数据采集模块要将涉及计算的相关数据全部进行采集和存储，其中采集数据包括历史数据和实时数据。数据采集模块是整个数据处理平台的数据输入端。数据训练模块是采用人工智能技术将平台存储数据进行反馈和迭代计算，完成数据训练的工作，进而形成数据处理模型。整个数据训练部分是基于人工智能技术的数据处理架构的核心模块。训练模型的形成与前面数据采集的广度和精度息息相关，同时采用何种人工智能算法进行训练也在其中起到非常重要的作用。训练模型的形成极大程度地影响了整个人工智能数据处理的结果。Zui后的数据使用模块是基于训练模型的成果输出。一般在采用训练好的模型时，可以得到基于历史数据的预测以及实时数据的计算结果，是整个人工智能数据处理平台的结果输出部分。随着目前使用人工智能技术进行计算的范围和数量不断扩大，基于人工智能算法数据处理模型的计算量也在不断增加。通常在进行人工智能相关运算时，会进行大量的反馈和迭代计算，这会对服务器产生较大的负荷。而当需要处理的数据量进一步增加时，数据量的负荷会拖慢服务器的性能，也会影响结果输出的时效性。因此，目前广泛采用分布式计算来配合人工智能数据处理。分布式计算模型如图2所示，可以将计算任务分派给多个分布式服务器进行下发，计算完成后再将结果通过不同的分布式服务器进行汇总，通过中央控制器合成展现。分布式计算架构与人工智能计算相辅相成，共同完成大数据处理和计算任务。
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本文研究了人工智能技术在移动互联网发展中的应用，分析了人工智能核心技术和应用场景，并着重研究人工智能技术在移动互联网领域对于移动应用性能分析、用户身份认证以及促生移动互联网新应用方面起到的重要作用。本文在人工智能技术持续突破、产品创新不断涌现的背景下探讨了人工智能技术在移动互联网领域的实现和发展，展现了人工智能技术在各个领域的渗透力和人工智能技术在产业界的推动力。事实上，自从年初3月中旬，AlphaGo李世石围棋人机大战，引发全世界关注之时，人工智能正在迅速普及互联网业。下半年，AlphaGo将会跟柯洁打一场比赛，可继续期待。在科技预言家凯文•凯利的新书《必然》中，“知化”被视为未来三十年数字技术的Zui重要的必然趋势之一。凯文•凯利将人工智能看作颠覆未来Zui重要的技术。他把人工智能比作200年前的电力，认为未来会有专门的人工智能公司提供相关服务：“100年前我们选择一个行业，把电力跟它结合在一起，现在我们是把人工智能和我们选择的这个行业结合在一起，你可以去想象。把人工智能使用到一个行业里，24小时进行监控、进行分析，潜力是无限的。”与此同时，我们看到，从2012年到现在，其实只有短短四年的时间，移动互联网的成长迅速发展，使得中国互联网的渗透率现在已经到了50%左右，人口的红利正在减少，智能手机用户和智能手机出货量都在放缓。从近日“互联网女皇”发布的几个重要趋势可以知道：全球智能手机用户增速方面，2014年增速是31%，2015年增速是21%，增速放缓；出货量方面，在5年的高速增长后，2014年出货量增长28%，2015年出货量增长只有10%，大幅放缓。
