摘要：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)的深度融合不僅是技術(shù)層面的革新，更是推動(dòng)社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要引擎。二者有機(jī)融合能夠增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的智能性與自適應(yīng)性，使得網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整資源配置，有效應(yīng)對(duì)突發(fā)流量高峰，確保關(guān)鍵業(yè)務(wù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)探討二者融合的必要性與融合期間的關(guān)鍵技術(shù)，探討具體的應(yīng)用實(shí)例及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，旨在提升系統(tǒng)性能與效率。網(wǎng)絡(luò)形態(tài)與AI的融合將呈多元化方向發(fā)展，為各領(lǐng)域發(fā)展帶來(lái)新機(jī)遇。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)；人工智能技術(shù)；融合；應(yīng)用

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）15-0069-03

0引言

在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)的交匯融合正成為重塑信息科技格局的關(guān)鍵力量。近年來(lái)，5G和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)迅猛發(fā)展，全球數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境時(shí)逐漸暴露出瓶頸，亟須進(jìn)行體系升級(jí)與架構(gòu)創(chuàng)新。人工智能技術(shù)具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)解析與決策優(yōu)化能力，為突破這些瓶頸提供了全新視角，為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的智能化升級(jí)開(kāi)辟了新路徑。二者融合背景下，網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)流量模式的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)以及對(duì)資源分配的智能調(diào)度，提升網(wǎng)絡(luò)的整體效能。鑒于此，本文圍繞計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)的必要融合、關(guān)鍵技術(shù)、典型應(yīng)用，以及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)等方面展開(kāi)深入探討。

1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)融合的必要性

1.1網(wǎng)絡(luò)智能化需求

當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代網(wǎng)絡(luò)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張，應(yīng)用場(chǎng)景也愈發(fā)復(fù)雜多樣，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)管理模式正遭遇前所未有的挑戰(zhàn)。其中網(wǎng)絡(luò)流量的動(dòng)態(tài)變化特性使得準(zhǔn)確預(yù)測(cè)變得極為困難，進(jìn)而引發(fā)頻繁的網(wǎng)絡(luò)擁塞現(xiàn)象[1]。具體而言，在大型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中，因流量突發(fā)而造成擁塞事件，不僅影響了網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行效率，還增加了運(yùn)維成本。而人工智能技術(shù)的引入為解決這一問(wèn)題提供了新的思路，通過(guò)深度學(xué)習(xí)等算法，人工智能能夠?qū)Ａ康木W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，有效提升管理效率并降低運(yùn)維成本。舉例來(lái)說(shuō)，智能安防系統(tǒng)借助AI實(shí)時(shí)解析監(jiān)控視頻，自動(dòng)預(yù)警異常事件，減少人工巡查頻次。這種智能化管理方式能夠提前預(yù)判并預(yù)防網(wǎng)絡(luò)擁塞，有效優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源的分配與利用，并提升網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和可靠性。

1.2人工智能發(fā)展對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴

人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，尤其是大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與部署，對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境提出了更為嚴(yán)苛的要求。在人工智能模型訓(xùn)練過(guò)程中，海量數(shù)據(jù)的高效傳輸與處理至關(guān)重要。任何微小的傳輸延遲都可能顯著降低訓(xùn)練效率，甚至影響模型的最終性能。因此，高速、穩(wěn)定的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)成為支撐人工智能模型訓(xùn)練不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施。隨著分布式AI系統(tǒng)興起，多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間需要大規(guī)模并行處理。若缺乏高帶寬、低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)支持，則協(xié)同效率將大打折扣，從而制約AI在更復(fù)雜場(chǎng)景下的應(yīng)用潛力[2]。

2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)融合的關(guān)鍵技術(shù)

2.1基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)技術(shù)

在二者融合的進(jìn)程中，基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)技術(shù)成為提升網(wǎng)絡(luò)管理效能的關(guān)鍵一環(huán)。這一技術(shù)突破為網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)化配置與提前調(diào)配提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐，有效提升了網(wǎng)絡(luò)的整體運(yùn)行效率與穩(wěn)定性。該技術(shù)借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，特別是長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），對(duì)海量的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與學(xué)習(xí)。通過(guò)收集不同時(shí)間段內(nèi)的流量狀態(tài)、協(xié)議類(lèi)型和傳輸規(guī)模等多維數(shù)據(jù)，構(gòu)建并訓(xùn)練LSTM模型，使其能夠精準(zhǔn)捕捉網(wǎng)絡(luò)流量的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。實(shí)踐驗(yàn)證顯示，相較于傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法，該模型在預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量時(shí)，有效降低了平均絕對(duì)誤差，且能夠提前準(zhǔn)確預(yù)判流量變化趨勢(shì)。

2.2智能網(wǎng)絡(luò)路由與資源分配技術(shù)

智能網(wǎng)絡(luò)路由與資源分配技術(shù)是二者融合的又一重要成果，該技術(shù)運(yùn)用人工智能算法，如蟻群算法，通過(guò)模擬螞蟻信息素的積累與揮發(fā)機(jī)理，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中迭代搜索最優(yōu)路由。在一個(gè)包含100個(gè)節(jié)點(diǎn)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲?，采用蟻群算法的智能路由系統(tǒng)展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，在流量規(guī)模方面，其平均延遲較傳統(tǒng)路由算法降低了20%至30%，與普通的最短路徑算法相比，網(wǎng)絡(luò)吞吐量提升了15%至25%。此外，基于人工智能的資源分配算法能夠?qū)崟r(shí)感知網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載狀況，動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算與存儲(chǔ)資源的分配策略，確保資源得到高效利用，進(jìn)一步提升了網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)速度與處理能力。

2.3網(wǎng)絡(luò)安全中的人工智能技術(shù)應(yīng)用

除了解決流量預(yù)測(cè)與路由優(yōu)化，AI在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域也展現(xiàn)出巨大潛力，人工智能技術(shù)的融入為構(gòu)建更加堅(jiān)固的防御體系提供了可能。這一技術(shù)突破不僅提升了網(wǎng)絡(luò)安全的防護(hù)水平，還為應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)威脅提供了有力的技術(shù)保障，確保了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的穩(wěn)定與安全。通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使其深入學(xué)習(xí)并理解正常網(wǎng)絡(luò)行為模式，當(dāng)檢測(cè)到異常行為時(shí)，能夠迅速發(fā)出警報(bào)并采取相應(yīng)的防御措施[3]。研究表明，基于人工智能的入侵檢測(cè)系統(tǒng)具備高度的準(zhǔn)確性與檢測(cè)效率，該系統(tǒng)在復(fù)雜實(shí)驗(yàn)環(huán)境下通過(guò)構(gòu)建多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合架構(gòu)，對(duì)海量網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與模式識(shí)別，能夠識(shí)別出95%以上的新型網(wǎng)絡(luò)攻擊，同時(shí)誤報(bào)率控制在5%以下。

3計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)融合的應(yīng)用實(shí)例

3.1智能交通系統(tǒng)

在智能交通系統(tǒng)的構(gòu)建與運(yùn)營(yíng)中，二者的深度融合展現(xiàn)出了顯著成效。通過(guò)部署在車(chē)輛及道路基礎(chǔ)設(shè)施上的傳感器網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)收集包括車(chē)速、車(chē)流量、道路占用率等在內(nèi)的多維度交通數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)由高效穩(wěn)定的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)迅速傳輸至交通管理中心，為后續(xù)的智能分析提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。借助先進(jìn)的人工智能算法，系統(tǒng)能夠?qū)Ａ拷煌〝?shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)燈的自適應(yīng)調(diào)節(jié)、交通流量的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與疏導(dǎo)。

在某城市的實(shí)際應(yīng)用案例中，根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，智能交通系統(tǒng)的引入使得試點(diǎn)區(qū)域的交通擁堵時(shí)間平均縮短了25%至35%，車(chē)輛平均通行速度則提升了15%至20%，顯著改善了城市交通狀況，提升了出行效率。

同時(shí)，系統(tǒng)還能提前預(yù)測(cè)交通流量高峰，通過(guò)電子顯示屏等渠道向駕駛員發(fā)布實(shí)時(shí)路況信息，引導(dǎo)他們選擇最優(yōu)路線，避開(kāi)擁堵路段。智能交通系統(tǒng)還具備智能停車(chē)管理功能，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)停車(chē)位的使用情況，幫助駕駛員快速找到空閑車(chē)位，進(jìn)一步減少了因?qū)ふ臆?chē)位而造成的交通擁堵。

3.2工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)的結(jié)合為制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)注入了新動(dòng)力，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)需要網(wǎng)絡(luò)+AI來(lái)實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集→深度分析→預(yù)測(cè)性維護(hù)”的閉環(huán)，通過(guò)構(gòu)建覆蓋全廠區(qū)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，各類(lèi)生產(chǎn)設(shè)備、傳感器及控制系統(tǒng)得以緊密連接，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與傳輸。人工智能技術(shù)則對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，挖掘設(shè)備運(yùn)行的潛在規(guī)律與異常模式，為預(yù)測(cè)性維護(hù)提供了可能。系統(tǒng)借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法將自動(dòng)識(shí)別出設(shè)備性能的微小變化并精準(zhǔn)預(yù)測(cè)潛在故障，將預(yù)警信息發(fā)送至相關(guān)人員。以某汽車(chē)制造工廠為例，在引入該技術(shù)后，工廠能夠提前識(shí)別設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)安排維護(hù)計(jì)劃，從而有效減少了設(shè)備停機(jī)時(shí)間30%至40%，同時(shí)維修成本也降低了20%至30%。傳統(tǒng)情況下，設(shè)備出現(xiàn)故障通常是在生產(chǎn)過(guò)程中突然發(fā)生，導(dǎo)致生產(chǎn)線中斷，維修時(shí)間長(zhǎng)且成本高。通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)，可以在設(shè)備出現(xiàn)故障前進(jìn)行針對(duì)性的維護(hù)，有效避免生產(chǎn)中斷，提高設(shè)備的利用率。這一變革不僅提高了生產(chǎn)效率，還提升了產(chǎn)品質(zhì)量與穩(wěn)定性。因?yàn)樵O(shè)備在良好的運(yùn)行狀態(tài)下，生產(chǎn)出的產(chǎn)品質(zhì)量更加可靠，次品率明顯降低。此外，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)的融合還促進(jìn)了工廠內(nèi)部的數(shù)字化管理，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)數(shù)據(jù)的可視化和智能化決策，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

3.3智能家居

智能家居系統(tǒng)作為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)融合的典型應(yīng)用，正逐步改變著人們的日常生活方式。通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，家中的智能家電、安防設(shè)備、照明系統(tǒng)等得以互聯(lián)互通，形成了一個(gè)智能化的生活空間。人工智能技術(shù)則根據(jù)用戶的使用習(xí)慣、環(huán)境參數(shù)及時(shí)間變化等因素，自動(dòng)調(diào)整設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，提供個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)[4]。對(duì)比傳統(tǒng)模式，智能家居系統(tǒng)在能耗方面有可觀的優(yōu)化潛力。

例如，智能燈光系統(tǒng)能夠感知室內(nèi)光線強(qiáng)度與用戶活動(dòng)情況，自動(dòng)調(diào)節(jié)至最適宜的亮度水平，既滿足了用戶的照明需求，又實(shí)現(xiàn)了能源的高效利用。根據(jù)項(xiàng)目組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，相比傳統(tǒng)照明系統(tǒng)，智能燈光系統(tǒng)可節(jié)能20%至30%，為家庭用戶帶來(lái)了實(shí)實(shí)在在的節(jié)能效益與便捷體驗(yàn)。

在智能家居系統(tǒng)中，智能家電不再僅僅是孤立的設(shè)備，而是能夠相互協(xié)作共同為用戶服務(wù)的有機(jī)整體。一是智能冰箱可以根據(jù)用戶的飲食習(xí)慣和庫(kù)存情況，自動(dòng)生成購(gòu)物清單，并與智能購(gòu)物平臺(tái)對(duì)接實(shí)現(xiàn)一鍵購(gòu)物。二是智能空調(diào)能根據(jù)室內(nèi)外溫濕度以及用戶的舒適度偏好，自動(dòng)調(diào)節(jié)運(yùn)行模式和溫度，為用戶營(yíng)造舒適的居住環(huán)境。三是智能門(mén)鎖和報(bào)警器等設(shè)備相互聯(lián)動(dòng)，形成全方位的家庭安全防護(hù)網(wǎng)，一旦檢測(cè)到異常情況，系統(tǒng)會(huì)立即向用戶的手機(jī)發(fā)送警報(bào)信息，并自動(dòng)記錄相關(guān)視頻證據(jù)方便用戶隨時(shí)查看。

4計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)融合的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

4.16G網(wǎng)絡(luò)與AI

在這一趨勢(shì)下6G網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生智能將成為未來(lái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的核心特，AI能力將不再僅僅作為網(wǎng)絡(luò)的外掛組件，而是被深度嵌入網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧之中，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能的智能化升級(jí)。具體來(lái)說(shuō)，通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)層引入AI算法，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)感知網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，自動(dòng)調(diào)整路由策略，實(shí)現(xiàn)自優(yōu)化路由。這種內(nèi)生智能的6G網(wǎng)絡(luò)將具備更高的靈活性和自適應(yīng)性，能夠根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求，動(dòng)態(tài)分配網(wǎng)絡(luò)資源，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝c穩(wěn)定。如圖1所示的6G網(wǎng)絡(luò)AI賦能架構(gòu)，正是這一趨勢(shì)的直觀體現(xiàn)，預(yù)示著未來(lái)網(wǎng)絡(luò)將擁有更加智能的“大腦”，能夠自主決策與自我優(yōu)化。

碳足跡追蹤系統(tǒng)的建立體現(xiàn)了二者融合在可持續(xù)發(fā)展方面的積極貢獻(xiàn)，這一趨勢(shì)將促使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)在追求性能提升的同時(shí)，更加注重能效比和環(huán)保性，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向綠色、低碳方向發(fā)展。隨著全球?qū)夂蜃兓瘑?wèn)題的日益關(guān)注，如何降低信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的碳排放成為亟待解決的問(wèn)題。通過(guò)建立算力使用與碳排放的精準(zhǔn)映射模型，碳足跡追蹤系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估網(wǎng)絡(luò)及計(jì)算設(shè)備的能耗情況，為節(jié)能減排提供數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。

4.2邊緣計(jì)算與AI

邊緣計(jì)算與人工智能技術(shù)的結(jié)合正成為未來(lái)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的重要方向，在這一趨勢(shì)下，人工智能模型將被部署在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣設(shè)備上，通過(guò)減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，顯著提升系統(tǒng)的響應(yīng)速度與處理能力。同時(shí)，邊緣設(shè)備將與網(wǎng)絡(luò)中心形成緊密協(xié)同，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分級(jí)處理與智能決策。以智能安防監(jiān)控為例，邊緣設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)對(duì)視頻圖像進(jìn)行初步分析，如人臉識(shí)別、行為識(shí)別等，僅將關(guān)鍵信息傳輸至中心服務(wù)器進(jìn)行進(jìn)一步處理。這樣不僅可以有效減輕網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力，還能提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度與準(zhǔn)確性。在智能家居領(lǐng)域，邊緣AI與網(wǎng)絡(luò)協(xié)同也將發(fā)揮重要作用。除了將AI應(yīng)用到智能家居中實(shí)現(xiàn)空調(diào)、冰箱和安防系統(tǒng)的智能聯(lián)動(dòng)之外，還可以通過(guò)部署在家庭網(wǎng)關(guān)或智能設(shè)備上的邊緣人工智能模型實(shí)時(shí)分析家庭環(huán)境數(shù)據(jù)，例如根據(jù)溫濕度傳感器與人體活動(dòng)數(shù)據(jù)分級(jí)處理，優(yōu)先在本地調(diào)節(jié)空調(diào)風(fēng)速，僅在必要時(shí)上傳數(shù)據(jù)至云端優(yōu)化整體能耗策略，自動(dòng)調(diào)節(jié)家電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，提供個(gè)性化的舒適體驗(yàn)。

4.3量子網(wǎng)絡(luò)與AI

量子網(wǎng)絡(luò)以其超高速、超安全的數(shù)據(jù)傳輸特性正逐漸嶄露頭角，并有望與人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)潛在融合。量子計(jì)算的強(qiáng)大計(jì)算能力為人工智能模型的訓(xùn)練提供了全新的加速方式，有望大幅縮短訓(xùn)練時(shí)間，提高模型性能。同時(shí)，人工智能技術(shù)可應(yīng)用于優(yōu)化量子網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行與管理，確保量子通信的穩(wěn)定與高效。盡管目前量子網(wǎng)絡(luò)與人工智能的融合研究尚處于起步階段，但兩者之間的互補(bǔ)性與協(xié)同潛力已初現(xiàn)端倪。例如，在量子通信領(lǐng)域，人工智能技術(shù)可以用于優(yōu)化量子密鑰分發(fā)過(guò)程，提高密鑰生成速率與安全性。在量子計(jì)算領(lǐng)域，人工智能算法可以用于設(shè)計(jì)更高效的量子算法，推動(dòng)量子計(jì)算技術(shù)的發(fā)展。然而目前相關(guān)研究尚處于早期階段，技術(shù)門(mén)檻與成本較高。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步與突破，量子網(wǎng)絡(luò)與人工智能的融合有望為二者的發(fā)展帶來(lái)革命性的變革與飛躍，開(kāi)啟一個(gè)全新的智能時(shí)代。

量子計(jì)算與人工智能的融合將為解決復(fù)雜問(wèn)題提供前所未有的計(jì)算能力，這種融合不僅將加速人工智能技術(shù)的發(fā)展，還將推動(dòng)其在更多領(lǐng)域的應(yīng)用，如藥物研發(fā)、金融分析、氣候預(yù)測(cè)等，為解決人類(lèi)面臨的重大挑戰(zhàn)提供有力支持。量子計(jì)算以獨(dú)特的并行處理能力和超高速運(yùn)算速度，為人工智能模型的訓(xùn)練和優(yōu)化開(kāi)辟了新的途徑[5]。

5結(jié)束語(yǔ)

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)的未來(lái)融合面臨技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)和安全等多方面挑戰(zhàn)，但其發(fā)展?jié)摿薮?。本文回顧了基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)技術(shù)、智能網(wǎng)絡(luò)路由與資源分配技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)安全中的人工智能技術(shù)應(yīng)用，探討了在智能交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能家居等領(lǐng)域的應(yīng)用成效，并展望6G、邊緣計(jì)算和量子網(wǎng)絡(luò)等前沿趨勢(shì)，明確了二者融合的巨大優(yōu)勢(shì)。未來(lái)隨著6G網(wǎng)絡(luò)、邊緣計(jì)算以及量子網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的發(fā)展，二者的融合將不斷深化，因此相關(guān)部門(mén)與人員需要加強(qiáng)此方面的研究，為社會(huì)發(fā)展和人類(lèi)生活帶來(lái)更多變革。

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