当前人工智能在电子信息技术中的应用

近些年在各行业领域中，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术都有广泛且深入地应用。针对 AI 本身来说，是通过模拟人的思维信息过程，把人脑结构与机器结构进行融合，制造出“类人脑”的机器。本研究的主要目的，是探讨在电子信息技术中应用 AI，对推动产业发展、促进电子信息技术水平提升等方面的优势，并对其中存在的挑战提出针对性的解决措施。

一、人工智能概述

作为一种综合性、前沿性的学科，人工智能融合了多学科知识，包含了语言学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学等，可以通过对人类思维和行为的模拟，智能化处理复杂问题。在 AI 技术下，可以通过机器学习算法学习和分析海量的数据信息，不断改进性能，确保各项操作和决策更加科学。AI 的核心技术之一，机器学习融合了多个领域的交叉学科，有优化理论、神经网络、逼近理论、系统辨识、统计学等，实现最优的决策策略。另外还有深度学习，可以通过神经网络模型，对人脑神经元的连接方式进行模拟，将数据中的深层次特征进行挖掘。除此之外还有自然语言处理（NLP）、计算机视觉技术、知识图谱、人机交互等关键技术，这些技术的融合协同发展，为电子信息技术以及其他领域的发展提供了重要推动力。

二、人工智能在电子信息技术应用中面临的挑战

（一）技术挑战

在电子信息技术中应用 AI 技术，可以通过深度学习中的卷积神经网络（CNN），在目标检测、图像识别等领域具有显著的应用效果。在医疗领域应用 AI 算法，可以在疾病诊断、制定治疗方案等方面提供重要支持。在金融领域应用 AI 算法，可以分析海量的金融数据，对客户信用风险进行评估。但实际在应用 AI 算法的过程中，受到不可解释性、复杂性等因素的影响，在不同领域应用 AI 算法都存在模型训练困难、计算资源高需求的特性。

（二）伦理道德挑战

在电子信息技术中应用 AI 技术，伦理道德问题是比较突出的问题之一，其中，算法偏见为较为突出的一个表现。在进行 AI 算法决策时，需要海量的数据训练，但如果数据存在偏差，得出的结果与实际也会存在较大的偏差，导致决策结果不公平。对我们日常工作生活影响最直接的是隐私保护，随着 AI 的深入且广泛地应用，需要对大量个人数据进行收集，导致个人隐私泄露的风险大大增加。例如，被称为“泄漏之母”（MOAB）的巨型数据泄露库，过去几年泄露的数据文件总容量高达 12TB，共包含 260 亿条记录。

（三）产业协同发展挑战

对于电子信息技术与 AI 的协同发展，产业链协同的问题对产业的整体发展都带来了巨大影响。在当前的电子信息技术产业链中，上游企业主要是对关键零部件生产和核心技术的研发，中游企业主要是产品制造和系统集成，下游企业则是关注售后服务和产品销售。只有上下游企业之间的高效协同，才能充分发挥出 AI 技术对每一个环节的智能化支持。但从实际情况可以看出，当前的上下游产业链存在合作模式不清晰、利益分配不均、信息不对称等诸多问题。

三、人工智能在电子信息技术中的应用

（一）数据采集整理

电子信息技术在当前数字化时代下呈现飞速发展的态势，作为数据处理的基础环节，数据采集和整合直接关系到数据分析结果的准确性和决策的科学性。在 AI 技术支持下，可以通过强大的智能化和自动化能力，大幅提升数据质量和工作效率。例如，各大电商需要对海量的用户行为数据进行实时分析，在 AI 技术支持下，可以通过对智能爬虫程序的部署，在机器学习算法支持下，对用户评价、商品信息等关键数据进行识别和提取、再利用 AI 技术下的自然语言处理技术，提取关键词和情感分析，为平台的精准营销和个性化推荐提供了重要支持。在完成数据的采集整理外，还需要将数据中潜在的价值信息准确挖掘出来，为企业的决策提供有力支持，提升企业的核心竞争力。

（二）网络安全维护

作为目前各界人士都关注的课题，网络安全在数字化时代下变得越发重要。在开展网络安全维护的重要环节，入侵检测和防范至关重要。特别是随着 AI 技术的应用，为入侵检测和防范提供了重要支持，例如对可以实时监测和分析网络流量，在机器学习算法支持下对入侵行为及时发现并组织，让网络安全防护能力得以提升。例如，XX 电商企业在开展网络安全防护的过程中，为了确保平台的稳定运行和用户的信息安全，引入了 AI 入侵检测系统，该系统可以通过机器学习算法实时监测网络流量，构建网络行为模型，如果发现异常行为会触发预警机制，对防火墙策略自动调整，过滤和阻断恶意流量。并发送警报信息，由安全管理员对攻击来源和手段进行分析，制定针对性的防护措施。

（三）工业自动化控制

AI 在工业生产领域变得越发深入，为工业领域带来了革命性变革。其中，在工业自动化控制中应用 AI 技术，可以实现对生产线故障诊断和调度的自动化、智能化，大幅降低生产成本的同时，也有效提升了生产效率和质量。例如，XX 汽车制造企业的生产调度方式已经无法满足新时代的发展要求，需要引入基于 AI 的智能调度系统，该系统可以实时分析生产线上的各种数据，如：物料供应、生产进度、设备状态等；再联合数据挖掘技术等，确保制定的生产调度方案的最优化。基于 AI 技术的故障诊断，可以基于深度学习故障诊断系统，对设备的运行电流、振动、温度等运行关键参数，通过传感器实时采集、分析，确保设备始终保持良好的运行状态。

四、结束语

综上所述，通过分析研究人工智能在电子信息技术中的应用，发现二者的联系变得越发密切，产生的影响也越来越大。逐步推进 AI 技术与电子信息工程的协调发展，促进二者的深度融合，对 AI 应用程度进行扩展的同时，也让电子信息技术的难点得到有效解决，为我国高新技术领域的发展提供更多的技术支持。

【参考文献】

[1] 于翔, 喻文琦 . 人工智能在电子信息技术中的应用路径探析[J]. 信息与电脑( 理论版),2024,36(16):197-199.

[2] 王 丽 雅 , 刘 传浩 , 吴 修安 , 等 . 人 工智 能在 电子 信息 技术 中的应 用 [J]. 信 息 记录 材料,2025,26(02):96-98+107.

[3]谭馨怡,谭胜男.人工智能在电子信息技术中的应用探究[J].中国信息界,2024,(04):167-169.