21世纪，围绕互联网掀起的信息技术正在面临巨大变革，以往简单的信息技术系统，正在向更加复杂、巨型的系统以及自适应系统方向发展。以大数据、人工智能、云计算为代表的新型技术迅猛崛起，并且与互联网背景相互结合，最终形成信息物理系统，直接或间接的影响着社会的方方面面，给人们的生活带来诸多便利。
1.人工智能、大数据、云计算概述
1.1人工智能
人工智能是由机器智能衍生出来的，因此也称之为机器智能。人工智能是一种计算机科学，是被用于模拟、延伸、扩展人的计算方法的技术，被广泛用于多个社会领域。人工智能已经出现已久，发展至今，人工智能可以替代人类完成许多工作。纵观人工智能技术的发展历程不难发现，人工智能的最终发展模式是成为“人”——兼具人类的活动能力与思考能力。
人工智能的系统有三种类型：第一种系统拥有认知功能，叫做分析型人工智能。可以根据经验做出决策，以供人们分析和参考。第二种系统拥有情感功能，叫做启发型人工智能，所做出的决策夹杂着一些情感因素。第三种系统拥有自我意识，叫做人性化人工智能，能够与人互动，更接近人工智能的终极发展形态。然而，现阶段的人工智能技术与最终形态之间还有很大距离，目前而言，我们只是通过人工智能替代人工完成一些复杂、危险的工作。
人工智能研究的主要是知识表示、自然语言处理、学习、操作对象的能力等内容。一般智力只是人工智能所要达成目标中的一个而已，人工智能方法包括计算智能、符号智能、统计方法三种。要想真正发挥人工智能的作用，技术人员需要运用人工神经网络、概率学、数学优化、统计学、经济学等多种学科知识。因为人工智能的发展历程也囊括了数学、哲学、计算机、信息工程等领域。所以人工智能从出现开始就伴随着很多争议，比如与人类非常相似的人工生命的思想和人的伦理道德之间是否存在冲突等。有人认为，当人工智能拥有哦了人类的情感和思想之后，将会直接对人类的生存造成威胁。也有观点认为，人工智能和以往的技术革命存在根本性的不同，人工智能的精密度远超人类，随着人工智能在社会各行业领域的普及，势必会提高人类社会的失业率。
1.2大数据
大数据技术完成了普通软件在一定时间与范围内所无法处理、融合的海量信息。大数据只做观察与跟踪，并不做抽样检测。大数据技术主要是用来观察、分析人类行为与表现，其意义在于对数据的加工、处理和分析，并不在于大数据技术本身所具备的观察、追踪功能。大数据技术具有大量、多样、低价值密度、真实、高速等特点，只有依赖于计算机技术才能合理的运用大数据，然后通过云计算处理数据，最终实现大数据的增值。
数据价值与数据潜藏的信息，很大程度上是通过数据容量体现出来的。合理的运用大数据，只需要付出很低的成本，就能创造巨大价值。大数据技术有三种类型，分别是非结构化、半结构化、结构化。现阶段大部分企业采用的都是半结构化大数据，我们可以从三方面来理解大数据技术：（1）理论：大数据之所以能够获得大众认可并且广泛传播，正是因为大数据理论符合现代社会的价值观。以理论为依据，人们可以分析大数据的发展前景、大数据技术在各行业领域中发挥出的价值，总结大数据技术的时代意义。从大数据隐私出发，还可以深入探讨大数据技术对于人类发展的意义。（2）技术：分布式处理、云计算、感知与存储是大数据主要的技术类型，技术是保证数据准确性的重要前提，在技术的支持下，大数据才能在行业发展中体现出自身价值。（3）实践：理论与技术为大数据的发展奠定了基础，大数据的终极价值，是在实践中得以体现的。只有应用于社会实践中的技术，才有其实际意义。众所周知，如今各行业领域都运用了大数据技术，从网络到个人，从企业到政府，都有大数据的身影。大数据理论与技术的实践，为人们购物、出行、工作提供了很多方便，并促进了信息技术的飞速发展。
1.3云计算
云计算是基于互联网、计算机技术发展而来的，通过互联网中的服务信息、交互模式、动态易扩展等技术，形成虚拟化的信息数据库。云计算具有强大的运算功能，可以实现每秒钟十万亿次的计算，在气候预测、市场发展等各个领域中均有广泛应用。美国国家标准与技术研究院对云计算进行了定义——一种通过统计使用量进行付费的模式，可以为使用者提供更加个性化的网络服务。
2.人工智能、大数据、云计算的融合应用
2.1数据框架架构
信息技术行业、企业的计算机部门，融合技术的应用十分广泛，而且数据处理技术已经相当成熟，让工作人员从琐碎、重复的工作中解脱出来，显著提高了工作效率以及对资源的利用率。比如，邮政企业内部有很多部门，涉及的业务类型十分广泛，包括储蓄、理财、邮递等，每时每刻都会产生大量数据。邮政企业建立了大数据平台与决策分析系统，实现了精细化管理，通过挖掘和分析数据信息，管理人员能够动态掌握企业的经营发展状况，为后续业务的开展以及制定战略决策提供可靠依据，同时还能规划员工的职业发展与晋升。中国邮政大数据处理平台包括数据仓库集群、开发测试培训、湖集群、省服务、机械学习实验室等五个模块。下面分别进行概述：（1）湖集群：汇总邮政企业的业务数据，让数据池更加清晰、明确。（2）数据仓库集群：围绕市场发展规律优化数据库，为数据的集成化提供方便。（3）省服务集群：为省、市、县提供数据管理服务，构建集上传、下载、存储功能于一体的分析平台，提高信息数据的安全性与可靠性。（4）机器学习实验室：主要负责数据运算、构建业务模型、推广业绩。（5）开发测试集群：为企业与管理人员提供培训服务，提升员工的专业水平与综合素养，规避风险，提高服务质量。
2.2数据集市和数据仓库的迁移
大数据、人工智能、云计算的相互融合在企业数据集市以及数据仓库迁移中都有广泛应用，一些企业还在日常办公程序中加入了融合技术。中国邮政大数据平台通过Hadoop技术构建了逻辑数据集市与系统。企业数据存储量约为30TB，在线用户超过5万，平台支持同时查询1000张报表。2019年的数据显示，中国邮政的单日报表查询高达40万次。在迁移数据集市与数据仓库的过程中，人工智能、大数据、云计算系统框架并未发生改变，在提高工作效率的同时，有效控制了数据迁移的潜在风险。大数据平台在把Teradata模型迁移至Dadoop模型的过程中，技术人员需要修改大量语法，如果代码语言未经修改出现在平台中，平台会立刻报错。
结束语
综上所述，人工智能、大数据、云计算三者之间的联系十分紧密，三种技术的相互融合，可以为企业构建高效、准确的数据处理平台，提高数据的可控性，帮助企业制定科学的数据调控方案。在技术融合的过程中，需要了解数据处理技术的创新特点，以及三者的技术特点，以保证数据资源的高效利用，为持续性挖掘、应用数据提供支持。
参考文献
[1] 王侃. 人工智能、大数据和云计算的融合发展[J]. 信息记录材料,2021,23(2):170-172.
[2] 杨奔. 人工智能与大数据、云计算的融合发展[J]. 无线互联科技,2020,17(10):30-31.
[3] 何雪锋,陈静利,张鑫. 基于人工智能、大数据和云计算的作业成本法探究——以我国烟草工业企业为例[J]. 财会月刊,2018(17):69-72.
