科技坊間八卦君

要想了解大數據與人工智能的區別，首先要從認知大數據和人工智能的概念開始。

大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。

人工智能是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用範圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智能的核心在於“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。

大數據和人工智能雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯繫，一方面人工智能需要大量的數據作為“思考”和“決策”的基礎，另一方面大數據也需要人工智能技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智能產品），為智能體提供的數據量越大，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據進行“訓練”和“驗證”，從而保障運行的可靠性和穩定性。

目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智能尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智能也會相對比較容易。總的來說，兩個技術之間並不存在孰優孰劣的問題，發展空間都非常大。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以諮詢我，謝謝！

IT人劉俊明

大數據與人工智能是如今大熱的兩個話題，我們來分別談談。

大數據

通過大數據，谷歌能夠比醫院更早知道流感即將爆發，因為人們在去醫院之前，總是喜歡現在網絡上查詢流感的特徵。當流感相關的query查詢量增加的時候，基本就可以預知，新一輪流感即將到來。

基於海量數據，分析出某種規律，從而預知某些事情，就是大數據的精妙之處。舉例支付寶，一直覬覦騰訊霸佔的社交領域，在電商領域獨大的它為何非要強推社交軟件呢？因為電商再強大，人們也不是天天要用（剁手黨除外），而社交是人們每天都離不開的需求，每天產生的數據不可估量，如果能夠從中分得一塊蛋糕，將會幫助支付寶分析出的更多更準確的用戶畫像，從而協助制定後續更有針對性的發展規劃。

因此，大數據的重要性不言而喻，也難怪大數據的人才一直炙手可熱。

人工智能

搭載當前的嵌入式系統與硬件，人工智能可謂是風生水起，比如無人駕駛，語音識別，人臉識別等等，都是國內外大熱的項目。

人工智能在一些場景下是（依賴了各種傳感器）收集到更多更準確的數據，再交給上層核心算法去分析計算，然後再根據算法的返回結果去操作硬件（比如無人駕駛汽車，人臉閘機等等）或者得出數據來指導程序下一步的計劃（比如推測下一個季度的銷售情況）。

如果想要從事機器學習方向，首先需要學習各種先進的機器學習算法，比如支持向量機，神經網絡，決策樹，邏輯迴歸等等，這些都是要閱讀很多文獻，並且對數學，概率論基礎有很高的要求。在學會了上述算法之後，你需要用編程語言把這些算法實踐出來，比如你需要通過學習歷史數據，從而推測出未來什麼時間某種產品會有更多的需求，從而推薦廠家提前做好庫存準備；或者通過學習一個人幼年時候的面部特徵，在幾十張成年人的照片中找出哪張是成年後的ta。學好了人工智能，有時候恍惚之間會以為自己已經超越人類，實現了未卜先知。

可以說人工智能與大數據是各有千秋，題主完全可以根據自己的瞭解，對它們都進行初步的瞭解，再做決定。

以上是我的淺見，歡迎各位在評論區與我溝通交流。

我是蘇蘇思量，來自BAT的Java開發工程師，每天分享科技類見聞，歡迎關注我，與我共同進步。

蘇蘇思量

1.人工智能行業

人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，將催生新的技術、產品和產業模式，改變甚至重新塑造傳統行業。但是現在很多高校還沒有這個專業，所以很多學生還不能報考這個專業，如果想報這個專業，就必須選擇相應的學校。

根據現在的社會情況來看，這個專業在未來的確是需求比較大的行業之一，現在的相關人才缺口已經達到了500萬人。不僅好找工作，而且相關人工智能的工作是非常高薪的工作。

2.大數據行業

“大數據+”已經滲透到幾乎所有行業，大數據相關技術方向：大數據開發方向：大數據運維；雲計算方向：數據挖掘、數據分析；機器學方向等等。目前已經有很多高校開設了這個專業，就業前景十分不錯。

三個方向中，大數據開發是基礎，以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門薪資已經達到了8K以上。

一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學大數據專業也是進大公司的捷徑！精通任何方向之一者，均會“前(錢)”途無量。

BIM眾包

數據是一種客觀存在，如電話號碼、車牌號、道路哪兒有彎道、人們的消費行為和習慣、面對一種棋局通常如何應對、基因的變化與疾病的關係等等。在這種客觀存在的基礎上，運用統計學就可以建立數據庫，這就是人們所說的的大數據。

大數據的應用十分廣泛，特別是與互聯網結合後的人工智能（AI）更是在不斷改變著人們的生產和生活。如無人駕駛汽車，掃地機器人，無人機噴施農藥，月球車，機械手等。

就二者的關係，看一個事例就行了：無人機噴施農藥，一定是先將無人機在農田上空飛一下（採集飛行路徑數據），然後再裝農藥，按設定的路線飛。也'就是說，人工智能是互聯網和統計學的結合應用。

紅藍推演

大數據和人工智能……

本來就是兩個兩個概念，不過這兩個概念可以相互影響相互作用，如果把它倆合起來，就是現在很火的一個概念：物聯網。

從學習的角度看，大數據會抽象很多，人工智能看起來就很直觀，畢竟大數據只是一堆有特性的數字，要找出有用的特徵值，不容易，人工智能是硬件和算法，還有實際的平臺。大數據可以為人工智能服務，人工智能則可以獲取更多的數據反饋給大數據庫，進一步完善。單純的說某一個好與不好，過於武斷。比如有些人就喜歡，搞數字，玩數據分析，有些就喜歡搞項目，不一樣的人，不一樣的定向……不過，以後這兩個都是未來發展的方向。

就業的角度來說：這是國人的通性，哪裡有錢，就一個勁兒往裡頭鑽，股市好像也是這個樣子，那個火一點，就一堆往那邊去……至於房子，那就更離譜了……不管人工智能和ai有多火，都幹不過那群搞金融和政策的。扯得有點遠了，大數據屬於數據層面，所以要底層那些抽象的東西比較多，比如現在java後臺數據這類的，而人工智能的話，相當於前端應用，市場需要應用的東西一般來說，比市場數據要多，但是數據是基礎，根據這些基礎可以開發各種花式應用，也就是人工智能，按照市場的發展，人工智能方面需求會比大數據類可能多一點。但是不管哪種，如果你想要在兩者之中選一個發展下去，你要用行動證明你的選擇，而不是我們所說的哪個好與不好。

喬魯諾牌板鴨

大數據 Bigdata 與人工智能 AI 之間的關係和區別

正好用一個形象的比喻：大數據可以比喻成 原材料/大米

而人工智能可以看成是一個巧婦，並且是一個擅長學習的“巧”婦

“巧”婦（人工智能）得基於 大數據（原材料/大米）才能做出好的應用產品（飯菜），事實上 “巧”婦要做出可口 色香味俱全的（飯菜）還得依靠一些工具（好比是 人工智能的算法）。

“巧”婦依賴原材料（大數據）做出可口的飯菜，同時可口的飯菜也可以反饋一些信息數據給“巧”婦（如：這次做的飯菜的可口度，各個材料的比例，食用情況等），然後巧婦再基於這些數據調整飯菜的做法，越做越可口。

人工智能依賴大數據，同時人工智能產品也可以生成一些大數據，這些大數據又可以反過來優化人工智能算法。

雲開sky

你好，要想知道那個好就要知道他們是什麼？然後在進行比較。下面我先介紹下什麼是大數據和人工智能。

大數據：網絡上的說法很多且不一，小管覺的簡單點說，就是數據多了集合在一起；大量不同渠道所獲取的數據集合在一起，通過一定的手段或分析工具得到一些更有價值的信息。舉個例子：

上學孩子考一次試看不出問題在那裡，但是孩子考試100次，通過記錄每個知識點相關題目的分數記錄，就可以看出這個孩子那個知識點比較薄弱，從而加以補習。

人工智能：曾經有過一個笑話新聞，說的是一個公司用真實的員工裝作人工智能回覆消息。由此可見，人工智能就是模擬人的操作並增強。如：自動程序設計，機器視覺，指紋識別，人臉識別，等等

\n

{!-- PGC_VIDEO:{"thumb_height": 636, "thumb_url": "1a09400038dd6f0a24e7c\

宿遷IT小管

可以說這兩個是同一個概念，也可以說是互為因果。

大數據的範圍很廣，包含了人工智能，大數據是從數據的採集加工收集，一直到後面輸出的成果，大數據能輸出什麼成果呢？最核心的最有價值的就是決策的依據。

人工智能是通過大量數據的收集與人為經驗形成一種實時判斷的機器思維。這也是從海量數據裡面生成的成果。

比如簡單的語音識別。你說的每一句話，都經過了語言識別，語句切分，數據庫比對，反饋定義等多個環節，這裡大數據是基礎，人工智能是應用。

所以這裡也非常清楚了，大數據運行到這一階段，最主要的體現就是人工智能。未來的機器會越來越智能。

大數據更偏重於基礎建設，數據分析數據技術等，人工智能更偏向於決策分析，到底哪一個好，要看自己的興趣偏好。

我是傳奇走職場

實際上，是在大數據演算可能的環境下，才有人工智能產品的問世。

所以應該說，沒有大數據支撐的人工智能，定會是天生缺陷的產物，它就將只是個機器人而已，都談不上什麼智能了。不是主觀上給起了叫作“人工智能”這個名字的機器或者產品，它就是智能了。在相關行業，按說應該是定製標準的。需要界定，數據大到什麼量化，才是構成大數據的資格；也應規定由哪些性質的指標，在多少數值範圍以上的情況，才能夠達到智能，或者人工智能的定義。

狐步探探

歡迎大家關注有料說！🙏帶你領略不一樣的科技！

在我們區分大數據和人工智能之前，我們應該首先簡單瞭解一下兩者的基本概念。

人工智能

所謂人工智能便是指計算機擁有了原本只能人類完成的複雜任務的能力，傳統的程序採用人工編碼，只要任何地方出現問題那麼這個系統便會整體癱瘓，而如今人工智能便會分析數據，通過分析數據不斷的改進其行為而適應當前的程序。

<strong>

大數據

大數據的理解便很簡單了，它便是一種傳統的計算，它不會像人工智能那樣，通過不斷的學習而改變，它只是將極其豐富多樣化的數據集中起來，通過系統運算將其表示出來。舉一個最簡單的例子，我麼今日頭條的推薦功能，它會根據每個人不同的喜好而推薦給你相關的內容，這便是大數據的體現。

<strong>

兩者區別及誰好呢？

在我看來兩者本質的區別便是數據處理的智能化，如今隨著計算機技術的飛速發展，人工智能立足於神經網絡，通過機器的深度學習可以幫我們完成許多繁瑣的工作，例如如今的語音助手，無人駕駛等等。而大數據則是通過大量的數據分析，可以幫助我們找到我們所需要的東西，可以讓機器知道我們想要什麼，可以幫助我們預測一些東西，例如天氣，比賽比分等等，因此兩者雖有區別，但都在我們的生活中扮演著不可或缺的角色。至於誰好？在我看來兩者相輔相成，大數據是人工智能的基礎，人工智能是大數據的提高，兩者缺一不可。

<strong>

關鍵字: 科技 聯網 數據