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社會產生數據，雲計算為這些數據提供大容量存儲，大數據分析這些數據，分析時需要雲計算提供計算效率，人工智能可利用這些數據進行機器學習，學習時需要雲計算和大數據配合提供學習資料，最終大家在一起配合實現物聯網。

（雲計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。目前很多物聯網的服務器部署在雲端，通過雲計算提供應用層的各項服務。大量數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分佈式架構。大數據它的特色在於對海量數據進行數據挖掘和分析。但它必須依託雲計算的分佈式處理、分佈式數據庫和雲存儲、虛擬化技術。人工智能好比是一個人吸收了人類大量的知識（數據），不斷的深度學習、進化成為一方高人。但這位高人的修仙之路離不開大數據，更是基於雲計算平臺來完成深度學習進化。萬物互聯的美好時代需要整合所有的已知技術、新興技術甚至是未知技術才能徹底實現。）

課工場北美大數據

先說答案吧。大數據，人工智能，雲計算這三項技術，是相互促進發展的關係。為了方便外行人的理解，我說的會比較淺顯，如果有錯誤的地方，歡迎評論區指正。

基本概念

人工智能（AI），這個就比較廣泛了。一言蔽之就是讓計算機或者機器能夠模擬人的智能。

相互關係

介紹完基本概念以後，我們就開始討論三種技術之間的相互關係。

這三個概念中，最早提出的應該是人工智能（AI）的概念。這一詞最早是在1956年的一次國際會議上提出。從那以後，很多研究者發展出了眾多理論，人工智能的概念也隨之擴展開來。但在往後的40年裡，人工智能的研究一直沒有很大的突破。其原因是因為當時的硬件和數據量的限制。在這裡就要引入一個新的名詞，叫做機器學習。機器學習是人工智能的核心，使計算機具有智能的根本途徑，它主要使用歸納的方法。所謂歸納，你可以理解為不斷輸入數據，然後從輸入大量數據中學習出規矩，最後得到一個輸出。

上一段說到，實現人工智能需要大量的數據。上世紀90年個人電腦的普及，每個人都能夠擁有電腦以及互聯網技術的發展。這意味著什麼？這意味著我們每天產生的數據量是巨大，數據的收集和數據的存儲變的越來越容易。到了21世紀，人類進入了大數據時代。有了大量的數據，計算機硬件也得到了發展，那麼人工智能的瓶頸便已經突破了。所以從21世紀開始，人工智能有了快速的發展，這得益於大數據技術的發展。

那麼雲計算的作用是什麼呢？雲計算是一種基礎設施，全面支撐大數據技術，人工智能技術的新應用。因為大數據時代的來臨，如果只靠自己個人電腦去計算這個龐大的數據，根本無法實現，那麼這時候就需要雲計算技術。打個比方，如：用戶通過自己的電腦發送指令給提供雲計算的服務商，通過服務商提供的大量服務器進行“核爆炸”的計算，再將結果返回給用戶。

總結

當前，一場科技革命浪潮正在席捲全球，這一次，IT技術是主角。雲計算、大數據、人工智能，這些新技術正加速走向應用，並將深刻改變我們的世界。

我是小唐，一個熱愛生活的在讀研究生，在頭條分享我的學習經歷，也想認識更多有意思的人。歡迎關注，點贊。你的點贊，將是給小唐最大的鼓勵。👍👍❤❤❤

小唐學姐

大數據和機器學習是我的主要研究方向，同時也在帶相關方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

要想了解大數據、雲計算和人工智能之間的關係，首先要搞清楚他們各自的概念以及應用場景。

大數據的核心是數據的價值化，整個大數據技術體系緊緊圍繞數據展開。大數據的產業鏈包括數據的採集、存儲、安全、分析和應用，其中大數據分析是大數據價值化的重要手段。大數據的主要數據來源有三個渠道，分別是傳統信息系統、Web系統和物聯網系統，其中物聯網系統是大數據的主要數據來源，所以說大數據是互聯網和物聯網發展的必然結果。

雲計算的核心是服務，雲計算通過互聯網為不同用戶提供針對性的計算資源服務，包括IaaS、PaaS和SaaS。雲計算的特點有三個，其一是為用戶提供廉價的計算資源；其二是雲計算的服務是動態可擴展的；其三是雲計算能夠根據用戶的不同需求提供針對性的服務。另外，雲計算不僅為用戶節省了硬件建設的成本，同時也降低了系統的運維成本，在安全控制方面也有系統的解決方案，雲計算正逐漸成為整個互聯網的支撐性服務。

人工智能的核心是合理的決策和行動，主要的研究方向包括自然語言處理、機器學習、計算機視覺、自動推理、知識表示和機器人學，目前計算機視覺、自然語言處理和機器學習的應用比較普遍。

大數據的基礎是物聯網和雲計算，可以說大數據是物聯網和雲計算發展的必然結果，從計算體系上來看，大數據與雲計算都是以分佈式存儲和分佈式計算為基礎，只不過大數據關注數據，而云計算關注於服務。

大數據是人工智能的基礎，人工智能的決策依賴於大數據的分析，所以從層次結構上來看，物聯網是第一層，負責感知和操控環境；雲計算位於第二層，負責為大數據和人工智能提供服務支撐；大數據位於第三層，完成數據的整理和分析；人工智能位於第四層，完成最終的智能決策。

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、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言！

IT人劉俊明

作為IT行業的從業人員，我來回答下這個問題。

雲計算可以說是我們生活接觸最多的一個，上雲的廣告生活中鋪天蓋地。騰訊雲、阿里雲都是一些卓越的產品，雲計算可以提供基礎的計算資源服務，可以免去企業巨資購買互聯網硬件設備。雲服務分為Iaas、SaaS和PaaS。整個服務的內容隨著種累的不同而遞增，雲計算能夠根據用戶的不同需求提供針對性的服務，共有的數據服務、安全服務等為客戶提供了極大的便利。

大數據就是對數據的採集、分析、應用，讓數據產生價值的一種相關服務。物聯網可以說是數據收集的主要渠道，雲計算應用中的數據服務也是大數據的一種運用。

人工智能只要是針對智能化產業，相關技術學科有自然語言處理、機器學習、計算機視覺、自動推理、知識表示和機器人學等。屬於國家大力支持的一種產業。

人工智能和雲計算的基礎都是大數據，這些產業技術都需要大量的數據做支撐，在一個層次結構中，雲計算為底層，為產品提供硬件服務的支撐。大數據是第二層，對數據分析，讓數據產生價值。頂層是人工智能，根據大批量的數據，實現機器的智能化決策。

希望回答對您有所幫助。

我本人從事多年互聯網Java開發，感興趣的朋友可以關注私聊，共同努力，共同進步。

謝謝！

凱騰凱

大數據，雲計算，人工智能這三者之間的關係通俗的講，應該是：大數據是生產資料，雲計算是生產力，人工智能是生產場景，是大數據發揮價值的結晶。分解三者之間的作用如下：

大數據

大數據通常會聯想到數據量很多，數據量很廣，的確數據的大量採集存儲是大數據的基礎，沒有大量的數據採集，沒有不同維度的數據採集，就不存在大數據，我們講生態，其實就是指大數據的生態,互聯網企業開發APP為什麼講究下載量，APP使用用戶量，得用戶者的天下，得用戶者得數據，用戶是數據採集的入口，是形成大數據的關鍵，大量的用戶使用，用戶使用數據的積累最終形成大數據，從而形成生態，所以說互聯網企業都在搶灘未來最重要的能源：數據，就是在搶灘數據的入口，也就是用戶，APP開發後如果有大量的用戶下載並使用，長期下去就形成了生態，既累計了大量的數據。就像目前的谷歌安卓操作系統一樣，它能這麼牛，是因為全世界大量的智能手機都使用安卓系統，成為了安卓系統的用戶，從而獲得了大量的用戶數據，就形成了智能手機操作系統的生態，這個年代，要開發一款手機操作系統其實很多互聯網公司都能做到，但難的是生態，也就是操作系統背後的大數據形成，蘋果操作系統很牛是因為全世界用蘋果手機的用戶很多，所以蘋果系統也就形成了生態，而安卓它本身是屬於谷歌開發的，而它的生態建設是需要大量的智能手機共同來建這個生態，所以安卓與蘋果有本質區別，蘋果是自己的全生態鏈，而安卓它需要大量的智能手機廠商一起來建生態鏈。

其實題主這個問題問的非常好，大數據，雲計算，人工智能的關係，搞懂了這些關係就搞懂了今天谷歌跟華為的關係，其實谷歌跟華為就是相互相成的關係，彼此相互影響對方，離不開對方，除非華為能建自己的手機操作系統生態，這在中國市場可能一個較長的時期能實現，但全球市場，安卓生態鏈已經形成了大數據，實際上華為很清楚，全球大數據不是一家公司能夠建立起來的，是要通力合作的，儘快蘋果在嘗試全生態鏈的打造，哪是因為它是智能手機的開創者，從一開始就建立自己的操作系統生態鏈，手機操作系統是移動互聯網時代產物，而蘋果從一開始就佔住了智能手機的領導地位，當然今天蘋果手機收到衝擊，哪是因為中國這樣一個全球最大的智能手機市場在快速崛起，華為，小米等智能手機在壯大。所以說蘋果手機是忌憚中國市場的，而谷歌的安卓系統同樣如果沒有了中國市場的生態，它的生態也就沒有太大的意義，這是為什麼呢？因為中國是全球最大的智能手機市場，是全球最大的智能手機用戶規模，用戶就是數據的入口，有了數據的入口，才會有大量的數據採集形成大數據，從而建立完整的生態。可以說目前的局面是谷歌擁有過去智能手機操作系統的生態，而華為是生態的一部分，它能提供智能手機用戶，而谷歌它沒有自己的智能手機，也不存在有自己的手機用戶，但它的操作系統形成生態，大量的手機廠商已經採用了它的生態。而今天重建生態不是沒有可能，但需要時間，中國的優勢在於有市場規模來提供生態的建立基礎。可以說全世界來說，中國最大的優勢在於用戶海量，海量的用戶即是大數據的基礎，大數據需要海量的用戶使用來採集，採集數據背後才會有生態。然而今天的移動互聯網走了那麼多年已經達到頂峰，未來是萬物互聯時代，人工智能時代，智能手機的影響力也會逐步減弱。

說了那麼多大數據是什麼呢？其實大數據的基礎是海量的數據的採集，而採集過後的數據，過去我們講人工來分析數據很頭疼，哪是因為數據太多，需要人來統計計算。而大數據的海量，海量的數據用雲計算，它就形成大數據，因為數據越多，計算就越簡單，不管你有多少數據，需要怎樣的計算成果，計算只需一秒，Z這就是大數據。

雲計算

雲計算其實就是把大量的數據採集存儲後，進行分析，深度計算，數據採集後的海量，如何把它發揮價值需要工具，也就是生產力，也可以把它叫效率，所以說雲計算是為什麼關鍵了，它提供了一切生產資料的利用價值的工具。

人工智能

人工智能有人把它說成是機器人，替代人工的機器人，然而說到人工智能我們不得不說下物聯網，物聯網的幾個過程：數據採集，數據儲存，數據計算，數據發掘價值應用場景轉化賦能，這樣一個循環的過程，其實就是相互相成的，因為有數據的大量採集，形成海量數據的生態，加上雲計算的技術，人工智能是場景轉化，將數據計算發揮價值的同時，也在不斷的產生數據，形成數據生態鏈的輪迴。

都在談人工智能，其實人工智能是萬物互聯時代形成的新物種，就像移動互聯網時代的智能手機一樣，想想現在的智能手機就能聯想到，人工智能，大數據，雲計算的關係。智能手機我們把它看成人工智能，而使用手機的用戶產生大量的數據，數據海量儲存，形成生態，建立手機應用大數據，如各種APP，手機操作系統，這些都是數據採集端口。未來萬物互聯時代也是一樣，人工智能如果沒有場景轉化吸引大量的用戶使用，也就形成不了大數據，形成不了生態。所以說人工智能，它需要有大數據的生態，海量的數據，海量的數據需要工具來分析計算，雲計算，而海量的數據需要場景轉化才生價值才能建立形成數據採集的輪迴。

人工智能，大數據，雲計算，這三者之間它們是在做同樣一件事情，數據採集，存儲，數據計算，數據場景轉化賦能價值，形成生態循環。就像智能手機一樣，APP也好，操作系統也好，這些都只是數據採集形成生態的工具，人工智能也一樣，雲計算操作系統，物聯網操作系統，人機交互APP，這些將會成為未來互聯網公司爭奪的主戰場，因為它們是人工智能建立生態的工具，而形成生態的基礎是搶奪海量的用戶。

風繼續吹rry

收集大數據之後，用人工智能分類處理，交給雲推送和應用。

就這麼土得概念，非得整得高大上，並讓很多人走上富裕道路。讓很多教授可以吹噓很多年。

三袋大菠蘿

雲計算、大數據和物聯網代表了IT領域最新的技術發展趨勢，三者相輔相成，既有聯繫又有區別；

關鍵字: 大數據 數據 科技