继互联网，移动互联网后，人工智能已然成为下一个科技进步的爆发点。在两会中，人工智能也被列为我国今后重点发展的方向。

人工智能与大数据分析都属于计算机行业近年来的热点概念。两者的区别在于：大数据业务的主要目的和价值，在于如何从已有数据中发掘价值，实现价值变现，并运用于生产。大数据分析的主要业务模式是为企业提供云计算托管服务，数据挖掘云计算软件、大数据咨询分析服务等。

而人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。

业内曾有专家指出，大数据分析=海量数据+分析软件+挖掘过程，通过强大的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务，是大数据业务盈利模式。国内已经有大数据公司开发了架构在云端的大数据分析应用：它集统计分析、数据挖掘和商务智能于一体，用户只需要将数据导入该平台，就可以利用该平台提供的丰富算法和模型，进行数据处理、基础统计、高级统计、数据挖掘、数据制图和结果输出等。数据由系统统一进行管理，系统对私有和公有数据进行区分，可以保证私有数据只供持有者使用，同时支持多样数据源接入。此类应用适合分析各行各业的数据，易学好用、操作界面简易直观，普通用户稍做了解即可使用，同时也适合高端用户自己建模进行二次开发。

大数据的具体应用领域包括企业征信查询，银行风控等。可见，数据处理与分析是大数据分析的核心要素。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科。人工智能，图像识别、语音识别等概念相较于大数据分析而言，更偏向于通过自然信号，让机器与人的理解能够做到无缝衔接。自从计算机诞生以后，为了和计算机进行交流，计算机用户必须通过电脑鼠标，采取计算机语言与电脑实现人机交互，而当前人工智能则试图让计算机用人类的语言与电脑交流，实现人机交互，而不是通过电脑的语言。机器学习是人工智能的核心要素，主要就是研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。

得益于大数据和云计算的支持，互联网正在向物联网扩展，人工智能则是升级体验、解放生产力的重要手段。通过结合大数据和云计算，人工智能将更好地服务于人们的生活，推动时代进步。

不同的人工智能细分领域各自需要的数据计算量有何区别？通常依照运用场景而定。在所需处理的数据中，图像数据所需的计算量较大，原因在于计算机对图像数据的处理按照像素计算，而像素本身计算量较大；相比之下，语音数据所需的计算量相对不大，关键词模式下的语音计算量通常通过芯片打包即可完成；而语义的计算方式属于文字处理方式，将原始数据处理成一定数量的知识点，其数据计算量根据语义具有多少种不同情况而定。例如，空调调温语义处理大约包括50个左右的类别，属于运算量较小的情况，而iPhone的Siri需要面对用户提问的各种可能，所涉及的知识点较多，因此计算量相对较大。

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