人工智能驱动下多元智能技术的融合与创新路径研究

引言

近年来，人工智能迅猛发展，已广泛应用到社会生产生活的各个方面，正在深刻改变着社会。在信息化背景下，物联网、大数据、云计算、区块链等各类智能技术也在快速发展，并且每种智能技术各有其特色和适用场景，但当用于处理复杂问题时，也会存在各自的技术短板。人工智能作为引领新一代科技革命和产业变革的战略性技术，具有强大的学习能力、推理和解决问题的能力，人工智能的应用不仅可以作为多元化智能技术融合的内生动力，还可以通过人工智能技术与多元化智能技术有机结合，发挥人工智能的支撑引领作用，实现人工智能与多元化智能技术的协同融合，为解决各类全球性问题和各行业产业升级转型带来新的机遇。因此，探索和开展人工智能驱动下的多元化智能技术融合创新成为行业研究的重要方向。

一、人工智能与多元智能技术融合的意义

推进人工智能与多元智能技术的融合首先可以提升技术性能，在人工智能的集成作用下，推进多种智能技术的结合，可以融合多种技术各自的优点，并且弥补每种技术的缺陷，从而对技术本身做出性能上的大幅改进。比如将人工智能和物联网相结合，实现物联网设备的智能感知、智能决策，在相应环境中实时改变工作状态；将大数据与人工智能相结合，为人工智能提供大量数据支撑，人工智能学习和判断更为精确[1]。其次，集成化技术群可产生新技术群的新应用和新解决方案，带来技术群的新应用空间。例如，人工智能+物联网 + 大数据在医疗上的应用，可实现远程医疗检测诊断、健康监测和预测。最后，新兴技术的发展融合可以推动多元智能技术的发展，并为产业变革和传统产业转型提供新的动能，促进新业态的培育。比如智能制造，通过智能、传感器、大数据等技术在制造业领域的深度融合，可以完成产品生产过程的自动化，智能化及柔性化生产，提升产品的生产效率及质量，促进传统产业的转型升级。

二、人工智能与多元智能技术融合的挑战

从技术融合面临的挑战来看，一是存在数据共享难题。由于采用不同智能技术产生的数据格式、标准和存储方式不同，导致数据难以共享集成，加之数据安全、隐私保护等原因使得企业和组织不愿意进行数据共享，降低了数据资源的有效利用程度。二是技术之间的深度协作和融合存在挑战。在技术融合中，彼此在算法、架构、运行机理等方面均存在区别，人工智能、物联网、大数据等诸多技术的相互间无缝协同或深度融合均存在问题。例如，人工智能算法对数据的纯净度要求和计算性能要求等较高，而物联网采集设备的数据采集和通信能力又比较有限，如何让两种技术和装置能够高效地协同工作具有困难。三是人才短缺，人工智能技术与其他技术相结合并不断创新，需要的是掌握人工智能技术，并且掌握物联网、大数据等相关技术的复合型人才，实际上，复合型人才在市场上非常短缺，人才缺口问题是影响技术相融合的主要障碍。四是法律法规不完善，技术融合不断产生新的应用和新的业态，现行的法律法规对技术发展诉求具有滞后性，在数据隐私保护、知识产权、责任归责等方面存在法律漏洞，容易导致技术融合创新面临法律风险。

三、人工智能驱动下多元智能技术的融合与创新路径

（一）构建数据共享与协同平台

基于人工智能驱动的多元智能技术融合中，应致力于构建统一的数据标准规范，具备打破数据孤岛的条件，多智能技术数据共享交换机制。通过构建基于区块链的去中心化数据共享机制，能够保障数据安全，并且确保数据可信可追溯[2]。此外，还可以基于人工智能技术的驱动，利用数据治理技术来清洁、统一、分析数据提高数据质量和可用性，从而形成优质数据，将优质数据供给人工智能和其他智能技术，可以从整体上提升技术迭代后的质量。

（二）促进算法协同与优化

促进算法协同与优化环节中，应结合技术融合的领域，深入研究并开发适合多种智能技术融合的算法，进而实现多种算法的融合。比如，将人工智能算法，如机器学习算法与物联网算法如物联网感知算法相结合，可以实现物联网感知设备的智能感知与智能决策。利用大数据分析算法优化人工智能算法，如数据集优化算法，可以提高人工智能模型的精确度和泛化能力，在实践应用中，通过优化算法改进算法提高技术融合计算量的降低与优化以及促进资源开销的降低。

（三）推动技术标准统一

实现技术的融合，需要将多种格式和不同类型的数据进行整合。因此，人工智能驱动下多元智能技术的融合与创新中，应编制统一的技术标准及规范，即涉及数据接口、通信协议、安全要求等，以此实现各类智能间的技术兼容和互操作，此过程中，还要积极鼓励相关行业协会、企业、科研院所加强协同，共同参与标准编制，有力推广并规范融合技术的标准化进程，为实现技术融合与创新奠定坚实基础。

（四）加强人才培养与合作

人才是促进行业发展的重要支撑，为此，高校和职业院校应调整专业设置和课程体系，加强人工智能、物联网、大数据等相关专业的建设，培养复合型技术人才。企业和科研机构应加强与高校的合作，建立产学研用协同创新机制，为人才提供实践和创新平台。此外，还要加强国际人才交流与合作，引进国外先进的技术和经验，提升我国多元智能技术融合创新的水平 。

（五）完善法律法规与政策支持

完善政策法规能够为行业的可持续发展提供助力。在此过程中，政府应加快制定和完善数据隐私保护、知识产权、责任界定等法律法规，为技术融合创新提供法律保障，同时出台技术融合创新的鼓励政策，财政补贴、税收优惠、项目扶持等对激发企业加强研发投入，推动多元智能技术融合创新具有积极作用。

结语：

多元智能技术在人工智能发展背景下的融合是技术发展的必然，具有重要的现实意义。推进融合的过程中，应从数据的共享和协同平台搭建、促进算法的协同和优化、助推技术标准的统一、加强人才的培养和协作、完善法律法规和政策支持等方面出发，解决多元智能技术融合进程中的种种问题，实现多元智能技术融合和创新发展。

参考文献：

[1]董扣艳,张雨晴.生成式人工智能发展与治理的哲学省思[J].福建师范大学学报:哲学社会科学版, 2023(4):48-63.

[2]岳泽宇.跨模态人工智能:融合视觉与语言的新趋势[J].Electronic Communication & Computer Science, 2024, 6(8):117.