大數據和ai戰略

『壹』 人工智慧和大數據的關系

雲計算、大數據、人緩敬沒工智能三者之間有著不可分割、相互影響的關聯。

1、雲計算與大數據：從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據的特色在於對海量數據的挖掘，但必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。
2、人工智慧與大數據：與以前的眾多數據分析技術相比，人工智慧技術立足於神經網路，同時發展出多層神經網路，從而可以進行深度機器學習。
3、人工智慧與雲計算：人工智慧是程序演算法和大數據結合的產物。而雲計算是程序的演算法部分，物聯網是收集大數據的根系的一部分。可以簡單的認為：人工智慧=雲計算+大數據。隨著物擾納聯網在生活中的鋪開，它將成為大數據最大，最精準的來源。

想了解更多有關雲計算、大數據、人工智慧的詳情，稿攔推薦咨詢達內教育。達內教育已從事19年IT技術培訓，累計培養100萬學員，並且獨創TTS8.0教學系統，1v1督學，跟蹤式學習，有疑問隨時溝通；自主研發的26大課程體系更是緊跟企業需求，企業級項目，課程穿插大廠真實項目講解，對標企業人才標准，制定專業學習計劃，囊括主流熱點技術。

感興趣的話點擊此處，免費學習一下

『貳』 5G+ 大數據 +AI+AIOT+ 雲計算賦能新型智慧城市大腦頂層規劃總體方案

文檔獲取方式見文末

智慧城市發展歷程

新型智慧城市是以 為民服務全程全時、城市治理高效有序、數據開放共融共享、經濟發展綠色開源、網路空間安全清朗 為主要目標，通過體系規劃、信息主導、改革創新，推進新一代信息技術與城市現代化深度融合、迭代演進，實現國家與城市協調發展的新生態。

疫情防控考驗下，暴露出城市治理能力短板

智慧城市新機遇 — 新基建賦能智慧城市高質量發展

新型基礎設施包括 5G 、人工智慧、大數據中心、工業互聯網、城際高速鐵路和城際軌道交通 、特高壓、新能源 汽車 充電樁 7 大領域。 5G 網路獨具滿足智慧城市多場景對網路差異化需求的能力，將促進基於 5G的智慧應用、人工智慧、雲計算的市場需求大量爆發，前瞻 布局 新型基礎 設施 ，持續推動交 通 、能源 、水利、市政等傳統基礎設施數字化升級 ，構 建 「泛在 連接 、高效協 同 、 全域感知、智能融合、安全可信」 數字基礎設施體系，將為智能化 社會 服務應用提供有力支撐，推動智慧城市高質量發展。

建設目標

建設目標： 在堅持以人民為中心的發展理念的基礎上，以提升群眾獲得感、幸福感為出發點與落腳點，構建以「雲、網、端」為基礎，數據智能為核心，支撐 N 多應用的新型智慧城市，即以 5G+ 大數據 +AI+AIOT+ 雲計算 等技術強化智慧 城市基礎 建設，以數據智能 「三融無跨」「開放共享」 為核心構建 城市數據智腦 ，創新 探索 新的 智慧城市應用 ，全面建成管理精細、措施精準、服務普惠的新型智慧城市。

設計理念

互聯網化思維 + 5G/ 大數據 /AI/Iot/ 雲新技術驅動產品全面升級。

總體規劃 —技術架構（ 1/2 ）

總體規劃 —邏輯架構（ 2/2 ）

夯實三大基礎設施，包括新一代「雲 + 邊」及其協同設施、基礎通信網路和智慧化物聯網終

端構成的 「雲、網、端」 ，支撐智慧城市高效有序地建設運行。通過集約化建設，合理靈活

地分配基礎設施資源，加強智慧城市底層基礎構建。

夯實三大基礎設施，包括新一代「雲 + 邊」及其協同設施、基礎通信網路和智慧化物聯網終

端構成的 「雲、網、端」 ，支撐智慧城市高效有序地建設運行。通過集約化建設，合理靈活

地分配基礎設施資源，加強智慧城市底層基礎構建。

創新四類智慧應用，面向 黨建引領、政府管理、產業融合 和 民生服務 四大板塊，從城市的業務發展戰略及定位出發，梳理各部門的業務需求，融合各部門業務數據、互聯網數據，依託政府大數據共享平台，深度數據治理、流程再造，整合各種渠道，為 市民、企業、管理服務者、管理決策者 四類服務對象提供統一的訪問和交互入口，全面推動新型智慧城市建設。

構建新型智慧城市 標准評估 和 信息安全 兩大保障體系，支撐智慧城市高效有序地建設運行。

『叄』 人工智慧和大數據哪個發展方向好

我覺得最重要的第一點，首先得問自己的興趣和能力所在，畢竟無論選擇哪個方向，可以支撐我們走下去的，都是興趣和能力。因此，我們來好好捋一捋這兩者的區別和聯系。
第一，大數據
大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。
第二，人工智慧
人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。
可見，相比大數據某，人工智慧涉及的領域更加高深和高端，因此知識含量也更高，學習起來也需要付出更多，對個人的數理和邏輯能力要求很高，不過兩者也是有聯系的。
一方面，人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。
所以啊，沒有必要太過完全區分開兩者，還是打好基礎，一步一個腳印學起來，唯有最佳之選。

『肆』 什麼叫人工智慧、大數據

什麼是大數據?大數據時代，數據不再僅僅指數字或數字構成的，數據的范疇要大的多。包括：互聯網上的任何內容，比如文字、圖片以及視頻;書籍中的文字內容;醫院里包括醫學影像在內的所有醫學檔案資料;公司里的設計圖紙、設計文檔等;科學研究中的各種觀測數據以及歷史研究成果;甚至我們人類活動本身，也可被看成一種特殊的數據，比如我們在微信朋友圈等社交網路的行為，瀏覽網路的記錄，我們每天的出行軌跡、活動范圍等。從以上數據來源的紛繁復雜性，大數據的「大」的特徵是不言而喻的，但大數據的特徵不僅體量大，還具備多維度以及完備性的特點，才能刻畫出比較完善的事物。

簡言之，人工智慧，英文縮寫為AI。是利用計算機科學技術研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧，英文縮寫為AI。而大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

兩者的關系是大數據讓人工智慧變得更加智能，人工智慧讓大數據變得更有價值。

『伍』 大數據與人工智慧的關系是怎麼樣的

大數據與人工智慧相輔相成，一方面大數據的積累為人工智慧發展提供燃料，大數據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。

另一方面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。

『陸』 AI大數據技術介紹 AI與大數據有何關系

1、人工智慧與大數據密不可分，可以將很多大數據的應用歸結為人工智慧，隨著人工智慧的快速陵辯應用及普及，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，催生出新業態物汪此、新模式。

2、人工智慧是很多技術的總稱，包括機器人、語罩迅言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，隨著新一代信息技術的快速發展，計算能力、數據處理能力和處理速度得到了大幅提升，機器學習演算法快速演進，大數據的價值得以展現，隨著智能終端和感測器的快速普及，海量數據快速累積，基於大數據的人工智慧也因此獲得了持續快速發展的動力來源。

3、大數據，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。

4、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，所謂大數據，就是大量的信息，利用普通的加減乘除啥的肯定會把電腦給跑廢掉，不過這里的電腦不是我們用的普通的電腦，他們通常都有數據處理中心，就是高配的商業伺服器。

『柒』 人工智慧和大數據的前景和未來

人工智慧和大數據的前景和未來如下：

人工智慧產業鏈可分為基礎層、技術層和應用層。基礎層方面：包括AI晶元市場、大數據服務市場提高。以自主為中心的雲生態建設，制定標准實現大數據交流共享，大數據產業信息安全。

隨著人工智慧的日益成毀歲熟，它將會陸續普及到其他領含余晌域，繼續深入發展，從未來發展趨勢看，人工智慧的發展前景是十分廣闊的。目前，我國互聯網正處於從消費互聯網轉向工業互聯網的發展進程之中，通過綜合應用物聯網、

大數據和人工智慧等新一代技術手段來賦能傳統產業後，中國工業將會展現出一個全新的產業互聯網。而由於人工智慧的大量運用，必然會在產業升級過程中釋放出大量的就業崗位，與此同時，也將淘汰許多落後產能，使用現代化人工智慧生產線後，將可以節省大量勞動力。

『捌』 大數據和ai哪個方向好

大數據和AI都是當前非常熱門的技術方向，兩者之間也有很多交叉點。從就業前景來看，兩個方向都非常好，但具體哪個更好還要根據自己的興趣、能力以及市羨頃罩場需求等因素來考慮。

如果你對數學、統計學和編程比較感興趣，並且喜歡通過分析海量數據來發現商業價值或解決實際問題，那麼大數據可能更適合你。目前各乎余行各業都在積極應用大數據技術進行業務優化和創新。

如果你對機器智能、深度學習等人工智慧領域比較感興趣，並且希望通過構建模型實現自動化決策或兄鬧者開發智能產品，則可以選擇AI方向。隨著人工智慧技術不斷進步，在醫療、金融、安防等領域中也將會出現更多的應用場景。

總之，無論選擇哪個方向，都需要不斷學習並保持敏銳的洞察力與創新精神才能取得成功。

『玖』 大數據和人工智慧技術在健康產業有哪些具體應用請舉例說明，謝謝！

大健康產業順應了中國經濟轉型升級、綠色發展的趨勢，全球醫療健康產業投融資金額最多集中在2021年，全年達到6846.03億元，投融資數量最多在2019年，達2044起。大數據和人工智慧技術賦能多個大健康產業領域，包括公共衛生大數據、疾病快速診斷、遠程醫療、識別診斷、葯物研發、康復治療等

在數字健康產業供應鏈，智慧眼一方面「深挖洞」，縱向深耕數字健康產業，形成自主可控、安全可靠的AI核心技術；另一方面是「廣積糧」，橫向擴展健康產業多元化市場應用場景，幫助政府、醫院、群眾乃至整個產業界激發數字化力量。

AI+社會保障
基於大數據＋人臉識別技術的養老金待遇資格認證系統應用於全國社保二十餘個省份的省級平台，解決了養老金防冒領的世界難題，保障社保基金安全，穩定社會大局。

AI+醫療保障
基於大數據+生物識別技術的醫保智能場景監控系統已應用於全國近二十個省級醫保平台，實現了門診、住院、購葯、血透、健康理療等場景的智能監控，防範醫保欺詐騙保行為，確保醫保基金安全。

AI+血透管理
遵循醫院血液透析中心臨床業務流程，從患者管理、透析日程准備、患者治療排班、臨床輔助決策等不同環節對血液透析治療進行智能管理和監控。以患者為核心，從根本上改變診療信息的採集處理、分析查詢和傳輸方式，為醫護人員提供智能化工作方式，輔助醫生制定更加人性、優質的治療決策，提高科室工作質量和院內服務水平，提升患者滿意度，做到醫療行為溯源全記錄，保障醫療質量和醫療安全。

AI+慢病管理
依託智慧眼雲慢病管理系統，門診慢病患者可在就診醫生處便捷化生成健康管理檔案，通過機器學習和醫學知識圖譜資料庫，智能化形成疾病管理目標，幫助醫生快速掌握患者信息，指導開葯和開展疾病管理，形成以患者為中心的數字化病程管理體系，實現診前導診、疾病預判，診後用葯提醒等閉環服務，助力醫療健康行業的持續發展。

AI+健康鄉村
以健康鄉村綜合服務平台&智能終端為載體，將大醫院的優質資源通過平台與基層衛生室進行互聯，提高基層衛生室的首診能力和水平，幫助基層的醫生在診斷方面有更大的把握和信心，讓村民「足不出村」就能享受到便捷的健康服務，助力國家鄉村振興戰略落地。