大数据和ai战略

『壹』 人工智能和大数据的关系

云计算、大数据、人缓敬没工智能三者之间有着不可分割、相互影响的关联。

1、云计算与大数据：从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据的特色在于对海量数据的挖掘，但必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
2、人工智能与大数据：与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。
3、人工智能与云计算：人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分，物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据。随着物扰纳联网在生活中的铺开，它将成为大数据最大，最精准的来源。

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『贰』 5G+ 大数据 +AI+AIOT+ 云计算赋能新型智慧城市大脑顶层规划总体方案

文档获取方式见文末

智慧城市发展历程

新型智慧城市是以 为民服务全程全时、城市治理高效有序、数据开放共融共享、经济发展绿色开源、网络空间安全清朗 为主要目标，通过体系规划、信息主导、改革创新，推进新一代信息技术与城市现代化深度融合、迭代演进，实现国家与城市协调发展的新生态。

疫情防控考验下，暴露出城市治理能力短板

智慧城市新机遇 — 新基建赋能智慧城市高质量发展

新型基础设施包括 5G 、人工智能、大数据中心、工业互联网、城际高速铁路和城际轨道交通 、特高压、新能源 汽车 充电桩 7 大领域。 5G 网络独具满足智慧城市多场景对网络差异化需求的能力，将促进基于 5G的智慧应用、人工智能、云计算的市场需求大量爆发，前瞻 布局 新型基础 设施 ，持续推动交 通 、能源 、水利、市政等传统基础设施数字化升级 ，构 建 “泛在 连接 、高效协 同 、 全域感知、智能融合、安全可信” 数字基础设施体系，将为智能化 社会 服务应用提供有力支撑，推动智慧城市高质量发展。

建设目标

建设目标： 在坚持以人民为中心的发展理念的基础上，以提升群众获得感、幸福感为出发点与落脚点，构建以“云、网、端”为基础，数据智能为核心，支撑 N 多应用的新型智慧城市，即以 5G+ 大数据 +AI+AIOT+ 云计算 等技术强化智慧 城市基础 建设，以数据智能 “三融无跨”“开放共享” 为核心构建 城市数据智脑 ，创新 探索 新的 智慧城市应用 ，全面建成管理精细、措施精准、服务普惠的新型智慧城市。

设计理念

互联网化思维 + 5G/ 大数据 /AI/Iot/ 云新技术驱动产品全面升级。

总体规划 —技术架构（ 1/2 ）

总体规划 —逻辑架构（ 2/2 ）

夯实三大基础设施，包括新一代“云 + 边”及其协同设施、基础通信网络和智慧化物联网终

端构成的 “云、网、端” ，支撑智慧城市高效有序地建设运行。通过集约化建设，合理灵活

地分配基础设施资源，加强智慧城市底层基础构建。

夯实三大基础设施，包括新一代“云 + 边”及其协同设施、基础通信网络和智慧化物联网终

端构成的 “云、网、端” ，支撑智慧城市高效有序地建设运行。通过集约化建设，合理灵活

地分配基础设施资源，加强智慧城市底层基础构建。

创新四类智慧应用，面向 党建引领、政府管理、产业融合 和 民生服务 四大板块，从城市的业务发展战略及定位出发，梳理各部门的业务需求，融合各部门业务数据、互联网数据，依托政府大数据共享平台，深度数据治理、流程再造，整合各种渠道，为 市民、企业、管理服务者、管理决策者 四类服务对象提供统一的访问和交互入口，全面推动新型智慧城市建设。

构建新型智慧城市 标准评估 和 信息安全 两大保障体系，支撑智慧城市高效有序地建设运行。

『叁』 人工智能和大数据哪个发展方向好

我觉得最重要的第一点，首先得问自己的兴趣和能力所在，毕竟无论选择哪个方向，可以支撑我们走下去的，都是兴趣和能力。因此，我们来好好捋一捋这两者的区别和联系。
第一，大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
第二，人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
可见，相比大数据某，人工智能涉及的领域更加高深和高端，因此知识含量也更高，学习起来也需要付出更多，对个人的数理和逻辑能力要求很高，不过两者也是有联系的。
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智能体（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。
所以啊，没有必要太过完全区分开两者，还是打好基础，一步一个脚印学起来，唯有最佳之选。

『肆』 什么叫人工智能、大数据

什么是大数据?大数据时代，数据不再仅仅指数字或数字构成的，数据的范畴要大的多。包括：互联网上的任何内容，比如文字、图片以及视频;书籍中的文字内容;医院里包括医学影像在内的所有医学档案资料;公司里的设计图纸、设计文档等;科学研究中的各种观测数据以及历史研究成果;甚至我们人类活动本身，也可被看成一种特殊的数据，比如我们在微信朋友圈等社交网络的行为，浏览网络的记录，我们每天的出行轨迹、活动范围等。从以上数据来源的纷繁复杂性，大数据的“大”的特征是不言而喻的，但大数据的特征不仅体量大，还具备多维度以及完备性的特点，才能刻画出比较完善的事物。

简言之，人工智能，英文缩写为AI。是利用计算机科学技术研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能，英文缩写为AI。而大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

两者的关系是大数据让人工智能变得更加智能，人工智能让大数据变得更有价值。

『伍』 大数据与人工智能的关系是怎么样的

大数据与人工智能相辅相成，一方面大数据的积累为人工智能发展提供燃料，大数据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，网络训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。

另一方面人工智能推进大数据应用深化，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。

『陆』 AI大数据技术介绍 AI与大数据有何关系

1、人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用归结为人工智能，随着人工智能的快速陵辩应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值，催生出新业态物汪此、新模式。

2、人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语罩迅言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，随着新一代信息技术的快速发展，计算能力、数据处理能力和处理速度得到了大幅提升，机器学习算法快速演进，大数据的价值得以展现，随着智能终端和传感器的快速普及，海量数据快速累积，基于大数据的人工智能也因此获得了持续快速发展的动力来源。

3、大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。

4、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，所谓大数据，就是大量的信息，利用普通的加减乘除啥的肯定会把电脑给跑废掉，不过这里的电脑不是我们用的普通的电脑，他们通常都有数据处理中心，就是高配的商业服务器。

『柒』 人工智能和大数据的前景和未来

人工智能和大数据的前景和未来如下：

人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。基础层方面：包括AI芯片市场、大数据服务市场提高。以自主为中心的云生态建设，制定标准实现大数据交流共享，大数据产业信息安全。

随着人工智能的日益成毁岁熟，它将会陆续普及到其他领含余晌域，继续深入发展，从未来发展趋势看，人工智能的发展前景是十分广阔的。目前，我国互联网正处于从消费互联网转向工业互联网的发展进程之中，通过综合应用物联网、

大数据和人工智能等新一代技术手段来赋能传统产业后，中国工业将会展现出一个全新的产业互联网。而由于人工智能的大量运用，必然会在产业升级过程中释放出大量的就业岗位，与此同时，也将淘汰许多落后产能，使用现代化人工智能生产线后，将可以节省大量劳动力。

『捌』 大数据和ai哪个方向好

大数据和AI都是当前非常热门的技术方向，两者之间也有很多交叉点。从就业前景来看，两个方向都非常好，但具体哪个更好还要根据自己的兴趣、能力以及市羡顷罩场需求等因素来考虑。

如果你对数学、统计学和编程比较感兴趣，并且喜欢通过分析海量数据来发现商业价值或解决实际问题，那么大数据可能更适合你。目前各乎余行各业都在积极应用大数据技术进行业务优化和创新。

如果你对机器智能、深度学习等人工智能领域比较感兴趣，并且希望通过构建模型实现自动化决策或兄闹者开发智能产品，则可以选择AI方向。随着人工智能技术不断进步，在医疗、金融、安防等领域中也将会出现更多的应用场景。

总之，无论选择哪个方向，都需要不断学习并保持敏锐的洞察力与创新精神才能取得成功。

『玖』 大数据和人工智能技术在健康产业有哪些具体应用请举例说明，谢谢！

大健康产业顺应了中国经济转型升级、绿色发展的趋势，全球医疗健康产业投融资金额最多集中在2021年，全年达到6846.03亿元，投融资数量最多在2019年，达2044起。大数据和人工智能技术赋能多个大健康产业领域，包括公共卫生大数据、疾病快速诊断、远程医疗、识别诊断、药物研发、康复治疗等

在数字健康产业供应链，智慧眼一方面“深挖洞”，纵向深耕数字健康产业，形成自主可控、安全可靠的AI核心技术；另一方面是“广积粮”，横向扩展健康产业多元化市场应用场景，帮助政府、医院、群众乃至整个产业界激发数字化力量。

AI+社会保障
基于大数据＋人脸识别技术的养老金待遇资格认证系统应用于全国社保二十余个省份的省级平台，解决了养老金防冒领的世界难题，保障社保基金安全，稳定社会大局。

AI+医疗保障
基于大数据+生物识别技术的医保智能场景监控系统已应用于全国近二十个省级医保平台，实现了门诊、住院、购药、血透、健康理疗等场景的智能监控，防范医保欺诈骗保行为，确保医保基金安全。

AI+血透管理
遵循医院血液透析中心临床业务流程，从患者管理、透析日程准备、患者治疗排班、临床辅助决策等不同环节对血液透析治疗进行智能管理和监控。以患者为核心，从根本上改变诊疗信息的采集处理、分析查询和传输方式，为医护人员提供智能化工作方式，辅助医生制定更加人性、优质的治疗决策，提高科室工作质量和院内服务水平，提升患者满意度，做到医疗行为溯源全记录，保障医疗质量和医疗安全。

AI+慢病管理
依托智慧眼云慢病管理系统，门诊慢病患者可在就诊医生处便捷化生成健康管理档案，通过机器学习和医学知识图谱数据库，智能化形成疾病管理目标，帮助医生快速掌握患者信息，指导开药和开展疾病管理，形成以患者为中心的数字化病程管理体系，实现诊前导诊、疾病预判，诊后用药提醒等闭环服务，助力医疗健康行业的持续发展。

AI+健康乡村
以健康乡村综合服务平台&智能终端为载体，将大医院的优质资源通过平台与基层卫生室进行互联，提高基层卫生室的首诊能力和水平，帮助基层的医生在诊断方面有更大的把握和信心，让村民“足不出村”就能享受到便捷的健康服务，助力国家乡村振兴战略落地。