电子信息技术在人工智能领域中的作用及运用分析

一、引言

人工智能的崛起引发了全球范围内的科技革命，其在医疗诊断、智能驾驶、金融风控等领域的应用，正深刻改变着传统行业的运作模式。从能够精准识别图像的深度学习模型，到可以自然交互的智能语音助手，人工智能的每一次突破都离不开技术的积累与创新。而电子信息技术作为现代科技的基石，为人工智能的发展提供了从底层硬件到上层应用的全方位支持。

电子信息技术涵盖了微电子、通信、计算机等多个分支，其发展水平直接决定了人工智能技术的落地能力。没有高性能芯片的算力支撑，复杂的神经网络模型难以高效运行；缺乏高速稳定的通信网络，海量数据的实时传输与交互便无从谈起；脱离了先进的数据处理技术，人工智能算法也无法从纷繁复杂的数据中挖掘有价值的信息。因此，深入研究电子信息技术在人工智能领域的作用及运用，对于理解二者的内在联系、推动技术融合具有重要意义。

2 电子信息技术在人工智能领域中的作用

2.1 数据采集与传输的核心载体

数据是人工智能模型训练与决策的基 息技术中的传感器技术是数据采集的 “触角”。在工业生产中，温度传感器、压力传感 关键部位，实时捕捉设备的运行参数，如电机转速、轴承温度等， 或无线网络传输至数据中心，为人工智能的设备故障预测 高效通道。5G 技术凭借低时延、高带宽的特性，满足了人工智能对实 大容量、抗干扰的优势，成为数据中心之间海量数据传输的主力，支撑着人 练数据的交互与共享

2.2 硬件性能的强大支撑

微电子技术的进步是人工智能硬件发展的 “引擎”。芯片作为硬件的核心，其性能直接影响人工智能的运算效率。图形处理器（GPU）凭借并行计算能力，解决了传统中央处理器（CPU）在深度学习模型训练中的算力瓶颈，使得原本需要数月的训练任务可缩短至数周。张量处理器（TPU）专为神经网络设计，在处理矩阵运算时能效比更高，广泛应用于移动端人工智能设备，如智能手机的面部识别功能便依赖 TPU 的高效计算。存储设备的发展也为人工智能提供了有力保障。固态硬盘（SSD）的高速读写能力，让人工智能系统能快速调用海量训练数据；分布式存储技术则通过将数据分散存储在多个节点，可实现 PB 级数据的安全存储与高效访问，进而满足大型人工智能模型对数据存储的需求。

2.3 算法实现与优化的关键工具

电子信息技术为人工智能算法的开发与优化提供了丰富的工具与环境。编程语言是算法实现的 “桥梁”，Python 凭借简洁的语法和丰富的库函数，成为人工智能开发的首选语言，其内置的 NumPy、Pandas 库为数据处理提供了便利，TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架则封装了复杂的底层计算，让开发者能专注于算法逻辑设计。例如，利用 PyTorch 可快速搭建卷积神经网络，实现图像分类功能。

在算法优化方面，硬件加速技术发挥着重要作用。专用集成电路（ASIC）针对特定人工智能算法进行设计，如用于语音识别的 ASIC 芯片，能显著提升算法的运行速度。并行计算技术通过将任务分解到多个计算单元同时处理，可缩短算法的执行时间，在深度学习模型训练中，数据并行和模型并行技术的应用，让超大规模模型的训练成为可能。

3 电子信息技术在人工智能领域中的运用

3.1 数据处理方面

电子信息技术为人工智能的数据处理提供了高效解决方案。数据清洗是数据处理的第一步，借助电子信息技术中的数据库技术，可对采集到 补缺 格式转换等操作。数据特征提取是数据处理的关键环节。电子信息技术中 取有价值的特征。在语音识别中，傅里叶变换将声音信号转换为频谱图， 谱系数（MFCC），这些特征作为人工智能模型的输入，大幅提升了语音识别的 此外， 大数据处理框架如 Hadoop、Spark，可实现海量数据的分布式处理，让人工智能算法能在短时间内完成对 TB 级数据的分析。

3.2 数据资源共享

电子信息技术打破了数据孤岛，为人工智能的数据资源共享提供了支撑。云计算平台构建了数据共享的“枢纽”，不同机构可将数据上传至云端，通过权限管理实现数据的安全共享。区块链技术为数据共享提供了可信环境。其去中心化、不可篡改的特性，确保了数据在共享过程中的完整性和安全性。在供应链领域，上下游企业通过区块链共享物流数据，人工智能算法基于这些数据可实现需求预测和库存优化，同时区块链的透明性也减少了数据造假的风险。

3.3 网络信息安全

在人工智能时代，网络信息安全面临严峻挑战，电子信息技术成为保障安全的 “盾牌”。加密技术能对数据进行保护，对称加密算法如 AES 可对传输中的数 密 非对称加密算法如 RSA 则用于身份认证，确保数据在人工智能系统的采集、传输和存 信息技术的结合还能提升安全防护能力。基于电子信息技术的入侵检测系 统 法通过分析流量特征，能快速识别异常行为，如木马攻击、DDoS 攻击等， 并及时发出警报。 名技术利用电子信息技术确保数据的完整性和不可否认性，在人工智能模型的版权保护中发挥着重要作用，防止模型被非法篡改和盗用。

3.4 软硬件工程

电子信息技术推动了人工智能软硬件工程的协同发展。在硬件工程方面，电子设计自动化（EDA）工具简化了人工智能芯片的设计流程，通过计算机辅助设计，工程师可快速完成芯片的布局布线和性能仿真，缩短芯片的研发周期。在软件工程方面，软件开发工具包（SDK）为人工智能应用开发提供了便利。百度的 PaddlePaddleSDK、阿里的 PAI SDK 等，集成了丰富的人工智能算法和接口，开发者无需深入了解算法细节，便可快速开发出智能应用，如人脸识别门禁、智能客服等。此外，软件测试技术确保了人工智能系统的稳定性，通过自动化测试工具对软件进行压力测试、功能测试，及时发现并修复漏洞，保障系统在实际应用中可靠运行。

4 结论

综上所述，电子信息技术在人工智能领域中扮演着不可替代的角色， 从数据采集传输到硬件支撑，再到算法优化，全方位赋能人工智能的发展。在具体运 资源共享、网络信息安全和软硬件工程等方面的表现，进一步凸显了二 子信息技术将持续为人工智能提供更强大的支撑，推动人工智能在更 同创新，攻克技术难题，如提升硬件算力、优化数据处理效率、强化网络安全防护 促进 的健康发展，为社会经济进步注入新动能。

参考文献

[1]徐美丽.电子信息技术在人工智能领域中的作用及运用分析[J].信息与电脑，2025，37（01）：104-106.

[2]凌明毅.电子信息技术在人工智能中的应用[J].集成电路应用，2025，42（03）：418-420.