一、大数据、云计算、人工智能的概念

1、什么是大数据？

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据有 4 个特点，也是IBM提出大数据的4V特征：

第一，数据体量（Volume）巨大。

第二，数据类型繁多（Variety）。

第三，数据质量（Veracity）高，有巨大的商业价值。

第四，处理速度（Velocity）快。

2、为什么会需要“云”？

传统的应用正在变得越来越复杂：需要支持更多的用户，需要更强的计算能力，需要更加稳定安全等等， 针对上述问题解决方案便是“云计算”！将应用部署到云端后，可以不必再关注那些令人头疼的硬件和软件问题，它们会由云服务提供商的专业团队去解决。

云计算，像在每个不同地区开设不同的自来水公司，没有地域限制，优秀的云软件服务商，向世界每个角落提供软件服务——就像天空上的云一样，不论你身处何方，只要你抬头，就能看见！

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支。

1）人工智能技术的四大分支：

①模式识别：是指对表征事物或现象的各种形式信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程。

②机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能

③数据挖掘：通过算法挖掘出有用的信息。

④智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法。

2)人工智能主要应用领域：

①机器人领域：计算机能理解人的语言、用人类语言进行对话。

②语言识别领域：怎样把语言和声音转换成可进行处理的信息。

③图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象技术。例如：人脸识别、汽车牌号识别等。

④专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，类似于人脑具有丰富的知识储备，能够利用知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。

二、大数据、云计算和人工智能之间的作用

如果人工智能是一辆汽车，那么大数据与云计算就是其中的助燃动力。

大数据技术主要针对大规模无规则数据的处理，包括数据的采集、存储、管理以及挖掘使用。同时，这些处理过程的改善越来越依赖于人工智能技术的的参与，可以说大数据的一些关键技术也属于人工智能的范畴。因此，人工智能的快速发展也促进了

大数据相关技术的发展。

云计算和大数据都是开展人工智能的支撑，同时也是突破当前行业制约的核心力量。当前我国科技拥有良好发展空间，因此人工智能也处于发展的重要阶段，实现大数据与云计算的协同开展，能够给人工智能的成熟提供源源不竭的动力。人工智能可以通过学习云端的海量信息实现自身知识储备，并且利用大数据的计算能力、精准度实现自身执行效率的提升。

从表面上来看，大数据、人工智能以及云计算相互之间具有很强的独立性。从应用形式和发展理念上来说，三者之间有着千丝万缕、相互推动的关系，当前大数据时代已经来临，海量数据出现的背后是云计算在做辅助，二者之间实现高效衔接能够为

人工智能的发展奠定良好基础，打破创新瓶颈。

大数据时代是在云计算真正兴起后依附衍生出来的一种形式，由于计算机在运作时会留下痕迹，而拓宽网络应用范围就代表数据含量也会随之增加，在这种情况下必然会引起数据变革。

三、大数据、云计算和人工智能的融合，为人类社会提供优质服务

当前人工智能、大数据技术、云计算技术通过技术人员的不断努力逐渐呈现出一种“ABC 三位一体”模式，即AI、 big data、 count computing。通过三种技术的深度交互，能够为人类社会生产生活提供更多优质服务，当前信息化技术正不断使用在各行各业中。无论是教育行业中的微课翻转课堂、多媒体辅助技术、智能课堂辅导，还是工业中的自动化技术、智能化诊断都离不开上述内容的服务。

四、大数据、云计算和人工智能的融合，推动社会经济发展

大数据具有高决策性、高精准度等优势，人们一直以来都没有放弃对人工智能经济效果的关注。在发展技术水平的同时，融合云端技术与大数据理念的人工智能自身具有的巨大商业价值也正在被挖掘。

五、大数据、云计算和人工智能融合发展的趋势

1、人工神经网络

1）生物神经

生物神经元的结构：神经细胞是构成神经系统的基本单元，称之为生物神经元，简称神经元。神经元主要由三部分构成：

（1）细胞体; （2）轴突; （3）树突。 如下图所示：

2）神经网络从两个方面模拟大脑：

(1)神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。

(2)内部神经元的连接强度，即突触权值，用于储存获取的知识。

神经网络系统由能够处理人类大脑不同部分之间信息传递的由大量神经元连接形成的拓扑结构组成，依赖于这些庞大的神经元数目和它们之间的联系，人类的大脑能够收到输入的信息的刺激由分布式并行处理的神经元相互连接进行非线性映射处理，从而实现复杂的信息处理和推理任务。

神经网络的主要工作是建立模型和确定权值，一般有前向型和反馈型两种网络结构。通常神经网络的学习和训练需要一组输入数据和输出数据对，选择网络模型和传递、训练函数后，神经网络计算得到输出结果，根据实际输出和期望输出之间的误差进行权值的修正，在网络进行判断的时候就只有输入数据而没有预期的输出结果。神经网络一个相当重要的能力是其网络能通过它的神经元权值和阈值的不断调整从环境中进行学习，直到网络的输出误差达到预期的结果，就认为网络训练结束。

神经网络的主要工作是建立模型和确定权值，一般有前向型和反馈型两种网络结构。通常神经网络的学习和训练需要一组输入数据和输出数据对，选择网络模型和传递、训练函数后，神经网络计算得到输出结果，根据实际输出和期望输出之间的误差进行权值的修正，在网络进行判断的时候就只有输入数据而没有预期的输出结果。神经网络一个相当重要的能力是其网络能通过它的神经元权值和阈值的不断调整从环境中进行学习，直到网络的输出误差达到预期的结果，就认为网络训练结束。

2、智能机器人

要实现与人类一样聪明的机器人，需要存储知识并理解应用。三大关键技术不可或缺。首先，让机器理解语言。其中包括分词技术、句子的分析技术、上下文相关的分析技术。其二、知识挖掘技术。包括知识导图建立、知识导图搭建后的推理技术。最后，对人的建模技术。机器发展的最终目的是与人实现交互，只有让机器能够理解人的行为，才有可能将知识运用。这些技术都需要数据驱动。

3、智慧城市

智慧城市包括了很多内容，从建设内容上，可分为基础设施建设(主要是基础网络建设)、信息化的应用、各种产业的智慧化建设;从面向的对象不同，可分为智慧政务、智慧产业、智慧民生三大内容。按照统一的顶层架构设计原理进行逐层的建设，并按照统一的建设标准和评价体系进行最终的评价。

目前从事智慧城市建设的公司比较多，首先是三大通信运营商，同时包括各大型国有企业，研究机构作为技术创新的输出单位，提供各种前沿技术的研发和探索、标准的制订和指导等。

智慧城市的应用及内容

目前，智慧城市主要应用功能包括智能交通系统、智慧能源系统、智慧物流及建筑服务系统、城市指挥中心、智慧医疗、城市公共安全、城市环境管理、政府公共服务平台等八个方面。

1）智能交通系统

通过道路收费系统、多功能智能交通卡系统、数字化交通智能信息管理系统等多种模式的数据整合，提供基于交通预测的智能交通灯控制、交通疏导、出行提示、应急事件处理管理平台;帮助进行城市路网优化分析;为城市规划决策提供支持。

2）智慧能源系统

以物理清洁能源为目标，以我国的智能电网为基础，将现代先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与清洁能源高度集成而形成的新型能源网。

它以充分满足用户对能源的需求和优化资源配置、确保能源供应的安全性、可靠性和经济性、满足环保约束、保证能源质量、适应能源市场化发展等为目的，实现对用户可靠、经济、清洁、互动的能源供应和增值服务。

3）智慧物流及建筑服务系统

智慧物流利用RFID、BarCode、EDI、GNSS、GIS、GUID、现代网络技术和普适计算

等技术，兼容国际国家标准，打造“现代大物流”公共服务平台，利用基于位置的物联网技术实现物流过程中物物之间信息交换、共享，对物流各环节进行实时跟踪和监控，实现物流全过程数字化、信息化、智能化、高效化，融合物流、信息流和资金流，调整物流结构，提升天津物流产业水平，降低物流成本，提供物流效率。“智慧物流”将从以下几个方面开展示范应用：

基于云计算的物流信息化公共服务平台;基于物联网的低成本人车货安全保障服务系统;基于物联网的货物配送信息采集系统;基于物流标准的可定制智能化物流集装箱;电子车牌电子驾照管理系统;基于RFID的仓储配送仓库管理系统;基于RFID的货物运输监控系统;智能闸口系统等。

这些示范应用贯穿于产品运输、车辆调度和产品追溯等相关环节，基于这些平台和系统，可实现对物品、集装箱、车辆的状态监测和智能调度，对构建高效率、低成本和安全的现代物流体系，提升重要物品的流通管理水平具有重要作用。

智能建筑是智能建筑技术和新兴信息技术相结合的产物，智能楼宇利用系统集成的方法，将智能型计算机技术、通讯技术信息技术与建筑艺术有机的结合，通过对设备的自动监控，对信息资源的管理和对使用者的信息服务及其功能与建筑的优化组合，所获得的投资合理，适合信息社会需要，并且具有安全、高效、舒适、便利和灵活特点的建筑物。

4）城市指挥中心

传统意义上的城市建设和治理通常是以单个部门为中心，关注各自孤立的目标而没有把对整个城市的影响进行全盘考虑。智慧城市是一个单一整体，同时又能拆分为许多互通互联的子系统。各子系统发送重要的事件消息给城市指挥中心，指挥中心有能力对这些事件进行协调处理和提供指导性的处理方案。

5）智慧医疗

在城市“老年化”不断加剧的今天，社区远程医疗照顾系统能有效的节约社会资源，高效的服务于大众。电子健康档案系统和医疗公共服务平台的建立能解决目前突出的“看病难，看病贵”的医患矛盾。

6）城市公共安全

利用现代信息技术，以互联网、无线通信技术为平台，以数字地理信息为基础，结合移动定位系统、数字通信技术和计算机软件平台，为城市管理者提供声、像、图、文字四位一体的城市数字化管理平台，实现针对城市部件的检查、报警、紧急事件处理、指挥调度、督察督办等功能。如：食品安全追溯、危险品安全处置、灾害预警与处理等。

7)城市环境管理

对水、大气等与人类生活环境紧密相关的各种资源进行信息实时采集和监控，及时发现和处理各种污染事件产生;借助先进的数据挖掘、数学模型和系统仿真，提升环境管理决策水平。达到节能减排，同时提升经济效益和社会效益的目的。

8）政府公共服务平台

通过电子政务，公共物流服务，公共交通信息服务等政府公共服务平台，改变“公告栏”式的政府网站，将其变成“服务型”的业务网站，树立服务型政府为民办事的形象。为市民提供各种咨询信息和服务，提高市民的生活质量和满意度。

补充阅读：

计算能力的提升，并结合大量训练数据，使机器学习人工智能技术在结构化与非结构化数据领域产生巨大威力，开始应用于人脸识别、车辆识别、智能客服、无人驾驶等领域 。

1）TensorFlow

随着深度学习技术和分布式技术的碰撞，演化出了新一代的计算框架，如 TensorFlow等。

可视化的拖拽页面、丰富的行业模板、高效率的交互式体验，极大地降低了数据分析人员的使用门槛，让人工智能技术进一步走入企业的生产应用。

2）Hadoop

Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构，它可以使用户在不了解分布式底层细节的情況下开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

从其定义就可以发现，它解決了两大问题：大数据存储、大数据分析。也就是 Hadoop 的两大核心：HDFS 和 MapReduce。

（1）HDFS(Hadoop Distributed File System)是可扩展、容错、高性能的分布式文件系统，异步复制，一次写入多次读取，主要负责存储。

（2）MapReduce 为分布式计算框架，包含map(映射)和 reduce(归约)过程，负责在 HDFS 上进行计算。

3）为什么需要 MapReduce？

(1) 海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任

(2) 而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大增加程序的复杂度和开发难度 (3) 引入 MapReduce 框架后，开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上，而将 分布式计算中的复杂性交由框架来处理

Hadoop 当中的 MapReduce 就是这样的一个分布式程序运算框架，它把大量分布式程序都会涉及的到的内容都封装进了，让用户只用专注自己的业务逻辑代码的开发。

4）什么是Docker

Docker 是世界领先的软件容器平台。开发人员利用 Docker 可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。程序在这个虚拟容器里运行，就好像在真实的物理机上运行一样。有了 Docker，就不用担心环境问题。

Docker的优点：

①容器除了运行其中应用外，基本不消耗额外的系统资源，使得应用的性能很高，同时系统的开销尽量小。传统虚拟机方式运行 10 个不同的应用就要起 10 个虚拟机，而Docker 只需要启动 10 个隔离的应用即可。

②Docker 容器很轻很快！容器的启动时间是秒级的，大量地节约开发、测试、部署的时间。

3、教育智慧化

教育教学过程可追踪、学习社群化和个性化等特点。从当前发展来看，教育技术化让显示达到极致，教育智能化让算法达到极致，教育智慧化让理解达到极致。通过智能教学终端，师生双方都能全面体验大数据时代的每一个智慧教学环节，将教与学的能力发挥到极致，打造个性化学习空间，共享多样化教学资源。大数据分析教学状况，从教、学、评、测、管五大方面全面融合多样化的智能技术，助力开放教育的转型发展。

新一代信息技术为教育信息化的发展注入新动能，新一代信息技术将成为游戏规则的改变者。当前，我国教育信息化取得突破性进展，处于新发展阶段的教育也面临新的主要矛盾，即优质教育资源欠缺与对高质量的教育服务的需求之间的矛盾。因此，需要优质教育需要均衡。

而技术与教育的深度融合，可以为解决这一矛盾提供助力。具体来看，以大数据、云计算、人工智能等技术为支撑，在保障规模化教学的前提下，实现差异化教学、精准化教学，已经成为可能；传统学习方式面临前所未有的挑战，正式学习和非正式学习的界限日益模糊，在线学习、移动学习、智能导学等可以助力实现个性化学习；教育管理体系和运行机制更具智慧，能够为教学提供更好的支持，使教育系统的运行效率、决策水平、服务能力大幅提高，实现精细化管理。智能信息服务不断走向实用化和大众化，智能短信服务、智能自助系统和智能搜索引擎等成为学校新的应用亮点。

专家认为，数字环境使教师变得“随处可见”，可视化技术使学习行为变得易于观测，序列分析技术使优秀学习者行为变得更易模仿，练习与测验将不仅是评价手段，更是促进学习的方法。

中科院软件所大数据研究院的丁治明院长分享了他的团队在时空感知大数据计算方面的研究进展，此项技术可以实现基于深度学习的图像识别、基于深度学习的视频结构化分析、多源信息融合的情绪识别，能够基于知识图谱、机器学习和贝叶斯网络的知识图谱层次结构、深度学习与智能分析技术进行以学生为中心的大数据感知计算，能够根据学生表情识别、生物及心理特征识别、学生活动轨迹匹配、学生个体影像绘制以学生为中心的行为画像，并进行预测与预警（心理、行为、学业）。

随着在线学习平台的广泛应用和教育大数据应用技术的不断发展，在线学习者的学习情感将会被更准确地识别和追踪。基于情感计算的在线学习平台将为学习者提供更加个性化、全方位的学习服务，实现智能教育的理想目标。

在线学习中，智能教师代理能够捕捉学生的面部表情，而那表情恰恰能反映出学生当时所处的学习状态。平台的管理人员和教师能够通过可视化的数据分析出学生在学习过程中情感状态的实时反映及变化曲线，判别在线学习者的整体情感状况，掌握学习者的学习特点和学习状态，从而有针对性地调整教学节奏和策略，为每位学习者提供有针对性的学习支持，对其学习行为进行干预，进而提升在线学习的质量。

在教育领域中，大数据可以帮助教育组织者详细了解学习者的学习需求，从而对教学内容进行有针对性的调整，满足学习者对学习内容和学习方式的个性需要，实现“因材施教”。通过对用户学习偏好、学习风格、学习过程以及学习结果数据持续有效的采集，实现学习资源、学习路径、学习活动与服务的适应性推荐，支持每位学习者进行个性化的网络学习。通过各种资源元数据的动态标记以及资源使用过程数据的采集，实现海量学习资源的智能分类与动态聚合以及劣质学习资源的自动淘汰，加速优质数字资源在不同平台之间的无缝流通共享。

六、结束语

近年来，人工智能技术在多个领域的应用中取得了良好的效果。通过分析人工智能的发展历史，我们发现其在特定领域取得良好的效果离不开大数据的支撑。本文通过分析发现，大数据在人工智能的一些关键技术以及应用中起到了必然性作用，而人工智能技术也同时促进了大数据处理技术的发展。但是，大数据技术在人工智能中的应用中依然面临着一些挑战，比如以深度学习为代表的神经网络技术对数据的可解释性差。其次，人工智能技术在使用大数据的过程中需要更多地考虑数据安全以及用户隐私保护，所以需要进一步规范数据的使用以及完善相应的安全策略。总之，大数据和人工智能的结合，是实现计算机达到人类智能水平目标的有效手段。