寫”，提供更自然、高效、人性化的語言交互（Chatgpt、Gemeni）、視覺分析（Florence-2、LVMs）、智能搜索（Perplexity）等人機(jī)交互服務(wù)；強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng)、嵌入式系統(tǒng)等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，使計算機(jī)系統(tǒng)能夠在動態(tài)多變的環(huán)境中自適應(yīng)、自優(yōu)化、自進(jìn)化。

1.2 大數(shù)據(jù)

1.2.1 大數(shù)據(jù)的概念與特征

大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能使其具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)，其“5V”特性—— Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）已經(jīng)成為共識。當(dāng)前的數(shù)據(jù)規(guī)模已從TB級別躍升到PB、EB、ZB，數(shù)據(jù)生成更新快，類型多樣（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）。大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，標(biāo)志著信息社會從稀缺走向富集，數(shù)據(jù)正成為繼土地、勞動力、資本、技術(shù)之后的第五大生產(chǎn)要素。

1.2.2 大數(shù)據(jù)在計算機(jī)應(yīng)用中的運用

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的持續(xù)滲透，其應(yīng)用深度與廣度均呈現(xiàn)出前所未有的增長態(tài)勢，展現(xiàn)出數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、平臺強(qiáng)力支撐、技術(shù)融合創(chuàng)新的鮮明特點。在大數(shù)據(jù)處理、深度分析、智能挖掘及可視化呈現(xiàn)等核心技術(shù)領(lǐng)域，一系列創(chuàng)新突破不斷涌現(xiàn)，有力推動了數(shù)據(jù)密集型計算應(yīng)用新模式的形成與發(fā)展。時空大數(shù)據(jù)、復(fù)雜圖與網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)、海量文本大數(shù)據(jù)、多媒體大數(shù)據(jù)等多個細(xì)分領(lǐng)域，均孕育出豐富多樣的大數(shù)據(jù)計算方法與策略。同時，Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理平臺工具的生態(tài)系統(tǒng)日益成熟完善，云計算技術(shù)則提供了高度可擴(kuò)展的計算與存儲資源，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)則賦予了系統(tǒng)強(qiáng)大的接入與感知能力。這些技術(shù)與大數(shù)據(jù)的深度融合，共同構(gòu)建起一個計算無處不在、數(shù)據(jù)全面涵蓋、智能隨時響應(yīng)的泛在智能計算應(yīng)用生態(tài)體系，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級提供了堅實支撐。

2 " 人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)在計算機(jī)應(yīng)用

中的融合

2.1 人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合的必要性

人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合已成為計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的必然趨勢和前沿方向，二者相互促進(jìn)、協(xié)同演進(jìn)。一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)使機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能方法得以大規(guī)模應(yīng)用和快速迭代，從感知智能到認(rèn)知智能，從專用智能到通用智能，沒有持續(xù)供給的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，人工智能就難以真正發(fā)揮其智能優(yōu)勢[2]。另一方面，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也依賴于人工智能，復(fù)雜數(shù)據(jù)計算迫切需要借助人工智能的認(rèn)知計算、智能分析能力，從大數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地提煉知識、優(yōu)化決策、創(chuàng)造價值，人工智能也使大數(shù)據(jù)處理和分析從描述性分析走向預(yù)測性分析、規(guī)范性分析。

2.2 人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合的應(yīng)用場景

人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合催生了一系列新的應(yīng)用場景和應(yīng)用模式，深刻影響和變革著傳統(tǒng)計算機(jī)應(yīng)用的技術(shù)路線和發(fā)展格局，例如，在智慧城市領(lǐng)域，城市大數(shù)據(jù)使城市的運行態(tài)勢和發(fā)展趨勢可感、可度、可控、可視[3]，使深度學(xué)習(xí)、知識圖譜等人工智能技術(shù)在城市交通、能源、應(yīng)急等領(lǐng)域得到深入應(yīng)用；在智能制造領(lǐng)域，工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建起全流程、全要素的數(shù)據(jù)資源池，使機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在生產(chǎn)排程優(yōu)化、質(zhì)量缺陷檢測等方面大幅提升了智能化水平；在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)療大數(shù)據(jù)全域關(guān)聯(lián)起疾病譜、治療資源、健康狀況等醫(yī)療信息，使醫(yī)療影像識別、輔助診斷、藥物研發(fā)更加高效、精準(zhǔn)。

2.3 人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合面臨的挑戰(zhàn)

盡管人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合正在計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域蓬勃興起，但仍面臨諸多亟待突破的瓶頸。一是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施支撐能力亟待加強(qiáng)，人工智能對大數(shù)據(jù)的質(zhì)量、規(guī)模、多樣性提出了更高要求，迫切需要構(gòu)建高速、智能、安全的新型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。二是人工智能模型和大數(shù)據(jù)分析的可解釋性有待提升，深度學(xué)習(xí)等主流人工智能模型和大數(shù)據(jù)挖掘方法中的內(nèi)在機(jī)理和決策邏輯往往難以解釋，“黑盒”風(fēng)險依然存在。三是隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在關(guān)鍵領(lǐng)域的規(guī)模化應(yīng)用，智能系統(tǒng)和數(shù)據(jù)平臺面臨的安全威脅也日益嚴(yán)峻，數(shù)據(jù)污染、模型攻擊、隱私泄露等問題頻發(fā)[4]，亟須加強(qiáng)人工智能和大數(shù)據(jù)全生命周期的安全防護(hù)和可信驗證。

3 " 人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合趨勢的應(yīng)對策略

3.1 持續(xù)探索人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合的

關(guān)鍵科學(xué)問題

人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合已成為計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的前沿方向和必然趨勢，目前的主要方向是從基礎(chǔ)理論和方法論層面持續(xù)發(fā)力，在認(rèn)知計算、類腦計算、自主智能等方面取得突破。一是深入探究人工智能與大數(shù)據(jù)在感知、認(rèn)知、決策等方面的耦合機(jī)理，借鑒人腦認(rèn)知機(jī)制，研究面向復(fù)雜場景的自主學(xué)習(xí)、主動認(rèn)知、持續(xù)進(jìn)化等關(guān)鍵科學(xué)問題。二是探索融合多模態(tài)、多尺度數(shù)據(jù)的新型智能計算范式，研究面向視頻、圖像、語音、文本等復(fù)合數(shù)據(jù)環(huán)境的跨模態(tài)認(rèn)知與計算方法。三是研究支撐人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合的新型計算架構(gòu)與計算模型，探索類腦啟發(fā)的神經(jīng)形態(tài)計算、憶阻計算等非馮·諾依曼計算架構(gòu)，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動、知識引導(dǎo)、自學(xué)習(xí)進(jìn)化的類腦智能芯片與智能系統(tǒng)。人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度融合，關(guān)鍵在于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、計算模型和芯片架構(gòu)，只有機(jī)器具備自主學(xué)習(xí)、類人認(rèn)知的智能內(nèi)核，才能催生出更多融合創(chuàng)新的智能應(yīng)用。

3.2 構(gòu)建人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合的標(biāo)準(zhǔn)

規(guī)范

針對當(dāng)前人工智能和大數(shù)據(jù)在技術(shù)機(jī)制、評測體系、安全倫理等方面缺乏統(tǒng)一規(guī)范的問題，亟須加快人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的研究與制定。一是加快制定人工智能與大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、計算機(jī)視覺、自然語言理解、類腦計算等細(xì)分領(lǐng)域，建立全流程、全要素的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系，促進(jìn)不同平臺、系統(tǒng)、工具之間的互聯(lián)互通與協(xié)同創(chuàng)新。二是健全人工智能產(chǎn)品和服務(wù)的評測認(rèn)證機(jī)制，針對不同行業(yè)、不同場景，制定科學(xué)合理的評測標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，強(qiáng)化第三方評測認(rèn)證，建立與國際接軌的人工智能產(chǎn)品分級分類管理制度。三是完善人工智能系統(tǒng)的安全防護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，針對數(shù)據(jù)污染、模型竊取、隱私泄露等問題，建立人工智能全生命周期的安全管理防護(hù)體系，制定人工智能倫理規(guī)范，在人工智能系統(tǒng)測試、發(fā)布、應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)嵌入倫理審查，建立政府引導(dǎo)、行業(yè)自律、社會監(jiān)督的多層次治理模式。

3.3 鼓勵跨學(xué)科交叉研究，培養(yǎng)復(fù)合型創(chuàng)新

人才

隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度交叉融合，對從業(yè)人員的專業(yè)素養(yǎng)與綜合能力提出了更為嚴(yán)苛的要求。為適應(yīng)這一技術(shù)融合的新趨勢，要深化人才培養(yǎng)體系的改革與創(chuàng)新。首先，應(yīng)積極推動人工智能與大數(shù)據(jù)交叉學(xué)科建設(shè)，鼓勵高等教育機(jī)構(gòu)及科研機(jī)構(gòu)增設(shè)相關(guān)交叉專業(yè)，探索并實施“人工智能+大數(shù)據(jù)”的復(fù)合型人才培養(yǎng)模式，著力打造一批具有國際競爭力的高水平人工智能學(xué)院及交叉學(xué)科研究中心。其次，要強(qiáng)化基礎(chǔ)理論與工程實踐的有機(jī)融合，在人才培養(yǎng)過程中既重視數(shù)學(xué)、計算機(jī)、統(tǒng)計學(xué)等基礎(chǔ)理論的夯實，又突出編程技巧、算法設(shè)計等實踐技能的錘煉，實現(xiàn)“軟硬”兼?zhèn)洹Ｗ詈螅铀贅?gòu)建產(chǎn)學(xué)研用緊密結(jié)合的協(xié)同育人機(jī)制，鼓勵高校、科研機(jī)構(gòu)與領(lǐng)軍企業(yè)共建聯(lián)合實驗室，共同攻克技術(shù)難關(guān)；支持行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)與高校合作共建人工智能學(xué)院，實施訂單式人才培養(yǎng)計劃，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展輸送高素質(zhì)的專業(yè)人才。

3.4 加強(qiáng)人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合的產(chǎn)業(yè)

生態(tài)建設(shè)

我國在人工智能理論研究、關(guān)鍵技術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面已具有堅實基礎(chǔ)，但在核心硬件、基礎(chǔ)軟件、行業(yè)應(yīng)用等領(lǐng)域的供給能力還有待加強(qiáng)，亟須政產(chǎn)學(xué)研用各方攜手，加快構(gòu)建自主可控、安全可信的人工智能產(chǎn)業(yè)體系。一是加快構(gòu)建“基礎(chǔ)研究-技術(shù)攻關(guān)-成果轉(zhuǎn)化-示范應(yīng)用”的全鏈條創(chuàng)新布局，加強(qiáng)智能感知、智能計算、智能控制等核心技術(shù)的前瞻部署，推動關(guān)鍵技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)的研發(fā)創(chuàng)新，加速科技成果向新質(zhì)生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化。二是大力培育人工智能領(lǐng)域的“獨角獸”企業(yè)和創(chuàng)新型中小企業(yè)，鼓勵科技型中小企業(yè)加大技術(shù)創(chuàng)新投入，在智能芯片、智能傳感器、智能軟硬件等領(lǐng)域取得突破；支持龍頭骨干企業(yè)在重點區(qū)域布局人工智能創(chuàng)新中心、新型研發(fā)機(jī)構(gòu)。三是發(fā)揮大企業(yè)引領(lǐng)和帶動作用，鼓勵互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)加大開源平臺建設(shè)力度[5]，開放數(shù)據(jù)、算力、算法等創(chuàng)新資源，帶動上下游中小企業(yè)融通發(fā)展，營造開源、開放、共享的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

4 " 結(jié)束語

人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)成為計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域中最具活力和創(chuàng)新潛力的技術(shù)力量，它們的深度融合與協(xié)同發(fā)展，正在孕育著新一輪的技術(shù)變革與產(chǎn)業(yè)升級。隨著理論基礎(chǔ)與關(guān)鍵技術(shù)的不斷突破，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范與制度保障的日益健全，復(fù)合型創(chuàng)新人才的大量涌現(xiàn)，以及產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制的逐步完善，人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)必將在更廣闊的應(yīng)用場景中實現(xiàn)深度融合、集成創(chuàng)新，為智慧社會、數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展注入不竭動力。

參考文獻(xiàn)

[1] 袁露露.大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用[J].信息記錄材料，2024（10）：177-179.

[2] 詹犇.基于大數(shù)據(jù)的人工智能服務(wù)創(chuàng)新策略分析[J].電子技術(shù)，2024（9）：100-101.

[3] 常捷.云計算與人工智能驅(qū)動下的數(shù)據(jù)可視化革新[J].中國高新科技，

2024（17）：25-27.

[4] 侯東德.人工智能發(fā)展中的數(shù)據(jù)風(fēng)險及治理[J].行政法學(xué)研究，2024（6）：3-15.

[5] 于銳，管磊.人工智能驅(qū)動開源大數(shù)據(jù)分析工作提質(zhì)升級[J].信息安全研究，

2024（5）：390-395.