從數據稀缺到如今大量的數據。近年來，可用的數據量正呈指數級增長，大數據變得無處不在。由于數據記錄設備數量的巨幅增長，以及這些設備之間通過物聯網的連接，海量數據得以快速累積。隨著智能終端和傳感器的快速普及，基于大數據的人工智能也因此獲得了持續快速發展的動力來源。
什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的理論、技術及應用系統的一門新技術科學。
人工智能分為計算智能、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和傳遞信息。例如神經網絡、遺傳算法。其次是感知智能，感知就是包括視覺、語音、語言等。機器開始看得懂和聽得懂，能做出判斷，采取一些行動。最后是認知智能，機器能夠像人一樣思考，主動采取行動。
什么是大數據
大數據（Bigdata），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、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，將產生的數據通過采集、存儲、處理、分析并應用和展示，最終實現數據的價值。
大數據主要包括采集與預處理、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。大數據與人工智能之間存在著一種互惠關系。人工智能在很大程度上依賴于前者的成功，同時也以更為繁瑣或不可能的方式釋放數據存儲中的潛力。大數據和人工智能是當今最流行和最有用的兩項技術。人工智能誕生于十多年前，大數據誕生于幾年前。計算機可以用來存儲數百萬條記錄和數據，但分析這些數據的能力是由大數據提供的。可以說，大數據和人工智能是兩大令人驚嘆的現代技術集合，為機器學習注入動能，不斷重復和更新數據庫，同時借助人類的干預和遞歸實驗進行優化。大數據和人工智能被許多數據科學家和公司視為兩個機械巨人，很多人認為人工智能將給他們的公司數據帶來革命。機器學習被認為是人工智能的高級版本，通過它，各種機器可以發送或接收數據，并通過分析數據學習新的概念。其中大數據幫助組織分析現有數據，并從中得出有意義的見解。
大數據助力人工智能
眾所周知，人工智能可以減少人類的勞動，從整體上幫助和干預人類行為。所以人們為人工智能構建了機器學習能力，讓其使用機器人來接管人類的工作。人工智能的擴張會降低人的作用，其中大數據的介入是變革的關鍵。因為機器可以根據事實做出決定，但不能涉及情感互動，但是數據科學家可以基于大數據將情商囊括進來，讓機器以正確的方式做出正確的決定。所以很明顯，大數據和人工智能的融合不僅僅是人才培養和機器學習的同時進行，還為任何一個新的品牌和公司帶來很多新的概念和選擇。大數據和人工智能的結合可以幫助公司以最好的方式了解客戶。通過數據分析，公司可以在最短的時間內識別客戶的興趣。
大數據和人工智能需適應全球多元化
隨著市場上新技術和新工具的不斷推出，機器學習和人工智能工具的成本正在顯著降低。由于價格下降，越來越多地區的公司將采用這種新技術。即使在不同文化、語言、宗教的地區，新技術和工具也同樣受歡迎。而同時，根據不同地區客戶的需求，供應商也必須為市場提供等價的解決方案。
大數據和人工智能提升市場分析洞察力
目前，大數據和人工智能市場還處于初期階段。隨著時間的推移，大數據的高度積累和人工智能的進化將能實現對市場需求更準確的分析和洞察，并計劃相應的報價和產品功能。不管是消費者還是商業用戶，通過對網絡上大數據的深度分析、挖掘、評估之后，消費者可以很方便、很有針對性的查找到需要的商品。商業用戶也可以利用機會，通過對大數據的分析與挖掘，基于人工智能的判斷預測，來支持他們的商業抉擇和商業行為。
在計算能力指數級增長及高價值數據的驅動下，以人工智能為核心的智能化正不斷拓展技術突破，延伸其技術應用范圍，并不斷增強產品落地及商業變現的速度。例如，在新零售領域，大數據與人工智能技術的結合，提升人臉識別的準確率，可以更好地預測每月的銷售情況；在交通領域，大數據和人工智能技術的結合，基于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能應用可以實現對整體交通網絡進行智能控制；在健康領域，大數據和人工智能技術的結合，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；例如，在煤礦安全生產領域，大數據與人工智能技術的結合，能夠態勢感知煤礦企業安全隱患，助力煤礦安全生產。
隨著人工智能的快速應用及普及，大數據的不斷累積，深度學習及強化學習等算法的不斷優化，大數據技術與人工智能技術的結合將更加緊密。人工智能將具備更強大的對數據的理解、分析、發現和決策能力，從而能從大數據中獲取更準確、更深層次的知識，挖掘數據背后的價值，催生出更多的新生態與新模式。