互聯網大數據人工智慧深度融合
互聯網提供技術、上下供應鏈、同行交流平台、多渠道銷售等，大數據能直接提供實際的需求信息、目標客戶范圍，幫助實體企業確認發展等，人工智慧可以幫助企業更好的規劃生產線、售後服務線等。
2. 互聯網/物聯網/雲計算/大數據/人工智慧之間的關系
物聯網重點突出了感測器感知的概念，同時它也具備網路線路傳輸，信息存儲和處理，行業應用介面等功能。而且也往往與互聯網共用伺服器，網路線路和應用介面，使人與人(Human ti Human ，H2H)，人與物(Human to thing，H2T)、物與物( Thing to Thing，T2T)之間的交流變成可能，最終將使人類社會、信息空間和物理世界(人機櫧)融為一體。
大數據目前尚沒有統一的定義，比較有代表性的是3V 定義，即認為大數據需滿足3 個特點：規模性(Volume)、多樣性(Variety)和高速性(Velocity)。
以雲計算為代表的互聯網新應用的興起，表明互聯網基礎服務無論從硬體，軟體還是數據信息都在向集中和統一的方向發展。也就是說，未來的大數據還將具備一個新的特性-統一性(Unity)。
你也可以參考物聯商業網。
3. 大數據與AI深度融合,進入智能社會時代
大數據與AI深度融合,進入智能社會時代
什麼是人工智慧
人工智慧（AI）是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的理論、技術及應用系統的一門新技術科學。人工智慧分為計算智能、感知智能、認知智能三個階段。首先是計算智能，機器人開始像人類一樣會計算，傳遞信息，例如神經網路、遺傳演算法等；其次是感知智能，感知就是包括視覺、語音、語言，機器開始看懂和聽懂，做出判斷，採取一些行動，例如可以聽懂語音的音箱等；第三是認知智能，機器能夠像人一樣思考，主動採取行動，例如完全獨立駕駛的無人駕駛汽車、自主行動的機器人。
什麼是大數據
大數據（bigdata），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據是以數據為核心資源，將產生的數據通過採集、存儲、處理、分析並應用和展示，最終實現數據的價值。
大數據與人工智慧相輔相成
大數據的積累為人工智慧發展提供燃料。IDC、希捷科技曾發布了《數據時代2025》白皮書。報告顯示，到2025年全球數據總量將達到163ZB。這意味著，2025年數據總量將比2016全球產生的數據總量增長10倍多。其中屬於數據分析的數據總量相比2016年將增加50倍，達到5.2ZB（十萬億億位元組）；屬於認知系統的數據總量將達到100倍之多。爆炸性增長的數據推動著新技術的萌發、壯大為深度學習的方法訓練計算機視覺技術提供了豐厚的數據土壤。
大數據主要包括採集與預處理、存儲與管理、分析與加工、可視化計算及數據安全等，具備數據規模不斷擴大、種類繁多、產生速度快、處理能力要求高、時效性強、可靠性要求嚴格、價值大但密度較低等特點，為人工智慧提供豐富的數據積累和訓練資源。以人臉識別所用的訓練圖像數量為例，網路訓練人臉識別系統需要2億幅人臉畫像。
數據處理技術推進運算能力提升。人工智慧領域富集了海量數據，傳統的數據處理技術難以滿足高強度、高頻次的處理需求。AI晶元的出現，大大提升了的大規模處理大數據的效率。目前，出現了GPU、NPU、FPGA和各種各樣的AI-PU專用晶元。傳統的雙核CPU即使在訓練簡單的神經網路培訓中，需要花幾天甚至幾周時間而AI晶元能提約70倍的升運算速度。
演算法讓大量的數據有了價值。無論是特斯拉的無人駕駛，還是谷歌的機器翻譯；不管是微軟的「小冰」，還是英特爾的精準醫療，都可以見到「學習」大量的「非結構化數據」的「身影」。「深度學習」「增強學習」「機器學習」等技術的發展都推動著人工智慧的進步。以計算視覺為例，作為一個數據復雜的領域傳統的淺層演算法識別准確率並不高。自深度學習出現以後，基於尋找合適特徵來讓機器識別物體幾乎代表了計算機視覺的全部圖像識別精準度從70%+提升到95%。由此可見，人工智慧的快速演進，不僅需要理論研究，還需要大量的數據作為支撐。
人工智慧推進大數據應用深化。在計算力指數級增長及高價值數據的驅動下，以人工智慧為核心的智能化正不斷延伸其技術應用廣度、拓展技術突破深度，並不斷增強技術落地（商業變現）的速度，例如，在新零售領域，大數據與人工智慧技術的結合，可以提升人臉識別的准確率，商家可以更好地預測每月的銷售情況；在交通領域，大數據和人工智慧技術的結合，基於大量的交通數據開發的智能交通流量預測、智能交通疏導等人工智慧應用可以實現對整體交通網路進行智能控制；在健康領域，大數據和人工智慧技術的結合，能夠提供醫療影像分析、輔助診療、醫療機器人等更便捷、更智能的醫療服務。同時在技術層面，大數據技術已經基本成熟，並且推動人工智慧技術以驚人的速度進步；產業層面，智能安防、自動駕駛、醫療影像等都在加速落地。
隨著人工智慧的快速應用及普及，大數據不斷累積，深度學習及強化學習等演算法不斷優化，大數據技術將與人工智慧技術更緊密地結合，具備對數據的理解、分析、發現和決策能力，從而能從數據中獲取更准確、更深層次的知識，挖掘數據背後的價值，催生出新業態、新模式。
4. 如何實現人工智慧與大數據相結合
首先，兩者都在發展過程中。
實現兩者結合，面臨兩個相反的發展方向：
一、保持現有系統技術不變，而收集得到的大數據，做為主導。
人工智慧的發展，為大數據的使用提供技術支持。
人工智慧技術處於從屬地位。
顯然，這樣束縛了人工智慧的發展。
採用這種思路的公司，最終結局是，大數據業務被新興的人工智慧公司搶占。
二、放棄現有大數據所依賴的成熟的系統技術。
人工智慧獨立發展，成熟以後，現有的大數據資源再與人工智慧系統改碼對接。
這個問題，等於人工智慧的發展方向問題。
要搞一種依賴現有編碼語言的應用技術呢？
還是要搞一種電子產品人格化的基礎技術？
若決心搞後者，可不僅僅要顛覆應用軟體與操作系統，甚至硬體、晶元，都必須改動。
所以，那個戰勝李世石的阿拉法狗，沒有前途。
程序化的人工智慧，一路艱辛，沒有前途。
人格化的人工智慧，才是光明大路。而且比多數人想像的要容易得多。
附加說明：
程序化與人格化的主要差別是什麼？
程序化人工智慧，
內容與形式層層分離。
數碼段的編碼方案出自人為約定。依賴單是非邏輯。
數碼段具備的含義，需要層層翻譯。
各輸入輸出設備之間，不具有如同量子糾纏一樣的含義糾纏關系。
人格化人工智慧，
內容與形式和諧統一。
數碼編碼方案出自人的注意力運行原理。依賴多是非邏輯。
從輸入到運算，到輸出，結構簡潔，一體和諧同步。含義相互糾纏，如同一體。
不需要設備驅動程序，也不需要應用程序，只有一個操作系統。或改名叫做運行系統。
5. 互聯網，物聯網，大數據，人工智慧，雲計算之間的關系
簡單解釋：
人工智慧，就是改變了過去人去學習機器的狀況，有了人工智慧，機器會更懂你，機器會主動去了解你，滿足你的需求。同時，機器之間也能相互學習。
過去人能讀懂機器，是因為人有大腦，如今機器要讀懂人，同樣需要一個大腦，這個大腦去讓你判斷對與錯，會根據判斷作出決策的行為，這個過程就是雲計算。
能讓雲計算有效，快速，合理進行，那就需要儲存大量數據信息，就類似人的大腦，需要經驗積累，才會融會貫通，這就是大數據，有了大數據，雲計算才是有效的。
獲取數據的來源，就是通過機器與機器之間的連接，機器與零部件之間的連接，這個過程就是物聯網。
用一句話說
就是通過IOT，獲取大數據，儲存在雲端，再根據雲計算，作出行為，此過程就是人工智慧。
6. 人工智慧與大數據怎麼 結合
大數據是人工智慧的基礎，這邊有這兩個喜歡也，可以來看看
7. 人工智慧，大數據與深度學習之間的關系和差異
說到人工智慧(AI)的定義，映入腦海的關鍵詞可能是「未來」，「科幻小說」，雖然這些因素看似離我們很遙遠，但它卻是我們日常生活的一部分。語音助手的普及、無人駕駛的成功，人工智慧、機器學習、深度學習已經深入我們生活的各個場景。例如京東會根據你的瀏覽行為和用戶的相似性，利用演算法為你推薦你需要的產品；又比如美顏相機，會基於你面部特徵的分析，通過演算法精細你的美顏效果。還有眾所周知的谷歌DeepMind，當AlphaGo打敗了韓國職業圍棋高手Lee Se-dol時，媒體描述這場人機對戰的時候，提到了人工智慧AI、機器學習、深度學習等術語。沒錯，這三項技術都為AlphaGo的勝利立下了汗馬功勞，然而它們並不是一回事。
人工智慧和機器學習的同時出現，機器學習和深度學習的交替使用......使大部分讀者霧里看花，這些概念究竟有何區別，我們可以通過下面一個關系圖來進行區分。
圖二：數據挖掘與機器學習的關系
機器學習是數據挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，並不從屬於數據挖掘，二者相輔相成。數據挖掘是機器學習和資料庫的交叉，主要利用機器學習提供的技術來分析海量數據，利用資料庫界提供的技術來管理海量數據。
不管是人工智慧、機器學習、深度學習還是數據挖掘，目前都在解決共同目標時發揮了自己的優勢，並為社會生產和人類生活提供便利，幫助我們探索過去、展示現狀、預測未來。
8. 人工智慧結合互聯網、大數據，如何改變生活呢
4G改變生活，5G改變社會。對於大數據、人工智慧這些高新技術必將給各行各業帶了深刻的變化，舉兩個簡單例子，以前我們經常在街上會被人攔住，遞來一頁紙說是某個行業要做社會調查問卷，現在大數據一出那還會有這種場景。另一個例子是人工智慧加持的智能機器製造，經常看到報道原來成百上千工人忙碌的生產線，上了智能機器人後，原來偌大的產線僅僅剩下幾個人維護，讓人感慨不亦。
當有一天，人工智慧演算法的開發者足夠多以後，有了很多種思考邏輯，這個嬰兒有了少年的思維，有了青年的思維，我實在想不出未來會怎麼樣？
但是我可以確定的是，未來一定可以讓世界通過這個大腦去自己處理很多事情，舉個例子，如果一台機器出現了故障，而網路會自己思考什麼問題，怎麼去修，那該是多麼厲害的一件事，人類將會解放出來，去做更多有創造性的事情。
9. 人工智慧與大數據怎樣結合使用
首先需要理解人工智慧與大數據的區別：
人工智慧主要有三個分支：1.基於規則的人工智慧；2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智慧；3.基於神經元網路的一種深度學習。
大數據分為「結構化數據」與「非結構化數據」。「結構化數據」是指企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等，存儲於普通的資料庫之中，專指可作為資料庫進行管理的數據。相反，「非結構化數據」是指不存儲於資料庫之中的，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。
如今，大量數據產生之後，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產生更多的數據，使得人工智慧進一步優化。