前言

大数据技术主要是依靠计算机系统产生一门先进技术，这一技术可以整合数据和分析数据，而实际上这一技术也是计算机技术的一项分支内容。

因此可以说，计算机技术和人工智能技术两者之间始终有着紧密的联系，人工智能技术的发展意味着计算机技术的进步，而大数据技术也是如此。

本文研究的主要目的是明确大数据技术以及人工智能技术两者之间的衔接，并且分析大数据技术在人工智能技术当中的应用，讨论如何才能够发挥出更好的作用。

一、大数据技术的发展阶段

信息技术的发展和提升，让移动网络技术实现了更好的增长，各个行业都产生了非常多的数据量，同时也对数据存储有了更高的要求，可以说近些年来世界各国产生的数据都呈现出指数型的增长。

而数据量的增长，对于数据处理性能有了较高的要求，而数据量的提升也让数据有了更多的种类，需要使用更多的数据处理方式来对数据进行处理。

对企业的数据维护工作来说，在实际生产的过程中不同企业生产将会产生不同的数据孤岛，数据孤岛的出现意味着很多数据难以使用统一的方式来进行归纳整理，并且想要利用这些数据也较为困难。

随着未来企业针对于数据处理能力的越发提升，数据转型与发展有了更多的发展方向，图1为数据处理转型过程中出现的阶段性变化。

图1：企业数据处理转型阶段性变化

在大数据发展的早期，发现了数据孤岛的存在后，为了保证数据可以走向大数据平台，汇集数据，因此，就需要将现有的数据进行归集，并且将数据统计工作作为分析的关键基础，从而实现数据合并。

在数据分析检测的过程中，企业需要将数据的处理作为主要的工作内容，尤其是需要将数据转变成为结构化形式。但是在这一过程中，最关键的问题就

是海量的SQL业务难以申请到大数据平台，将新数据的开发直接创造出了一道巨大的门槛，让大数据的推广受到了一定阻碍。

随着技术的发展，越来越多的客户要求可以对数据进行结构化的处理与加强，并且要求可以将原有的数据架构转移到分布式架构当中。

针对于这一情况，想要迁移架构，那么就需要概念SQL技术架构，这也成为了研究过程中的主要方向，随着SQL技术水平越来越高，这一技术针对于数据方面的改善能力越来越好，越来越多的客户在SQL基础上建立了新一代的数据仓库。

SQL技术水平越来越好，那么就可以在更多的场景当中使用这一技术，技术能力的增长与进步，出现了一些分布式的计算方案，这让各行各业都可以使用这一技术进行计算，随着企业用户对于这一技术的加强，数据流处理技术已经成为主要的研究方向。

而技术发展到当下，一些企业使用了数据库作为数据计算过程中的关键核心内容，这可以帮助大数据技术实现更好的计算，从而提升数据计算能力，建立起一个完善的数据处理体系转变方向。

在最后的阶段中，很多企业用户不满足于SQL基于统计对数据的处理，而是选择使用了一种分布式架构的计算方式。

新一代的计算框架能够将原有的计算能力进行提升，同时还能结合大量的训练数据，让机器学习人工智能技术在结构化与非结构化数据领域都发生了巨变。

在这一技术正式使用了之后，各种新技术也随之出现，比如说对人脸的识别、智能客服等等，这些技术已经正式进入到了人们的实际生活当中。

二、大数据技术中可以应用的核心技术类型

（一）数据采集技术

这一技术可以将大数据当中的相关数据进行重新分配与处理，而之所以可以达到这样的要求与效果，主要的原因在于大数据具有非常强大的数据收集能力。

这种能力出现在大数据技术对于数据的采集与管控，而通过大量的数据采集工作，可以有效的控制好人力资源成本，在将这一技术应用在人工智能技术的过程中，大数据技术可以有效的与人工智能技术衔接在一起，进而可以有效的分析相关数据，进而提升数据应用精确度。

图2为大数据技术对于数据处理的整体流程图。

图2：大数据处理平台技术架构图

（二）存储数据技术

在采集数据之后，可以将海量的数据结合在一起。通过大数据技术的帮助与引导，数据存储需要使用很多的数据库，而大数据技术的发展和出现，让数据库的作用越来越大，功能也随之不断的增强。

而一些人工智能产品，在使用的过程中可以有效的结合大数据技术，那么就可以存储运行过程中的相关数据。

在最终的人工智能终端设备上，技术人员可以直接使用数据，并且将相关数据存储起来及时进行使用，调取数据这降低了数据传输过程中产生的消耗与影响。

图3为大数据技术的智能化存储结构示意图。

图3：大数据平台数据存储示意图

（三）数据的表示与检索、访问技术

在大数据众多特点当中，数据的复杂已经成为大数据技术当中一项非常关键的核心内容。

而这一技术发展的过程中，想要获得数据很多时候只能够通过检索的方式来收集，并且检索只能够在正常情况下运行。这就导致检索技术影响了大数据技术的运行。

一旦检索水平较差，那么就无法满足数据检索需求，在使用了HDFS技术之后，可以收集相关数据，实现随机访问。

（四）数据的应用和深层挖掘

除了上述的三点内容之外，大数据技术之所以较为先进，原因还在于数据可以开展深层次的挖掘与分析，在众多数据当中，使用这一技术可以实现在最短时间的分析与计算，并且呈现出较为准确的数据信息内容。

这种深层次分析挖掘功能，可以降低数据信息当中带有的风险问题，从而提升数据判断准确性。

三、大数据在人工智能中的应用

（一）人工智能机器人

在众多人工智能产品当中，为了更好的提升对于数据的处理能力，可以使用大数据技术来对数据进行处理，这意味着大数据收集到的相关数据可以通过精确化通讯传输方式来将数据传输给机器人终端。

在传输数据完成之后，可以通过人工智能设备带有的数据处理功能来进行识别，从而有效的分析数据并且进行规划。

在最终，数据反馈之后，就可以将数据传输到人工智能数据分析的过程中，也就是落实的环节，这意味着可以将很多程序化的数据信息交给人工智能进行分析，通过人工智能的学习功能将数据实现精确化的处理，帮助人工智能功能与操作走向进一步精确化和人性化。

在人工智能技术和大数据技术结合的过程中，表现出来的诸多特点就是随着数据种类与类型的逐渐增加，人工智能对于数据分析的需求也越来越多，这两部分数据越来越多，那么运行的效率和精确度也将会不断提升。

比如说现在在很多医学手术当中拥有了医学机器人，在提升了机器人的反应以及灵敏程度之后，就可以达到更好的手术精度，同时由于数据存储能力和数据调动能力的加强，医学机器人还可以与医护人员和病人进行通话、检查病人的心跳脉搏、甚至进行X射线透视。

除此之外，通过详细的数据支撑，机器人还可以集成多种疾病的资料方案，通过实时的诊断，来智能的调取医疗档案当中的解决方案，并且自动化的深层资料流程，高精度开展手术。

图4为目前医学手术使用的机器人。

图4：医学手术智能机器人

（二）制造行业智能化

制造行业也就是属于工业范畴，在这一行业当中使用人工智能技术，主要的目的在于提升制造行业的工作效率，优化产品制造的功能，在这一基础上来进行发展和加强。

使用智能技术，可以让一些复杂的工作通过人工的方式来完成。这种工作一方面可以有效的避免人工方式出现的问题与障碍，同时也能够降低人力资源的损耗，实现阶段性的发展与进步。

站在整体产出的角度上来说，随着生产过程中成本消耗的逐渐降低，那么在大数据技术进入到人工智能行业当中之后，各个行业产生的人力资源消耗将会得到显著的控制，提升科学生产水平，避免出现严重的误差与影响。

比如说在飞机制造的过程中，传统飞机设计生产需要按照概念设计、初步设计、生产几个环节来完成，而且还需要使用大量的模型来指导生产。

例如在波音747大型客机生产的过程中，整个生产流程需要使用600万个零部件。

而使用了人工智能技术之后，制造人员和设计人员可以将大量的数据存储起来，从而保证建造质量与建造效果。

图5为波音747制造过程中使用的相关机械设备示意图。

图5：波音747组建

（三）农业生产智能化

农业走向智能化，这是现代化生产技术带来的好处和作用，而目前我国现有的农业生产走向智能化，不仅仅体现在一些应季农产品的耕种和收割方面，同时也体现在一些反季节农作物方面，通过人工智能技术，可以有效的为农作物或农产品进行培育。

在我国人民群众发展的过程中，农业生产始终都是生活的关键保障，同时也是我国经济发展和社会进步的关键所在。

针对于这一情况，随着农业生产技术的逐渐进步与加强，使用大数据技术之后，可以提升生产效率与生产质量。

图6为我国智能化设施农业助力农业数字化发展的模拟图。

图6：发展智能化设施农业助力数字乡村建设示意图

四、未来融合之后两项技术的发展趋势分析

随着时间的发展和进步，人工智能技术与大数据技术的结合，让这一技术的实际应用有了更多的发展方向，尤其是应用范围已经被明显扩展。

在众多应用范围当中，大数据技术对于数据的处理能力为人工智能的运行提供了良好的基础和帮助，同时大数据技术当中关于人工智能技术的实际使用也为大数据对数据的收集能力进行了良好的提升与进步。

也就是说，大数据技术与人工智能技术之间处于一种相辅相成的状态，目前我国各行各业的科学技术水平都在快速的发展与进步，而这些数据也为这两项数据的基础与建设打下了良好的发展条件，尤其是人工智能技术。

人工智能技术在我们的生活当中越发常见，而人们对于高处理性能的智能设备需求越来越高，这也让人工智能技术拥有了发展的空间。

而对于大数据技术来说，这一技术的应用范围相对来说更加广泛，尤其是对大范围数据的收集，让人们意识到了这一技术在商业当中的应用作用。

而想要让大数据得到进一步的提升，就需要提升云计算技术水平，也就是对数据的处理能力。

目前来看，云计算技术已经得到了相应的发展，因此未来主要的发展方向在于数据的存储方向，原因就是数据的大小越来越大，并且数据种类也越来越多。

未来发展的过程中，云计算技术和云存储技术将会是数据发展过程中的关键方向，同时也是网络时代当中不可或缺的一部分内容。

随着人工智能的发展，大数据是一项很重要的参考内容，参考数据可以帮助人工智能得到判断与分析，从而更好的对数据进行管控。

人工智能技术的发展，那么对数据的处理能力将会直接关系到人工智能技术是否具有深度学习的功能，只有拥有随着时间推移而实现深度学习的功能，那么人工智能才能够真正应用到各行各业当中。

站在这一角度上可以看到，人工智能技术与大数据的结合与发展，才能够让让双方各种技术水平实现提升，双方彼此协调并且相辅相成。

未来两者中技术的差别将会越来越小，进而实现融合发展，这也代表人类未来将会进入一个全新的数据时代。

总结

人工智能技术与大数据技术之间的结合，意味着未来信息技术发展可以有效的实现相辅相成的结合发展模式。

这两种技术可以有效的帮助人工智能技术实现增长，同时也能够帮助大数据技术结合在一起，而这势必会导致两者实现互相加强的状态。

大数据技术的支持，人工智能可以有效的提升应用效果与科学性，所以说相关技术人员需要针对于这一内容进行深度的专业研究，从而保证这一技术可以在未来发挥出重要的作用和效果。