科技坊间八卦君

要想了解大数据与人工智能的区别，首先要从认知大数据和人工智能的概念开始。

大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。

人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。

大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。

目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

IT人刘俊明

大数据与人工智能是如今大热的两个话题，我们来分别谈谈。

大数据

通过大数据，谷歌能够比医院更早知道流感即将爆发，因为人们在去医院之前，总是喜欢现在网络上查询流感的特征。当流感相关的query查询量增加的时候，基本就可以预知，新一轮流感即将到来。

基于海量数据，分析出某种规律，从而预知某些事情，就是大数据的精妙之处。举例支付宝，一直觊觎腾讯霸占的社交领域，在电商领域独大的它为何非要强推社交软件呢？因为电商再强大，人们也不是天天要用（剁手党除外），而社交是人们每天都离不开的需求，每天产生的数据不可估量，如果能够从中分得一块蛋糕，将会帮助支付宝分析出的更多更准确的用户画像，从而协助制定后续更有针对性的发展规划。

因此，大数据的重要性不言而喻，也难怪大数据的人才一直炙手可热。

人工智能

搭载当前的嵌入式系统与硬件，人工智能可谓是风生水起，比如无人驾驶，语音识别，人脸识别等等，都是国内外大热的项目。

人工智能在一些场景下是（依赖了各种传感器）收集到更多更准确的数据，再交给上层核心算法去分析计算，然后再根据算法的返回结果去操作硬件（比如无人驾驶汽车，人脸闸机等等）或者得出数据来指导程序下一步的计划（比如推测下一个季度的销售情况）。

如果想要从事机器学习方向，首先需要学习各种先进的机器学习算法，比如支持向量机，神经网络，决策树，逻辑回归等等，这些都是要阅读很多文献，并且对数学，概率论基础有很高的要求。在学会了上述算法之后，你需要用编程语言把这些算法实践出来，比如你需要通过学习历史数据，从而推测出未来什么时间某种产品会有更多的需求，从而推荐厂家提前做好库存准备；或者通过学习一个人幼年时候的面部特征，在几十张成年人的照片中找出哪张是成年后的ta。学好了人工智能，有时候恍惚之间会以为自己已经超越人类，实现了未卜先知。

可以说人工智能与大数据是各有千秋，题主完全可以根据自己的了解，对它们都进行初步的了解，再做决定。

以上是我的浅见，欢迎各位在评论区与我沟通交流。

我是苏苏思量，来自BAT的Java开发工程师，每天分享科技类见闻，欢迎关注我，与我共同进步。

苏苏思量

1.人工智能行业

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品和产业模式，改变甚至重新塑造传统行业。但是现在很多高校还没有这个专业，所以很多学生还不能报考这个专业，如果想报这个专业，就必须选择相应的学校。

根据现在的社会情况来看，这个专业在未来的确是需求比较大的行业之一，现在的相关人才缺口已经达到了500万人。不仅好找工作，而且相关人工智能的工作是非常高薪的工作。

2.大数据行业

“大数据+”已经渗透到几乎所有行业，大数据相关技术方向：大数据开发方向：大数据运维；云计算方向：数据挖掘、数据分析；机器学方向等等。目前已经有很多高校开设了这个专业，就业前景十分不错。

三个方向中，大数据开发是基础，以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了8K以上。

一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学大数据专业也是进大公司的捷径！精通任何方向之一者，均会“前(钱)”途无量。

BIM众包

数据是一种客观存在，如电话号码、车牌号、道路哪儿有弯道、人们的消费行为和习惯、面对一种棋局通常如何应对、基因的变化与疾病的关系等等。在这种客观存在的基础上，运用统计学就可以建立数据库，这就是人们所说的的大数据。

大数据的应用十分广泛，特别是与互联网结合后的人工智能（AI）更是在不断改变着人们的生产和生活。如无人驾驶汽车，扫地机器人，无人机喷施农药，月球车，机械手等。

就二者的关系，看一个事例就行了：无人机喷施农药，一定是先将无人机在农田上空飞一下（采集飞行路径数据），然后再装农药，按设定的路线飞。也'就是说，人工智能是互联网和统计学的结合应用。

红蓝推演

大数据和人工智能……

本来就是两个两个概念，不过这两个概念可以相互影响相互作用，如果把它俩合起来，就是现在很火的一个概念：物联网。

从学习的角度看，大数据会抽象很多，人工智能看起来就很直观，毕竟大数据只是一堆有特性的数字，要找出有用的特征值，不容易，人工智能是硬件和算法，还有实际的平台。大数据可以为人工智能服务，人工智能则可以获取更多的数据反馈给大数据库，进一步完善。单纯的说某一个好与不好，过于武断。比如有些人就喜欢，搞数字，玩数据分析，有些就喜欢搞项目，不一样的人，不一样的定向……不过，以后这两个都是未来发展的方向。

就业的角度来说：这是国人的通性，哪里有钱，就一个劲儿往里头钻，股市好像也是这个样子，那个火一点，就一堆往那边去……至于房子，那就更离谱了……不管人工智能和ai有多火，都干不过那群搞金融和政策的。扯得有点远了，大数据属于数据层面，所以要底层那些抽象的东西比较多，比如现在java后台数据这类的，而人工智能的话，相当于前端应用，市场需要应用的东西一般来说，比市场数据要多，但是数据是基础，根据这些基础可以开发各种花式应用，也就是人工智能，按照市场的发展，人工智能方面需求会比大数据类可能多一点。但是不管哪种，如果你想要在两者之中选一个发展下去，你要用行动证明你的选择，而不是我们所说的哪个好与不好。

乔鲁诺牌板鸭

大数据 Bigdata 与人工智能 AI 之间的关系和区别

正好用一个形象的比喻：大数据可以比喻成 原材料/大米

而人工智能可以看成是一个巧妇，并且是一个擅长学习的“巧”妇

“巧”妇（人工智能）得基于 大数据（原材料/大米）才能做出好的应用产品（饭菜），事实上 “巧”妇要做出可口 色香味俱全的（饭菜）还得依靠一些工具（好比是 人工智能的算法）。

“巧”妇依赖原材料（大数据）做出可口的饭菜，同时可口的饭菜也可以反馈一些信息数据给“巧”妇（如：这次做的饭菜的可口度，各个材料的比例，食用情况等），然后巧妇再基于这些数据调整饭菜的做法，越做越可口。

人工智能依赖大数据，同时人工智能产品也可以生成一些大数据，这些大数据又可以反过来优化人工智能算法。

云开sky

你好，要想知道那个好就要知道他们是什么？然后在进行比较。下面我先介绍下什么是大数据和人工智能。

大数据：网络上的说法很多且不一，小管觉的简单点说，就是数据多了集合在一起；大量不同渠道所获取的数据集合在一起，通过一定的手段或分析工具得到一些更有价值的信息。举个例子：

上学孩子考一次试看不出问题在那里，但是孩子考试100次，通过记录每个知识点相关题目的分数记录，就可以看出这个孩子那个知识点比较薄弱，从而加以补习。

人工智能：曾经有过一个笑话新闻，说的是一个公司用真实的员工装作人工智能回复消息。由此可见，人工智能就是模拟人的操作并增强。如：自动程序设计，机器视觉，指纹识别，人脸识别，等等

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宿迁IT小管

可以说这两个是同一个概念，也可以说是互为因果。

大数据的范围很广，包含了人工智能，大数据是从数据的采集加工收集，一直到后面输出的成果，大数据能输出什么成果呢？最核心的最有价值的就是决策的依据。

人工智能是通过大量数据的收集与人为经验形成一种实时判断的机器思维。这也是从海量数据里面生成的成果。

比如简单的语音识别。你说的每一句话，都经过了语言识别，语句切分，数据库比对，反馈定义等多个环节，这里大数据是基础，人工智能是应用。

所以这里也非常清楚了，大数据运行到这一阶段，最主要的体现就是人工智能。未来的机器会越来越智能。

大数据更偏重于基础建设，数据分析数据技术等，人工智能更偏向于决策分析，到底哪一个好，要看自己的兴趣偏好。

我是传奇走职场

实际上，是在大数据演算可能的环境下，才有人工智能产品的问世。

所以应该说，没有大数据支撑的人工智能，定会是天生缺陷的产物，它就将只是个机器人而已，都谈不上什么智能了。不是主观上给起了叫作“人工智能”这个名字的机器或者产品，它就是智能了。在相关行业，按说应该是定制标准的。需要界定，数据大到什么量化，才是构成大数据的资格；也应规定由哪些性质的指标，在多少数值范围以上的情况，才能够达到智能，或者人工智能的定义。

狐步探探

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在我们区分大数据和人工智能之前，我们应该首先简单了解一下两者的基本概念。

人工智能

所谓人工智能便是指计算机拥有了原本只能人类完成的复杂任务的能力，传统的程序采用人工编码，只要任何地方出现问题那么这个系统便会整体瘫痪，而如今人工智能便会分析数据，通过分析数据不断的改进其行为而适应当前的程序。

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大数据

大数据的理解便很简单了，它便是一种传统的计算，它不会像人工智能那样，通过不断的学习而改变，它只是将极其丰富多样化的数据集中起来，通过系统运算将其表示出来。举一个最简单的例子，我么今日头条的推荐功能，它会根据每个人不同的喜好而推荐给你相关的内容，这便是大数据的体现。

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两者区别及谁好呢？

在我看来两者本质的区别便是数据处理的智能化，如今随着计算机技术的飞速发展，人工智能立足于神经网络，通过机器的深度学习可以帮我们完成许多繁琐的工作，例如如今的语音助手，无人驾驶等等。而大数据则是通过大量的数据分析，可以帮助我们找到我们所需要的东西，可以让机器知道我们想要什么，可以帮助我们预测一些东西，例如天气，比赛比分等等，因此两者虽有区别，但都在我们的生活中扮演着不可或缺的角色。至于谁好？在我看来两者相辅相成，大数据是人工智能的基础，人工智能是大数据的提高，两者缺一不可。

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關鍵字: 联网 人工智能 大数据