经过一学期的学习，我对大数据与人工智能有了基本的认识。身处大数据时代，云计算、人工智能等核心技术正在以“一往无前”的气势推动着企业创新和新一轮技术的变革。数据记录着庞大的行为轨迹以及商业触点，让一切可溯。
随着移动互联网和云计算的的飞速发展，空间位置数据的快速沉淀和积累，使得空间大数据迅速崛起，登上舞台。而机器深度学习、人工智能技术的诞生则进一步拓展了空间大数据的服务能力，人工智能技术不仅能够提升数据处理能力及效率、降低人力消耗，更使得空间大数据服务应用到更多领域，在针对不同客户需求，精准定制数据信息服务方面都有着出色的表现。当空间大数据、云计算与人工智能发生碰撞，地理服务产业势必会发生神奇的变革与进步。
继移动互联技术和云计算技术之后,能够称得上颠覆性信息技术的当属大数据技术了。大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。它使得我们能够对数量大、种类多、价值密度低、本身快速变化的数据进行有效地、低成本地存取、检索、分类以及统计。但这不代表我们可以高效率和低成本地掌握这些数据中蕴藏的巨大价值,诸如隐性社会科学规律和经验。不过值得一提的是,人工智能技术在大数据分析、预测等领域已经开始崭露头角,展现出了强劲的发展势头,大数据的核心使用价值在人工智能技术的发展与运用下展示了巨大潜力。同时,大数据技术的发展也为人工智能领域带来了大量机遇和挑战,更加激发了该领域的无限发展可能性。大数据分为三个层次。一是容量很大的数据，比如两个仓库都堆满了很多书，甲仓库的书全是大学二年级数学教材，乙仓库的为大学各类教材及其提升学生综合能力的各类图书，两仓库都满足了“大”的要求；二是大容量且有用的数据，比如对大学教学来说，肯定上述甲仓库的书几乎没用，而乙能满足这一要求；三是从中挖掘核心数据的强大能力，这个很考水平。所以，大数据不能简单地理解为数据多，其核心是数据挖掘。挖掘数据则要涉及到云计算。这种如云般运算的能力与强度，实际上就是考验科技与研发人员的“认知”水准。但数据实际上是个老掉了牙的东西。上古时期的结绳记事、以月之盈亏计算岁月，到后来部落内部以猎物、采摘多寡计算贡献，再到历朝历代的土地农田、人口粮食、马匹军队等各类事项都涉及到大量的数据。这些数据虽然越来越多、越来越大，但是，人们都未曾冠之以“大”字，那是什么事情让“数据”这瓶老酒突然换发了青春并如此时髦了起来呢?
对比大数据和人工智能产业的发展是有启发的。因为人工智能的发展和数据密不可分，而且目前人工智能发展所取得的成就大部分和大数据密切相关，因此观察大数据产业的发展对人工智能产业发展很有意义，同时我们认为数据驱动的商业比智能驱动的商业更符合产业的本质，实际上大数据产业的落地能力是强于人工智能的，所以大数据产业发展中出现的问题对人工智能产业发展很有意义。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。在计算力指数级增长及高价值数据的驱动下，以人工智能为核心的智能化正不断延伸其技术应用广度、拓展技术突破深度，并不断增强技术落地（商业变现）的速度，例如，在新零售领域，大数据与人工智能技术的结合，可以提升人脸识别的准确率，商家可以更好地预测每月的销售情况；在交通领域，大数据和人工智能技术的结合，基于大量的交通数据开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用可以实现对整体交通网络进行智能控制；在健康领域，大数据和人工智能技术的结合，能够提供医疗影像分析、辅助诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。同时在技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。
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。
