首先我們要了解一下人工智能和數(shù)據(jù): 人工智能主要有三個分支:1?；谝?guī)則的人工智能；2.不規(guī)則，計算機大量讀取數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)，進行統(tǒng)計和概率分析，智能處理；3.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習。大數(shù)據(jù)分為“結構化數(shù)據(jù)”和“非結構化數(shù)據(jù)”。“結構化數(shù)據(jù)”是指企業(yè)的客戶信息、運營數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)。，它們存儲在common 數(shù)據(jù) repository中。

如今數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生后，有低成本的存儲器來存儲，有高速的CPU來處理，于是人工智能的理論付諸實踐。因此，人工智能可以做出接近人類的處理或判斷，提高準確率。同時，采用人工智能的服務作為高增值服務成為獲得更多用戶的主要因素，用戶數(shù)量的不斷增加產(chǎn)生了更多的數(shù)據(jù)，進一步優(yōu)化了人工智能。如今數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生后，有低成本的存儲器來存儲，有高速的CPU來處理，于是人工智能的理論付諸實踐。

large數(shù)據(jù)Bigdata是指在一定時間范圍內，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式，以具備更強的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。人工智能人工智能，英文縮寫為AI。其領域范疇是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術和應用系統(tǒng)的新技術科學。

Da 數(shù)據(jù)的技術與物聯(lián)網(wǎng)、云計算密切相關。物聯(lián)網(wǎng)提供了Da 數(shù)據(jù)的主要來源，云計算為Da 數(shù)據(jù)提供了支撐平臺。人工智能目前還處于初級階段，主要研究方向集中在自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺、機器人學等六個方面。人工智能是典型的交叉學科，涉及哲學、數(shù)學、計算機、經(jīng)濟學、神經(jīng)病學、語言學等諸多領域。

云計算，Big 數(shù)據(jù)和人工智能這三者的發(fā)展是分不開的。它們密切相關，相互聯(lián)系，相互依存，沒有誰也不能更好地發(fā)展。來具體看看吧！1.Big數(shù)據(jù)Big數(shù)據(jù)是指在一定時期內，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式，以具備更強的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。

Da數(shù)據(jù)(IBM提出)的5V特性:體量(質量)、速度(高速)、多樣性(多樣性)、價值(低值密度)、真實性。數(shù)據(jù)各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生，而且數(shù)據(jù)的量也相當大，但是如何整合數(shù)據(jù)，清理數(shù)據(jù)然后實現(xiàn)-1？Da 數(shù)據(jù) is 數(shù)據(jù)超融合的最終目標，Da 數(shù)據(jù)的價值將在應用到應用場景時體現(xiàn)出來。

人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀處于成長期。由于相關人才相對較少，人才市場人工智能空缺，供不應求。什么是大數(shù)據(jù)？隨著時代的發(fā)展，我們日常生活中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來越多。舉個例子，每天上網(wǎng)，全國能達到幾十億數(shù)據(jù)，而這還只是網(wǎng)頁瀏覽產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，各行各業(yè)都有。什么是人工智能？云計算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)增加、使用和交付相關服務的模式。這種模式提供可用的、方便的和按需的網(wǎng)絡訪問，并進入可配置的計算資源池(資源包括網(wǎng)絡、服務器、存儲、應用軟件和服務)。這些資源可以通過很少的管理工作或與服務提供商很少的交互來快速提供。

如何深度融合8、大 數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng) 人工智能之間的關系

物聯(lián)網(wǎng)，Big 數(shù)據(jù)和人工智能？人工智能:人工智能技術的快速發(fā)展和廣泛應用，以及與大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術的深度融合，正在推動智能化轉型升級，助力各行業(yè)數(shù)字化、智能化發(fā)展。人工智能本質上是互聯(lián)網(wǎng)云大腦產(chǎn)生智慧和智能的動力源。人工智能不僅通過深度學習、機器學習和large等算法的結合數(shù)據(jù)，還應用于互聯(lián)網(wǎng)云大腦的神經(jīng)末梢、神經(jīng)網(wǎng)絡和智能終端。

應用層人工智能在應用上類似于感應層，都是在對象上的功能改進。比如我們可以利用分析層的命令信息，智能調整一些路口的紅綠燈，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)有什么關系？所以我覺得物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的關系需要從物聯(lián)網(wǎng)未來的發(fā)展可能性和人工智能的未來來理解。這樣，兩人的關系就很密切了，這里我只理解人工智能作為信息處理的高級中介。