导读：很多朋友问到关于人工智能大数据还有什么的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
本文目录一览：
1、大数据，人工智能，机器人三者之间到底有什么区别关系？2、云计算，大数据，人工智能三者有何关系3、大数据、云计算、人工智能、5G，下一个是什么？4、什么叫人工智能、大数据？5、人工智能和大数据有什么区别么？6、人工智能+大数据是什么？大数据，人工智能，机器人三者之间到底有什么区别关系？
根据现在的科技发展水平，现在的社会正处于大数据时代，人工智能无处不在人们使用机器人做一些高危动作或者是做工等，在未来的发展趋势当中大数据，人工智能，机器人有可能会普遍存在，被人类所用。那么对于大数据人工智能机器人三者之间到底有什么样的区别和关系呢？其实他们三者之间是相辅相成的关系，人工智能的基础是大数据，而机器人的基础又是人工智能。
现在的社会谈起机器人已经不再是什么新奇的事情，在未来的发展趋势下大数据，人工智能和机器人是最能带动社会发展的动力。机器人之所以很厉害，是因为他装了人工智能有了人的思想和想法，要看机器人是否厉害，就要看他的人工智能是否好，如果机器人没有人工智能，那么机器人就只是一台普通“机器”而不是“人”，所以对于机器人来说，人工智能是机器人的核心，没有人工智能就没有机器人。
那么人工智能与大数据之间的关系，就是相当于捕食者与被捕食者之间的关系一样。如果想要人工智能变得更加的厉害，那么他就要“吃”更多的大数据，大数据相当于人工智能的食物，就像人一样，蔬菜水果就是人的食物。
人工智能是靠算法来消化大数据的，从这里来看算法就是人工智能的胃和消化系统，算法是负责读取和消化大数据同时也是结果产出。所以人工智能的核心是大数据，算法是关键。人们一般都是通过集成器，传感器，物联网来收集大数据的，从大数据的字面意思来说就是数据比较庞大，一般都要使用电脑才可以进行。所以根据以上的结论大数据，人工智能和机器人之间是相互联系而且独立的关系。
云计算，大数据，人工智能三者有何关系
云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！
一、大数据
大数据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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
大数据、云计算、人工智能、5G，下一个是什么？
英特尔与云服务厂商合作也是主动拥抱趋势的战略性一步 。
封面来源｜pexels
2020年7月16日，“网易数字+大会”在杭州召开，网易公司旗下企业服务品牌网易云正式升级更名为“网易数帆”，优化和升级业务与战略，聚焦基础软件领域业务，并发布多款新产品。透过这些举措，我们可以窥探到网易在数字经济生态链上的全新布局：携手合作伙伴以“新基建”赋能数字经济的智能化升级和融合创新是接下来的战略主方向。
“新基建”是相对于传统基础设施而言，作为新经济形态发展的重要支撑，曾在政府工作报告中被多次提及。 2020年数字经济发展迎来前所未有的机遇，也同时承担起创造新增长点，带动实体转型的重任。而以5G、云计算、大数据和人工智能为代表的技术产品，在赋能各个行业，提升效率，优化生产方式上发挥着不可或缺的支撑作用，故被称为数字经济时代的新型基础设施，即“新基建”。
随着工业互联网和AI战略的全面实施，数字经济的范围被无限拓宽，数字化也成为各行各业转型升级的方向。在企业的精细化管理、业务精细化运营的需求背景下，数据作为一种新型资产，在整个链条中扮演着越来越重要的角色。如何有效发挥数据价值，建立实时反馈的分析系统，来辅助业务决策成为企业数字化转型的重点。在这个过程中大数据、云计算、人工智能、5G等”新基建”提供了方法和效率上的优化，加速了企业的数字化转型的进程。
在数据层面，优化数据采集和应用，高效分析和管理数据是数字化的重点。即通过实现各个业务环节的数字化，来增加相关流程的数据留存，而后将丰富的流程数据用于分析和监控，最终实现科学决策。但这在实际的数字化过程中并不容易，大量企业仍然面临数据孤岛、烟囱式开发、信息系统功能与实际需求脱节、IT交付效率不能满足数字化需求和系统封闭等方面的挑战。为解决这些痛点，云原生逐渐发挥价值。
云原生承担的作用是承上启下，它能够帮助企业在云上快速搭建新的应用体系、技术体系和业务模式。 通过软件化的生产、研发、运维体系，帮助企业提升业务拆解能力，流程重构能力，从而实现企业软件生产全流程的能力和效率的提升，来构建专注业务的企业数字化基础设施。
面临新基建和“数字化”热潮，网易数帆提出SDI²理论：即数字化时代下，企业需要具备强大的软件定义组织的能力Software DefinedInstitute、数据智能的能力Data Intelligence、强大的软件定义的基础设施Software Defined Infrastructure，才能够在行业中取得成功。
同时，网易数帆旗下网易轻舟在会上全新发布了云原生软件生产力平台，帮助企业提升软件研发效能，作为软件定义组织的关键能力。网易轻舟总经理陈谔表示，该平台由轻舟微服务和新发布的轻舟中间件、轻舟混合云及轻舟低代码等四大产品体系组成，能够帮助企业提升软件全生命周期的端到端能力，使得企业可以更聚焦于业务，应对数字化转型过程中业务的快速变化。
轻舟微服务 包含无缝集成Service Mesh（服务网格）的微服务框架NSF、API网关、分布式事务GTXS、全链路应用监控APM等模块。Service Mesh是微服务治理框架，但也是增加复杂性的根源之一。此次升级，轻舟微服务在Service Mesh方面带来了17项能力提升，包括Sidecar管理、Sidecar热升级、动态流量拦截、熔断降级等。陈谔表示，借助这些能力，客户在实践Service Mesh过程中不需要再顾虑引入Sidecar带来的运维问题。API网关同样带来了大量能力的升级，提供适合互联网级应用的API网关管理功能，如提供完善流量管理功能，包括熔断降级、缓存等。此外，轻舟微服务还发布了新的日志服务LogSeer，以及GTXS、APM的一些新特性。这些更新，进一步提升了轻舟微服务的产品成熟度。
轻舟中间件 是基于Kubernetes构建的云原生PaaS平台。基于容器的数据库、缓存、消息等分布式中间件，使得客户可以将等同于公有云的PaaS服务能力交付到任何能够安装Kubernetes的环境，具有高SLA、高性能、低成本的特点。此次发布，网易轻舟还推出了MySQL、Redis、Elasticsearch、ZooKeeper、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka等7款中间件产品，这意味着轻舟中间件已经具备很高的成熟度。
轻舟中间件支持多云集中部署与管理、运维自动化、故障自愈等云原生特性，可以帮助企业构建容错性好、易于管理、易于观察、易于扩展的中间件PaaS平台，解决企业中间件存在的SLA保障难、运维难、成本高等一系列问题。据了解，轻舟中间件已经在网易严选、网易云音乐、网易传媒等互联网业务生产环境中，经受住了SLA、性能和规模等实战考验。在网易传媒，轻舟中间件带来50%的运维成本下降，网易云音乐则通过轻舟中间件实现了30%以上的资源成本节省。
轻舟混合云 基于Kubernetes的抽象层次以及DevOps能力构建，部署、编排能力不同于面向资源的经典混合云方案，可多云部署，或选择灵活的IT架构，这意味着IT架构变更不会影响到业务架构与运维策略。采用开放云原生技术栈研发而成的轻舟混合云和轻舟微服务、轻舟中间件，组成了一个通用的云操作系统，可以屏蔽从物理机到公有云各类IT基础设施等底层资源的差异性，使得复杂的业务部署能够跨基础设施平滑迁移，并获得弹性扩展能力，从而更好地支撑企业数字化应用。
轻舟低代码 平台通过可视化与自动代码生成快速构建应用，赋能非专业开发者，提供多层次软件复用机制，可以大幅降低软件开发成本，解决企业数字化过程中IT交付效率无法满足数字化需求的矛盾。此次发布的网易轻舟低代码应用开发平台LCAP，支持微服务架构、匹配云原生技术栈，是符合软件架构现代化理念的低代码平台。
轻舟低代码产品具有基于服务的开发、代码无平台绑定、多层次软件复用机制和支持云原生能力扩展等四大特点。这意味着，采用轻舟低代码平台开发的应用软件具有更好的跨平台能力、更高的复用价值，能够带来更高的开发效率。据悉，借助轻舟低代码平台，特定的场景下Web应用开发效率可以提升3倍以上。
“新基建”是一个生态，需要软硬件结合的能力来解决企业数字化的过程中的各种问题。 网易数帆在基础软件服务层面的布局，尽显其软件架构和服务设计上的优势，再将英特尔的硬件产品能力纳入到自己的生态里，二者优势互补，从市场需求出发，充分调动软硬件产品设计能力，提供符合企业数字化实际需求的产品和服务。
英特尔与云服务厂商合作也是主动拥抱趋势的战略性一步，打造软硬件协同的“新基建”生态在当前数字化的洪流中显得异常明智。在产品层面，英特尔提供以数据为中心的产品组合，包括：计算、存储和连接；在计算上，从通用的CPU、GPU，到FPGA等；在生态建设层面，英特尔与包括OEM、ODM、软件服务商、系统集成商等伙伴长期合作，面向不同的工作负载和实际需求，用能够落地的方案，推动各行各业的数字化和智能化。
针对当前，行业对于云基础设施、云服务、云应用可视、可管、可控的需求，英特尔全面集成AI技术的产品组合可帮助企业构建智慧云的基石；针对云原生技术的流行对容器的创新和发展，英特尔在开源软件、开源社区、开源项目方面也有较大的投入。
在与网易数帆的联合实践中，轻舟混合云的核心模块网易轻舟容器平台NCS，基于云原生开源技术栈实现多租户、多集群管理，能够处理更大的并发情况，如几万个应用实例同时在线情况，基于英特尔第二代至强可扩展处理器加速网易轻舟容器平台NCS，提供高性能容器平台、多租户多集群管理、智能化运维，构建高性能、高吞吐、弹性扩展、智能运维的轻舟容器云平台，来帮助企业用户实现信息系统的微服务化。
英特尔与网易数帆的产品方案，在网易的多款产品应用上得到验证。英特尔中国区行业解决方案集团互联网行业负责人在网易数字+大会上表示，网易云音乐引入轻舟中间件Redis内存数据库，将Redis运行在搭载了大容量英特尔傲腾持久内存的服务器上，实现高性能、高密度的混合部署，大幅度提高资源利用率，使得总体用云成本降低30%。网易轻舟容器平台NCS升级到第二代英特尔至强可扩展处理器，整体计算性能提升21%。基于第二代英特尔至强可扩展平台利用英特尔OpenVINO为雷火 游戏 在强化学习、智能编舞等AI平台进行深度强化，使推理性能提升3倍。目前，网易杭州研究院、网易邮箱在分布式存储以及邮箱索引列表均利用英特尔傲腾固态盘加速性能。
云服务让客户减少在IT基础设施上的劳神，从而把注意力更多集中在构建自己的业务逻辑上，2020年，英特尔推出智慧云图计划，旨在覆盖企业上云、用云的全周期，通过丰富的产品组合构建智慧云基石，这与网易的云原生战略不谋而合。携手网易，共绘云图，构筑数字化时代的“新基建”生态，也成为双方共同的目标。
什么叫人工智能、大数据？
什么是大数据?大数据时代，数据不再仅仅指数字或数字构成的，数据的范畴要大的多。包括：互联网上的任何内容，比如文字、图片以及视频;书籍中的文字内容;医院里包括医学影像在内的所有医学档案资料;公司里的设计图纸、设计文档等;科学研究中的各种观测数据以及历史研究成果;甚至我们人类活动本身，也可被看成一种特殊的数据，比如我们在微信朋友圈等社交网络的行为，浏览网络的记录，我们每天的出行轨迹、活动范围等。从以上数据来源的纷繁复杂性，大数据的“大”的特征是不言而喻的，但大数据的特征不仅体量大，还具备多维度以及完备性的特点，才能刻画出比较完善的事物。
什么是人工智能?学术界将人工智能分为传统人工智能方法和现代人工智能方法。那么传统人工智能方法是怎样的呢?其实简单地讲，传统人工智能的思路是，首先了解人类是如何产生智能的，然后让机器按照人的思路去做。
简言之，人工智能，英文缩写为AI。是利用计算机科学技术研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能，英文缩写为AI。而大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
两者的关系是大数据让人工智能变得更加智能，人工智能让大数据变得更有价值。
人工智能和大数据有什么区别么？
了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。
1、大数据
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。
2、人工智能
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。
3、大数据与人工智能
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。
人工智能+大数据是什么？
很多人还搞不清大数据和人工智能的关系。
这里引用马化腾在清华大学洞见论坛上说过话：
未来所有企业形态都是在云端用人工智能处理大数据。
未来我们（腾讯）会继续大力投入的：
第一是AI，第二是云计算，第三是大数据。过去把用电量作为衡量一个工业社会发展的指标。未来，用云量也会成为衡量数字经济发展的重要指标。大数据就更不用说了，一切有云，有AI的地方都必须涉及大数据，这毫无疑问是未来的方向。
人工智能的基础是是算法、算力和海量数据，核心技术包括：
计算机视觉（Computer Vision）、知识图谱（Knowledge Graph）、机器学习（Machine Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）、人机交互技术（Human-Computer Interaction Techniques）、语音识别（Automatic Speech Recognition）等等。
大数据的核心很简单：只要你拥有足够多的数据，你就拥有了预见未来的能力。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能大数据还有什么的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～