人工智能与云计算结合后的飞跃？
云计算和大数据都是开展人工智能的支撑，同时也是突破当前行业制约的核心力量。当前我国科技拥有良好发展空间，因此人工智能也处于发展的重要阶段，实现大数据与云计算的协同开展，能够给人工智能的成熟提供源源不竭的动力。
大数据和人工智能有什么关联？
专门写过一篇关于大数据和人工智能关系的文章。仅供参考！
网上曾经有一篇“著名”的文章，叫做《懒才是第一生产力》。文章里说：懒”这个属性一直在推动着人类进步的进程，因为想“偷懒”，所以人类就日日夜夜在那里捣腾，以达到自己想偷懒的目标。正是因为懒得不想做一系列事情，所以人类发明了洗衣机、电话、汽车……
这当然是片面的。我们都知道，科技才是真正的第一生产力。18世纪中叶，因为改良了蒸汽机，引起了第一次工业革命，使得人类从手工劳动转向动力生产，由此进入了“机器时代”。到了电气化时代，电气的发明使得人类可以使用更高效的新能源，促使生产力迅速发展。而20多年前开始进入信息化时代后，互联网的发明和使用将全世界的人类和信息连接在了一起，极大地提高了全社会的分工协作效率。
可以这么说：追求效率是社会发展的核心驱动力。正是因为这个驱动力，企业才创新出一个个全新的商业模式：O2O，互联网减法，共享经济……
然而，随着互联网普及成为一种基础设施，万物互联已经成为可能。这意味着互联网红利也已经接近尾声，互联网时代已然步入了下半场。
当前我们再一次站在了十字路口：当互联网的红利消退的时候，如何才能保持这种生产效率的稳定增长来满足人类不断增长的物质精神需求？
国家也在行动，近年来我国出台了一系列相关的政策和纲要：“互联网+”行动计划，促进大数据发展行动纲要，供给侧改革，以及《中国制造2025》。国家的目的是保持经济的可持续增长。
但是我国即将步入老龄化时代，人口红利马上将要结束，要想实现经济的增长，势必只有一条路可以走——尽可能地想办法提高劳动生产率。
一切又回到了科技上面。当今时代最核心热门的技术，一定是“大数据”和“人工智能”，他们都是提高效率推动社会进一步发展的关键技术。可以这么说：大数据+人工智能，两者的深度结合，必将会推动人类效率的再一次变革。
大数据的本质是：海量的多维度多形式的数据。它包含了每个时间空间节点的信息。如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺的婴儿，那么每一个领域专业的大数据就是喂养这个婴儿的奶粉——“奶粉”的数量决定了婴儿能长多大，而“奶粉”的质量则决定了婴儿智力发育水平的高低。
大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？
人们经常笼统地说，大数据就是大规模的数据。
这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如，地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值，因为地球围绕太阳运转的物理规律，人们已经研究得比较清楚了。
那么，大数据到底是什么？大数据是如何产生的？什么样的数据才最有价值，最适合作为计算机的学习对象呢？
根据马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：
信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。
信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。
信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。
大数据和机器学习是我的主要研究方向，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
要想搞清楚大数据与AI之间的关系，首先要了解大数据和AI的概念。大数据是互联网和物联网发展的必然结果，大数据技术的重点在于实现数据价值化，整个大数据产业链也紧紧围绕数据进行展开，包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用。另外，云计算技术与大数据技术也有密切的联系，云计算为大数据提供了服务支撑。
人工智能目前已经经过了60多年的发展，主要的研究领域集中在机器学习、自然语言处理、自动推理、知识表示、计算机视觉和机器人学等六大方面，重点的问题在于“合理的思考”和“合理的行动”。人工智能由于是典型的交叉学科，所以目前依然处在行业发展的初期，人工智能领域依然有大量的课题需要攻克，也需要解决落地应用问题。
大数据与人工智能的关系可以通过三个角度来描述，其一是大数据是人工智能的基础，大数据带来大智慧；其二是人工智能促进大数据的发展；其三是大数据和人工智能共同组建了一个新的技术生态。
大数据的发展在很大程度上推动了人工智能的发展，比如机器学习需要大量的训练数据，数据量越大则训练的效果就会越好，所以在大数据时代，机器学习包括深度学习受到了广泛的关注，一系列基于机器学习的产品在陆续开始落地应用，比如自动驾驶、智能诊疗等。
人工智能的发展反过来也极大的促进了大数据的发展，比如人工智能领域需要采集更多的数据，而且要对这些数据进行清洗、归并、分析等处理过程，这个过程也在促进大数据技术的发展。另外，大数据和人工智能之间还存在两个重要的技术板块，其一是云计算（提供计算资源服务），其二是物联网（提供人工智能产品的落地应用场景），所以大数据和人工智能的发展将带动一个新的技术生态。
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！
大数据，百度百科上是这么定义的，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
简单说，就是不是简单的将你的性别、淘宝记录啥的数据收集起来，通常做大数据的公司还会基于这些数据进行分门别类的整理，并且对整理后的数据进行分析，比如分析出你喜欢什么样的风格的衣服，你的喜好等信息。
关于大数据，IBM概括出大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
那怎么实现上述的五大特点呢？
我们都知道，所谓大数据，就是大量的信息，利用普通的加减乘除啥的肯定会把电脑给跑废掉，不过这里的电脑不是我们用的普通的电脑，他们通常都有数据处理中心，就是高配的商业服务器。但即便高配，如果只是用简单的算法来处理，也很浪费时间。
所以这里就需要神经网络算法、机器学习等技术处理手段，软件和硬件结合起来对数据库中的数据进行处理，而使用的这些算法、机器学习等分析技术就属于人工智能。
其实人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，因为人工智能尚在发展阶段，所以也没有非常精准的定义，在行业内，人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用（云计算平台等）归结为人工智能。
人工智能是否会成为大数据生态的一部分？
会的，其实现在，人工智能和大数据已经相互交融了。
人工智能对大数据的作用
人工智能的机器学习是大数据的数据分析的重要技术组成部分，现在蛮多大数据的研发人员转行后就到人工智能领域去了，毫无违和感。
大数据对人工智能的作用
人工智能的发展需要大数据的支撑，人工智能的训练需要大量的训练数据和验证数据，而这些数据需要大数据提供，理论上数据越多，人工智能会越智能。
人工智能+大数据
在未来，人工智能的增长会增加计算机系统对数据的分析能力，让我们能够挖掘出更准确更有价值的处理；而大数据的不断训练，能够让人工智能的智能化程度不断的提高。人工智能与大数据结合起来，会为我们展现全新的数字化世界，这个是未来社会的发展必不可少的。
所以说未来，大数据会是人工智能生态的一部分，而人工智能，也会是大数据生态的一部分。
到此，以上就是小编对于人工智能与大数据支撑的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能与大数据支撑的3点解答对大家有用。
