大数据人工智能和实体经济深度融合运用探析.docx

大为岷I智脚实体经济深度i蛤运脚折在人工智能、大数据的影响下，互联网经济实现了快速发展，而实体经济受到了一定的冲击。在新时期，为促进实体经济发展，实体经济应该尝试和人工智能、大数据深度融合，促使实体经济突破发展困境。论文在分析大数据、人工智能和实体经济深度融合运用策略的基础上，探索大数据、人工智能和实体经济的具体融合运用。1引言现阶段，要实现实体经济的发展，其应该尝试和人工智能、大数据等新型技术融合发展。而在其融合发展中，基于我国国情，应该重视制造业、农业和先进技术的融合，让实体经济实现经济效益的增长。2大数据、人工智能与实体经济深度融合运用的策略2.1 设立整合推进机构现阶段，在政府机关单位内部，人工智能、大数据等新型技术正获得逐步应用，影响着不同主管部门的运营管理，如科技部、发改委及市监局等1。而分析政府部门实际的组织架构可知，要促使人工智能、大数据和实体经济的深入融合，现在还缺乏有效的统筹规划部门。现有的管理方式，无法对上述高新技术全面有效地运用，因此，技术应用会存在碎片化发展的问题，不同行业或者生产部,无法实现良好沟通，不能对有效信息顺利传递，让信息数据实际的共享环节发展受到抑制。为此，应该尝试在国家层面设置整合推进机构，让实体经济、信息技术可以实现深度融合,做到信息共享,让各项技术的应用得到更适宜的环境,最大限度发挥其应用效果。2.2 打造大数据中心在信息技术的逐步发展及应用下，更多新型技术出现，而我国在新型科技上,没有完善其对应的侵权追责、使用权等方面政策，在各企业间，也未能针对数据信息完成共享平台的构建。因此，在大数据行业会出现一定的混乱状况。由此可见，针对大数据应该将顶层设计做好，国家可以尝试建立大数据中心，让企业可以共享数据资源，降低数据的利用及研发消耗的资源成本。在大数据中心的建立下，能对科技数据实际的所有权进行明确记录，完善使用权的相关规定，针对权利保护，构建责任追究的实际机制，使其和科技发展的当前技术要求相符，能对不同行业内的发展乱象进行解决，让实体经济维持良好的运行态势。通过大数据共享，让高新技术的运用得到深化，让高新技术本身不断进步。2.3 加大宣传力度在国内，在更多企业的发展中，其对互联网方面的生产经营没有正确意识，在互联网的应用上，一般还围绕销售展开，未能对人工智能、大数据等先进技术在自身生产经营当中的应用充分认识。以企业实际的基础设备进行划分，更多企业不但没有充足的数据采集设施，也没有互联网方面、高新技术方面的优秀人才,不能对人工智能、大数据等技术的优势正确认识。为解决上述问题，国家应该对宣传的方式进行改善，促使企业能够通过直观途径，掌握信息技术在企业制造、设计等环节发挥出的作用、存在的优化空间等，让企业可以对高新技术提高应用信心,主动将各类技术在生产经营内进行应用，让实体经济发展的进度得到加快。2.4 鼓励商业模式创新在实体经济及人工智能、大数据实现深度融合后，可以对更多创新技术进行应用，并产生新型的商槊形式，让新行业实现发展2。但是，新模式的创新，一般会导致旧模式受到较大冲击。为此，国家应该出台有效的激励政策，监管随之产生的新型商业模式，将兼收并蓄、创新发展作为核心。以产品众筹为例，它是将互联网作为基础，基于制造业、农业及信息技术融合发展，出现的商业新型模式。在此类模式的应用下，可以帮助企业项目解决一定的资金不足问题，让项目可以继续推进。在现阶段，针对此模式国内还未出台完善的政策规范，其法律监管的框架未能合理构建，因此，其模式运行会存在一定问题，需要给予关注。3大数据、人工智能与实体经济的具体融合运用在我国，制造业、农业属于实体经济的两大重点内容，要促使实体经济、人工智能和大数据实现深度融合，当下可以尝试基于新型技术，做好对制造业、农业的改革优化。3.1 制造业首先，在制造业中，受新型技术应用的影响，可以对产业链新型格局进行开拓，让制造业改变服务的具体形式3。以C2B为例，它是一类新出现的商业模式，可以让消费模式发生转变，是一种先需求再生产的模式。而在制造业出现服务化升级后，可以让消费者得到服务、产品及科技的有机结合体，确保消费者对各产品提出的各类需求得到满足。而在虚拟生产的影响下，企业可以构建合作生产的平台。在企业生产资料数据化后，能将内部变成虚拟的生产平台，让个部门都能尝试生产，让企业成为内部生产平台。在人工智能、大数据的影响下，企业间也可以共享生产，借此快速转型。企业可以借助虚拟生产的平台，应用智能化生产，完成部门一体化产品的研发、销售等过程，达成柔性生产目标。其次，在制造业中，人工智能、大数据的应用，能促使生产、服务及管理等环节实现智能化发展,让智能电视、智能家居及电子材料等都能实现规模化生产，确保研发产业化。企业可以尝试将图像识别、智能语音及人工智能应用于不同智能产品的研发，让数字建模、移动互联网及大数据等可以实现技术融合，让产品可以实现在线的故障维护及诊断，推动制造业的进步发展。最后，在制造业生产中，影响产品质量的重要因素是设备因素。在大数据、人工智能等技术的支持下，可以对设备进行传感器的安装，便于企业掌握各台设备运转的真实状况，并在产品质量发生偏差后，企业可以将生产问题追溯至各个员工及具体设备上，提升产品的质量。以生产控制中心为例，它可以对整体过程内单个参数进行控制，而单个参数处在正常范围时也会存在某些质量问题,例如，当各个参数处在一个临界的状态内，它们综合之后便会出现质量问题。在传统的问题控制方式中，一般重视数据筛选还有参数分析，由人工分析介入完成质量预测。但参数分析需由人工经验完成判断，导致预测模型中，不能全面描述产品加工信息的问题。而在大数据模式中，基于产品加工的工艺流程，针对产品质量的各个数据，可以将其按层次完成组织，通过神经网络对产品加工质量数据存在的相互作用机理深度学习，确保更深层次、全面地描述产品生产的质量问题。3.2 农业首先，在我国农业生产的形式是由农民群众生产农产品，再由批发商进行收购，最终对农产品统一零售，完成产品销售的环节。而在信息化时代，此形式的落后性逐步显现，不再满足农业发展的需要。第一，农民群众、消费者及多层经营者，他们不能完成直接交流沟通，且农产品的产地来源往往不清晰，其品质安全无法获得保障，很多消费者对此不能放心。第二，农产品在长时间运输后，会产生大量流通及时间成本，产品运输发生耗损。而人工智能、大数据等技术的应用，能让农产生产改变销售形式，借助信息技术的创新，解决产销形式落后会导致的上述问题。其次，在农业生产中，受各地经济实力的影响，整体的生产智能化、信息化程度存在差异，生产存在较高劳动成本，生产的效率往往参差不齐，不能保障农产品的整体品质。而在人工智能、大数据等技术的支持下，农业生产可以对物联网等技术灵活使用，不仅可以让农业产销的实际模式实现创新发展，确保对农业环境的安全监管得到加强，也能让环境监测的设备提高数据精准度，为农民群众提供农产品真实的生长状况，或者灾害预防的实际布置状况。在智能设备的及时监管或者炎害诊断等功能的影响下，农民群众可以提高生产产量，并确保产品的安全及品质，将对农药、工业化肥的应用量降低，确保农业生产的绿色化发展，减少农业环境污染。4结语信息化时代的来临，让人工智能、大数据等技术逐步进入人们视野，并在各行业内获得了一定程度的利用，特别在互联网等新型行业领域内的应用范围更广。而在人工智能、大数据促进虚拟经济发展的背景下，实体经济的发展受到了较大冲击，使传统行业面临发展瓶颈。为改变此类状况，实现实体强国，应该尝试实体经济、人工智能及大数据的融合发展，让新型的科技成为实体经济改革发展、应对新时期挑战的重要动力，弥补实体经济发展的不足，促使实体经济适应时代趋势，实现繁荣发展。