了解大數(shù)據(jù)與人工智能的區(qū)別與聯(lián)系，首先我們從認知和理解大數(shù)據(jù)和人工智能的概念開始。

1、大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)、Web系統(tǒng)和信息系統(tǒng)發(fā)展的綜合結(jié)果，其中物聯(lián)網(wǎng)的影響最大，所以大數(shù)據(jù)也可以說是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然結(jié)果。大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)緊緊圍繞數(shù)據(jù)展開，包括數(shù)據(jù)的采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現(xiàn)和應(yīng)用等等。目前，大數(shù)據(jù)的價值主要體現(xiàn)在分析和應(yīng)用上，比如大數(shù)據(jù)場景分析等。

2、人工智能

人工智能是典型的交叉學(xué)科，研究的內(nèi)容集中在機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、機器人學(xué)、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。人工智能的核心在于“思考”和“決策”，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智能研究的主流方向。

3、大數(shù)據(jù)與人工智能

大數(shù)據(jù)和人工智能雖然關(guān)注點并不相同，但是卻有密切的聯(lián)系，一方面人工智能需要大量的數(shù)據(jù)作為“思考”和“決策”的基礎(chǔ)，另一方面大數(shù)據(jù)也需要人工智能技術(shù)進行數(shù)據(jù)價值化操作，比如機器學(xué)習(xí)就是數(shù)據(jù)分析的常用方式。在大數(shù)據(jù)價值的兩個主要體現(xiàn)當中，數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要渠道之一就是智能體（人工智能產(chǎn)品），為智能體提供的數(shù)據(jù)量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數(shù)據(jù)進行“訓(xùn)練”和“驗證”，從而保障運行的可靠性和穩(wěn)定性。

目前大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)已經(jīng)趨于成熟，相關(guān)的理論體系已經(jīng)逐步完善，而人工智能尚處在行業(yè)發(fā)展的初期，理論體系依然有巨大的發(fā)展空間。從學(xué)習(xí)的角度來說，如果從大數(shù)據(jù)開始學(xué)習(xí)是個不錯的選擇，從大數(shù)據(jù)過渡到人工智能也會相對比較容易?？偟膩碚f，兩個技術(shù)之間并不存在孰優(yōu)孰劣的問題，發(fā)展空間都非常大。
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