引言

在大数据与物联网高速发展的今天，电子信息技术是人工智能数据采集、算力支撑、安全保障的关键基础，人工智能的智能分析能力进一步拓宽电子信息技术的应用范围。二者协同创新在提高技术性能的同时，也衍生出智慧医疗和智能制造等新应用场景。本文基于技术互补性和应用广泛性，论述电子信息和人工智能的融合特征，着重分析它们在资源共享和软硬件升级等方面存在的问题、在信息安全和数据支撑方面进行了应用，希望对今后智能技术发展有借鉴意义。

一、电子信息技术与人工智能融合的特点

电子信息技术与人工智能（AI）的结合已经成为现代科技进步的显著方向，这展现了信息技术与智能应用之间的紧密融合。这种整合的核心特征，一是数据处理能力显著增强。在电子信息技术特别是大数据、云计算、物联网飞速发展的今天，人工智能可以凭借更丰富更准确的数据源来提高自身学习与决策效率。实时地对海量数据进行分析处理，使AI能在较短的时间内从海量数据中发掘出宝贵的规律和模式，以便做出更智能地判断和推理^[1]。二是电子信息技术高速传输和存储能力给人工智能带来强大基础设施支持。随着5G技术逐步推广，信息传输速度加快、容量增大，为人工智能实时运用于分布式网络，特别是智能交通、无人驾驶等领域提供了可能、在智能制造等方面，进一步提升AI实时反馈与自动调控能力^[2]。

二、电子信息技术在人工智能中的应用

（一）实现网络线上资源共享

在人工智能（AI）领域，电子信息技术的运用不只是为了硬件和软件的辅助，更重要的是为了在网络上实现资源的在线共享，大大提高AI系统计算效率，扩大应用场景。具体而言，网络资源共享技术使分布式计算可以实现不同地理位置节点间的无缝连接，极大增强数据流动性与计算能力集成性。在云计算与大数据技术不断发展的背景下,AI应用通过云平台能够动态地获取需要的计算资源、存储空间、数据支持等信息，避免传统单机对计算资源的限制^[3]。尤其在深度学习、大规模数据处理等领域，网络资源共享可以提供跨地域计算能力，使AI系统更有效地进行海量数据培训。例如，深度神经网络（DNN）的培训需求巨大的计算能力，但借助云计算平台,AI有能力获取大量的计算资料和数据，由此加快训练过程并提高了模型准确性及泛化能力。

（二）软件与硬件升级技术

随着人工智能（AI）技术的不断进步，对软件和硬件的升级与完善成了提高其性能的核心要素。随着电子信息技术的持续发展,AI系统不仅在算法方面实现了持续的创新和优化，同时在硬件基础设施上也实现了明显的突破。第一，在软件层面上，对AI算法进行优化是增强系统性能的一个重要手段。深度学习、强化学习这类复杂算法，在实践中需依靠高效编程框架与优化计算模型。为应对这些特定的需求，近些年，涌现出了几种专为AI打造的软件架构，例如TensorFlow和PyTorch等，这些框架在提供更有效的计算接口的同时，也可以和硬件进行深度集成以实现硬件性能最大化。例如，深度优化算法可以在图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）上实现并行计算，从而显著提升处理速度和计算能力。第二，从硬件的角度看，随着集成电路技术的持续进步,AI所需的硬件设备也在不断更新，以更好地满足AI算法的计算要求。专门设计的AI芯片，例如TPU、FPGA、AI加速卡等，由于其高度的并行性和独特的计算框架，可以显著提高AI处理任务的执行效率，特别适用于大规模数据处理，实时推理等应用场合，有着其他方法无法代替的优点。

（三）网络中的信息安全技术

随着人工智能（AI）技术的持续进步和广泛应用，信息安全问题逐渐成为公众关注的核心议题。尤其在网络环境中,AI系统部署运行过程中涉及到海量敏感数据传输和存储，如何保障AI系统安全性已成为技术融合过程中面临的关键性难题之一。第一,AI领域信息安全技术主要表现为数据保护与隐私保护。由于AI系统一般都要依靠海量训练数据进行训练，而训练数据中常常含有个人隐私、企业机密以及其他敏感信息，所以，如何将其存储到数据中、在传输与处理的过程中保证其不会被非法篡改与泄露是保证AI安全的根本。在最近的几年中，动态加密、差分隐私等基于加密技术的解决策略，已逐步被认为是维护数据隐私和安全性的关键方法。通过上述技术，使得AI系统能够运行于加密数据之上，保证数据的传输与计算时的隐私，也确保AI模型训练与推理不会受到影响。第二，网络环境下AI系统的安全还面临防范恶意攻击、系统滥用等问题。人工智能模型有可能是攻击者攻击的对象，如恶意的数据注入攻击和对抗性攻击。对抗性攻击会通过蓄意制造干扰输入数据来引诱AI模型误判，从而影响系统决策精度。所以，加强AI系统防御对抗性攻击能力就成了提高系统安全性的重要发展方向。为此，研究者提出了多种基于网络安全的防护措施，如对抗训练、模型正则化、检测异常行为等手段，这些技术可以有效提高AI模型的鲁棒性，降低其受到攻击的风险。

（四）数据采集与分析技术

数据采集与分析技术作为现代人工智能（AI）系统不可缺少的核心部分，数据采集与分析质量的好坏直接影响AI模型的应用效果与范围。第一，数据采集技术的发展为AI培训与优化工作提供了大量准确的数据来源。以往数据获取方式往往依靠人工操作或者传感器获取，效率低，易受人为干扰。随着物联网（IoT）技术的不断进步，各种智能设备逐渐被集成到各种终端设备中，它们可以通过实时传感器和网络连接来自动收集环境、人体、设备等多方面的数据。这些数据获取不仅精度高，实时性强，而且可以大范围地涵盖各种场景，例如智能家居，健康监测，自动驾驶等等。特别在无人驾驶和智慧城市应用场景下，获取实时数据是保证系统正常工作及智能决策的根本。第二，数据分析技术对AI的影响特别重要。在大数据技术日趋成熟的背景下，数据分析已经由传统批量处理模式向实时分析过渡。大数据平台采用并行计算和分布式存储的方式可以对海量数据进行有效地处理并从中抽取有价值的数据。AI模型训练的过程实质上就是数据的特征提取和模式识别的过程，数据分析技术借助统计学方法、机器学习算法、发掘数据潜在的规律及趋势。尤其在数据预处理环节，对数据进行清洗、去噪、归一化是保证后续分析精度的一个重要环节。得益于深度学习和其他先进算法的涌现,AI现在能够从复杂数据集中自动地学习和识别更为抽象的特性，进而增强其在预测、分类、决策方面的能力。

结语

电子信息和人工智能技术融合运用显示出巨大协同效应，对智能系统性能优化和场景落地具有重要支持。研究显示，从资源共享、软硬件协同、安全防护、数据赋能等方面看，二者深度融合既促进技术创新又加快产业智能化升级。未来随着5G、边缘计算的不断进化，电子信息和人工智能交叉应用范围会进一步扩大，从而为智慧社会打造一个更加高效、安全、智慧的技术生态。

参考文献：

[1]林玉洁,石政远,代贤乐.电子信息与人工智能交叉型实验教学实践[J].电气电子教学学报,2023,45(3):176-179.

[2]杨国平.计算机通信技术与电子信息在人工智能领域的实践策略[J].微型计算机,2024(1):157-159.

[3]万菊.人工智能技术在企业信息化过程中的应用与合规[J].电子商务评论,2024,13(2):3690-3695.