本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）与大数据（Big Data）已成为我国经济社会发展的重要驱动力，新时代背景下，如何合理布局关键词，推动人工智能与大数据的融合发展与应用，成为亟待解决的问题，本文将从以下几个方面进行探讨。
人工智能与大数据的融合发展
1、关键词布局
（1）技术融合：人工智能与大数据在技术层面实现深度融合，如深度学习、机器学习、自然语言处理等技术在处理大数据时发挥重要作用。
（2）应用融合：人工智能与大数据在应用层面相互促进，如智能医疗、智能交通、智能制造等领域。
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（3）产业链融合：人工智能与大数据产业链逐步形成，涵盖硬件、软件、算法、应用等多个环节。
2、融合发展优势
（1）提高数据处理效率：人工智能技术可快速处理海量数据，提高数据分析效率。
（2）提升决策质量：大数据为人工智能提供丰富数据资源，使决策更加科学、精准。
（3）创新商业模式：人工智能与大数据结合，催生新兴商业模式，推动产业升级。
人工智能与大数据的应用领域
1、智能医疗
（1）关键词布局：医疗大数据、智能诊断、个性化治疗、远程医疗。
（2）应用实例：利用人工智能技术，实现疾病预测、患者画像、智能辅助诊断等功能。
2、智能交通
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（1）关键词布局：交通大数据、智能驾驶、交通优化、出行服务。
（2）应用实例：通过人工智能技术，实现智能调度、交通流量预测、自动驾驶等功能。
3、智能制造
（1）关键词布局：工业大数据、智能制造、智能设备、供应链管理。
（2）应用实例：利用人工智能技术，实现生产过程优化、设备预测性维护、供应链协同等功能。
4、智能金融
（1）关键词布局：金融大数据、智能投顾、风险管理、反欺诈。
（2）应用实例：通过人工智能技术，实现风险控制、投资建议、反欺诈等功能。
人工智能与大数据融合发展面临的挑战及对策
1、挑战
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（1）数据安全与隐私保护：大数据涉及个人隐私，需加强数据安全与隐私保护。
（2）技术瓶颈：人工智能与大数据技术仍存在一定瓶颈，如算法优化、模型解释性等。
（3）人才短缺：人工智能与大数据领域人才短缺，需加强人才培养。
2、对策
（1）加强政策引导：政府应出台相关政策，鼓励人工智能与大数据产业发展。
（2）提升技术能力：加大研发投入，突破技术瓶颈，提高算法优化和模型解释性。
（3）加强人才培养：加强高校、科研机构与企业合作，培养人工智能与大数据人才。
人工智能与大数据的融合发展是新时代背景下我国经济社会发展的重要趋势，通过合理布局关键词，推动人工智能与大数据在各个领域的应用，将为我国经济社会发展带来巨大机遇，我们还需关注融合发展过程中面临的挑战，采取有效对策，确保人工智能与大数据健康、可持续发展。
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