如今，人工智能與云計算相結合，可以幫助企業管理數據、發現信息模式、提供更好的客戶體驗并簡化工作流程。人工智能技術和云計算已經開始連接智能機器并管理它們生成的大量數據。人工智能 (AI) 和機器學習這兩種顯著提高云安全自動化的技術，是企業現在正在探索的路徑。

將人工智能集成到云計算中的主要原因之一是它所解決的任務的高度自動化。將人工智能集成到云結構中有助于通過自動化冗余活動、識別、排序和索引各種類型的數據、管理云中的數據事務、識別整個云存儲基礎設施中的任何故障，幫助改善數據管理，最后優化整個給定的管理流程。

將人工智能嵌入云計算基礎設施意味著提高大數據分析的計算能力，這最終可以簡化交付服務、預測疾病、預測股票投資組合和房地產投資等等。

結合人工智能和云計算的力量可以簡化數據管理、簡化工作流程、提供洞察力并提供卓越的客戶體驗。在云計算中使用人工智能可以提供存儲大量數據的機會，以及同時學習和改進系統的能力。

人工智能技術與云計算的集成旨在幫助我們理解海量數據，簡化復雜流程，并使產品和服務的交付比以往更加順暢和敏捷。我們已經看到了 Siri、Alexa 和 Google Home 等智能數字助理的力量，讓我們在家中的生活更輕松，當人工智能與云計算技術結合時，技術進步將是令人興奮的。

我們也可以將人工智能 (AI) 視為一種應該改進現有云平臺并支持下一代云計算技術的技術。

人工智能即服務增強了現有的云解決方案，并有助于提供更具體的結果。人工智能即服務也是公司使用人工智能改進其當前云設置的方式之一。

人工智能云結合了 AI 硬件和軟件(包括開源軟件)，在混合云基礎設施中提供人工智能軟件即服務，讓公司能夠訪問人工智能并使其能夠利用人工智能的優勢。

當云技術和機器學習技術一起使用時，稱為認知云，可用于訪問認知計算應用程序。認知云使用各種機器學習算法，如神經網絡、模式識別、自然語言處理、數據挖掘等來執行類似人類的動作。使用認知云計算應用機器學習算法，這是一種特定類型的技術，它使用人工智能和信號處理來反映人類行為。

當大量數據應用于特定的算法中時，我們可以創建機器學習 (ML) 模型，在這方面，使用云變得十分重要。此外，云計算處理大量數據用于訓練機器學習模型;因此，商業智能對于存儲原始數據變得非常重要。云中的數據處理比常規處理要快，但是在將數據發送到云和收到響應之間存在時間延遲。

隨著機器語言處理能力的不斷提高，物聯網設備最終將能夠自行收集數據并做出決策，而無需將數據發送到云端。更上一層樓的是，云可以幫助企業從不同的服務器中提取數據、學習新知識并進行智能對話。企業或公司可以登錄云獲取詳細的研究信息，無需額外費用。

借助云計算，企業對人工智能進行的投資將帶來多重回報;這讓人工智能云變得非常誘人。公共云提供商繼續投資于人工智能開發，這將繼續吸引客戶使用這項技術。

云計算環境和解決方案使企業變得更加敏捷、靈活和具有成本效益，因為它顯著降低了企業的基礎設施管理成本。事實上，人工智能云計算意味著人工智能工具和人工智能軟件與云的力量同步計算。這為現有的云計算環境提供了巨大的價值，這種組合使業務高效、具有戰略意義和洞察力驅動。

人工智能和云計算結合的目標是創建一個或一組工具，可以利用云計算的現有潛力，增強其已經非常出色的特性和功能庫。

人工智能和云計算解決方案的使用可以為企業創造超自動化機會，因為它們不僅為半結構化和非結構化文檔引入了認知自動化，而且還突破了有效基礎設施管理的界限，從而確保最低限度的干預。

在戰略上有助于決策過程的人工智能驅動的計劃，得到了云的敏捷性和可伸縮性的支持，大大增強了這種智能的能力。Siri、Amazon Alexa 和 Google Home 等示例將持續不斷的人工智能和云計算資源結合在一起，讓用戶可以即時購物、設置智能恒溫器或收聽自己喜歡的歌曲。

Microsoft 認知服務、IBM Cloud、Google Cloud Vision 或自然語言 API 都是通過簡單的API調用來幫助實現復雜的AI或認知計算能力的技術。

文本分析、語音、視覺和機器翻譯是各種人工智能項目提供的服務，當與云項目結合時，可提供個性化管理和更好的客戶服務。人工智能和云計算的使用速度正在不斷加快，并將技術在社會中的應用提升到新的高度。