1.一种AI大数据的技术交易推荐方法，其特征在于，所述方法包括：接收用户方输入的设备链，根据设备链创建任务表；所述设备链含有设备模型及其逻辑连接关系；

提取所述任务表中各任务的数据特征，根据所述数据特征修正所述任务表；所述数据特征用于表征各任务的需求参数；

根据修正后的任务表遍历预设的任务库，建立虚拟任务表；

基于所述虚拟任务表获取解答表，根据所述解答表调试所述设备链，输出任务流程；

获取任务流程的报价信息并向用户方发送，接收用户方上传的选取信息，创建交易平台；

其中，设备链和任务表由用户方加密，解答表中的数据由解答方加密；

所述提取所述任务表中各任务的数据特征，根据所述数据特征修正所述任务表的步骤包括：依次提取任务表中的各任务，将所述任务输入预设的转换模型，得到转换数值；

计算所述转换数值间的相关系数，根据所述相关系数确定各任务的相似度；

根据所述相似度对任务表中的各任务进行分类；

其中，在分类过程中，记录各任务的原位置；

所述根据修正后的任务表遍历预设的任务库，建立虚拟任务表的步骤包括：计算修正后的任务表中各类任务的任务数量，根据所述任务数量确定遍历级别；所述遍历级别用于确定遍历顺序及遍历精度；

根据遍历级别提取各类任务，通过该类任务遍历预设的任务库，确定目标任务；

统计所述目标任务，建立虚拟任务表；

所述根据遍历级别提取各类任务，通过该类任务遍历预设的任务库，确定目标任务的步骤包括：确定预设数量的任务步长，根据所述任务步长切分任务库；

根据遍历级别提取各类任务，依次提取该类任务中的任务，作为待检任务，计算待检任务与切分任务之间的编辑距离；

将所述编辑距离与预设的编辑阈值进行比对，根据比对结果标记切分任务；所述编辑阈值由遍历精度确定；

根据切分任务的标记结果确定目标任务；所述标记结果包括标记次数及每次标记时的编辑距离；

其中，编辑距离的计算模型为：

式中，dis(a，b)为目标任务和切分任务的编辑距离，a为表示目标任务的字符串，b为表示切分任务的字符串；|a|和|b|为字符串长度；tail(a)为目标任务的字符串中除首字符的尾字符串，tail(b)为切分任务的字符串中除首字符的尾字符串；a[0]为目标任务的字符串的首字符，b[0]为切分任务的字符串的首字符；

所述基于所述虚拟任务表获取解答表，根据所述解答表调试所述设备链，输出任务流程的步骤包括：将所述虚拟任务表发送至解答方，获取解答方反馈的解答信息，建立与虚拟任务表对应的解答表；

查询虚拟任务表与原始任务表的对应关系，得到与原始任务表对应的解答表，称为应用解答表；

根据应用解答表调试所述设备链，输出任务流程；

其中，每个虚拟任务的解答信息至少为一个。

2.根据权利要求1所述的AI大数据的技术交易推荐方法，其特征在于，所述接收用户方输入的设备链，根据设备链创建任务表的步骤包括：接收用户方输入的生产流程及设备模型，根据生产流程确定设备模型的逻辑连接关系；

获取设备模型的部件架构，根据设备模型的数据传输方向确定部件连接关系；

根据逻辑连接关系和部件连接关系建立由节点组成的流程图；所述流程图中含有用于表征部件的隶属关系的标识框；所述节点与所述部件存在映射关系；

基于节点统计用户方输入的需求参数，根据需求参数创建任务表；所述需求参数的数据结构为预设值。

3.根据权利要求1所述的AI大数据的技术交易推荐方法，其特征在于，所述获取任务流程的报价信息并向用户方发送，接收用户方上传的选取信息，创建交易平台的步骤包括：获取任务流程中各解答信息的报价信息，并记录解答信息在原始任务表中的应用次数；

根据报价信息和应用次数确定与不同应用解答表对应的价格表；

将价格表向用户方发送，当接收到用户方发送的选取信息时，创建交易平台。

4.一种AI大数据的技术交易推荐系统，其特征在于，所述系统包括：任务表创建模块，用于接收用户方输入的设备链，根据设备链创建任务表；所述设备链含有设备模型及其逻辑连接关系；

任务表修正模块，用于提取所述任务表中各任务的数据特征，根据所述数据特征修正所述任务表；所述数据特征用于表征各任务的需求参数；

虚拟表生成模块，用于根据修正后的任务表遍历预设的任务库，建立虚拟任务表；

任务流程输出模块，用于基于所述虚拟任务表获取解答表，根据所述解答表调试所述设备链，输出任务流程；

交易平台创建模块，用于获取任务流程的报价信息并向用户方发送，接收用户方上传的选取信息，创建交易平台；

其中，设备链和任务表由用户方加密，解答表中的数据由解答方加密；

所述任务修正模块包括：

类型转换单元，用于依次提取任务表中的各任务，将所述任务输入预设的转换模型，得到转换数值；

相似度计算单元，用于计算所述转换数值间的相关系数，根据所述相关系数确定各任务的相似度；

分类执行单元，用于根据所述相似度对任务表中的各任务进行分类；

其中，在分类过程中，记录各任务的原位置；

所述根据修正后的任务表遍历预设的任务库，建立虚拟任务表的内容包括：计算修正后的任务表中各类任务的任务数量，根据所述任务数量确定遍历级别；所述遍历级别用于确定遍历顺序及遍历精度；

根据遍历级别提取各类任务，通过该类任务遍历预设的任务库，确定目标任务；

统计所述目标任务，建立虚拟任务表；

所述根据遍历级别提取各类任务，通过该类任务遍历预设的任务库，确定目标任务的内容包括：确定预设数量的任务步长，根据所述任务步长切分任务库；

根据遍历级别提取各类任务，依次提取该类任务中的任务，作为待检任务，计算待检任务与切分任务之间的编辑距离；

将所述编辑距离与预设的编辑阈值进行比对，根据比对结果标记切分任务；所述编辑阈值由遍历精度确定；

根据切分任务的标记结果确定目标任务；所述标记结果包括标记次数及每次标记时的编辑距离；

其中，编辑距离的计算模型为：

式中，dis(a，b)为目标任务和切分任务的编辑距离，a为表示目标任务的字符串，b为表示切分任务的字符串；|a|和|b|为字符串长度；tail(a)为目标任务的字符串中除首字符的尾字符串，tail(b)为切分任务的字符串中除首字符的尾字符串；a[0]为目标任务的字符串的首字符，b[0]为切分任务的字符串的首字符；

所述基于所述虚拟任务表获取解答表，根据所述解答表调试所述设备链，输出任务流程的内容包括：将所述虚拟任务表发送至解答方，获取解答方反馈的解答信息，建立与虚拟任务表对应的解答表；

查询虚拟任务表与原始任务表的对应关系，得到与原始任务表对应的解答表，称为应用解答表；

根据应用解答表调试所述设备链，输出任务流程；

其中，每个虚拟任务的解答信息至少为一个。

5.根据权利要求4所述的AI大数据的技术交易推荐系统，其特征在于，所述任务表创建模块包括：逻辑关系确定单元，用于接收用户方输入的生产流程及设备模型，根据生产流程确定设备模型的逻辑连接关系；

部件关系确定单元，用于获取设备模型的部件架构，根据设备模型的数据传输方向确定部件连接关系；

流程图建立单元，用于根据逻辑连接关系和部件连接关系建立由节点组成的流程图；所述流程图中含有用于表征部件的隶属关系的标识框；所述节点与所述部件存在映射关系；

创建执行单元，用于基于节点统计用户方输入的需求参数，根据需求参数创建任务表；所述需求参数的数据结构为预设值。