摘要：近几年来，我国市场经济飞速发展，信息科技市场不断健全，日趋成熟，越来越多地被运用于社会的各个领域。大数据、人工智能和云计算都是建立在计算机之上的，如果这三种技术能够很好的融合在一起，那么将会极大的推动科技的发展。本项目基于“人工智能、大数据、云计算”三者的融合理念，分析了它们的融合技术在实践中的应用，目的是为了高效地发掘和利用大数据，让公司的经济效益得到更好的提高，从而推动国家经济的发展。

关键词：人工智能；大数据；云计算；聚合分析；应用

在当今大数据环境下，以云计算、人工智能为核心的核心技术正在持续提升，驱动着企业的创新与技术革新。通过对这些数据信息的分析，能够把握大量的用户行为轨迹，并能在短时间内找到诸如广告等业务接触点（用户和公司之间的交互点）。可以对所发生的一切进行回溯，找出根源。在电力、通讯等诸多领域，云计算占据了非常重要的地位。云计算在网络环境中的应用，与大数据技术相结合，将计算的结果存入云数据库，为人工智能的发展提供支撑。人工智能要想更好地发展，离不开深度学习。大数据为其赋能，云计算为其提供驱动力，二者共同推动深度学习的深入发展。随着人工智能技术的飞速发展，海量的数据带来了新的挑战与机会。要想有更大的发展空间，就必须要与大数据环境相匹配，要想取得更大的发展空间，必须要科学地利用云计算进行创新，才能促进社会的持续发展。

一、支持人工智能的云计算

云计算为人工智能提供了可持续发展的支撑。随着大数据技术的不断深入和发展，网络数据资源自身所具有的可使用性价值将会被持续地优化和提高。人工智能必须在自主认知行为机理和发展模型中，继续进化自己的智能技术，使之更加接近人类的思维和学习发展方式，以便更好地满足人类的许多需要，为人类提供更强大的支撑。大数据中蕴藏着丰富的信息，是大数据快速、高效地为人工智能应用提供海量数据服务的基础。在自己的数据内容丰富到可以完全符合人工智能数据的技术条件的情况下，选择高内涵信息内容的数据的范围和将来可以持续使用的空间价值，也就自然而然地被优化了。大数据有三种主要的表现形式：结构化数据中的文本格式长度或长度是固定的；非结构化数据中的数据是固定的 HTML或者 XML的长度。所以，这三种主要的数据形态特征，都要依赖于人工智能系统的分析识别，并对其进行深度剖析，才能成功地实现从数据辨识到智能分析筛选的转换。大数据与云计算相融合，是大数据与云计算的融合。尽管大数据自身可以融合多类基础数据的大量特性，但是当前的人工智能还不能通过应用程序直接获得这些特性信息，从而作出主观的行为决策。因为信息资源的匮乏，数据的巨大差异，导致了人工智能的自主决策能力比较弱。而以云计算为支撑，将各种海量数据以最大程度地融合到人工智能中，增强智慧资源的集成应用效能，为人工智能的快速识别和决策应用提供强有力的辅助数据支撑。在设计云计算的时候，最基本的目的就是要对数据资源进行高效的管理。云计算虽然不能直接为学生提供可利用的存储数据，但却可以为学生在学习中的应用提供辅助的技术支撑，从而为人工智能自身的成长和自主进化提供一条新的途径。在全面确认大数据应用与人工智能研究在技术上完全一致后，便可以根据所选的目的和数据类型，来使用人工智能。

二、基于人工智能的云计算模式

在具体的应用中，要考虑到要处理的数据类型。在云计算的应用中，数据规模巨大，并且往往占用和使用了大量的计算资源，因为传统的数据计算不能依赖于大数据环境，并且大数据中的数据计算采取了分布式计算方式，每一种数据的计算方式都有着各自的特征，按照这些方式，我们可以总结出它们各自的特征，如表1所示。比如 Facebook，它的 Hadoop集群就有3000多个，每一个 CPU核心都有3万多个，存储量高达40 PB。Storm使用的是流式数据，这种数据流的好处是可以大大降低延迟。Spark采用的是基于存储的实时处理方式，其中最典型的就是 Yahoo，它利用 Spark技术实现了对目标用户的搜索，拥有112个集群，9.2 TB的内存。另一种是 Dremel交互处理方法，这种方法速度更快，并且可以避免大规模的并发性。

三、数据集市与数据仓库的转移

同时，人工智能、大数据、云计算等技术也被用于特定目的的数据库，即“数据集市”和“数据仓库”。这方面的资料通常是有很大目标的，并且经常需要清楚地使用这些数据。比如，为了提高对客户的服务满意度，为自己的发展打好基础，建立了一个数据仓库。由于银行用户的日益增多，其所包含的信息也日益巨大，这就给信息管理带来了更多的麻烦，因此，在进行数据迁移时，往往会遇到由于数据兼容性不强而引起的各类信息安全性问题。因此，人工智能、大数据、云计算等技术被引入到这一领域。利用融合技术对数据库中的各种信息进行分类存储，并通过仿真数据存储逻辑实现数据迁移，实现了数据迁移的方便，同时也提高了数据迁移的风险，确保了数据的安全。从这一点可以看出，采用这种方法，不但可以极大地减少数据迁移的代价，而且可以保障各种信息的安全性，提高企业的工作效率。此外，融合技术的运用也表现在数据应用层面，通过大数据平台的多租户服务，为企业提供了一个完善的容器云和机器学习平台。云计算平台中存储的各种数据资源能够由多个不同的用户共享，既可以达到实时分享的效果，又可以让多个用户对同一种数据进行实时的分析，具有很强的灵活性。同时，由于用户所处的资源环境是相对独立的，因此可以确保数据的安全，并能有效地规避许多潜在的商业风险。

参考文献：

[1]麻进玲.大数据与人工智能云计算的技术融合分析[J].集成电路应用.2023（09）

[2]史万庆.人工智能、大数据和云计算的融合分析[J].电子元器件与信息技术.2022（07）

[3]刘江涛.大数据下云计算的人工智能创新分析[J].互联网周刊.2023（08）

作者简介：贵锐 武万鑫。第一作者：贵锐，男，汉族，2002年7月出生，重庆市奉节县人，就读学校名称：重庆智能工程职业学院，研究方向：人工智能，计算机科学，学历：专科在读，学校所在地：重庆市永川区，邮编402160。第二作者：武万鑫，男，汉族，2003年2月出生，四川省泸州市人，成都东软学院，研究方向：人工智能，计算机与软件，学历：本科在读，学校所在地：成都市都江堰市青城山镇，611830。