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大數據人工智能，簡單講，就是行業大數據和人工智能技術的融合。任何智能的發展，其實都需要一個學習的過程。而近期人工智能之所以能取得突飛猛進的進展，不能不說是因為這些過去的大數據長足發展的結果。
大數據是一種傳統計算。它不會根據結果採取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的數據集，但也可以是極其多樣的數據。在大數據集中，可以存在結構化數據，如關係數據庫中的事務數據，以及結構化或非結構化數據，例如圖像，電子郵件數據，傳感器數據等。
與以前的眾多數據分析技術指標，人工智能技術立足於神經網絡，同時發展出多層神經網絡，從而可以進行深度機器學習。 （某些線性建模需要假設數據之間的線性關係），或者完全利用輸入的數據自行模擬和內置相應的模型結構。這一算法特點決定了它是更加靈活的，且可以根據不同的訓練數據而擁有自優化的能力。
人工智能與大數據一個主要的區別是大數據是需要在數據變得有用之前進行清理，結構化和集成的原始輸入，而人工智能則是輸出，即處理數據產生的智能。本質上的不同。
人工智能是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入啟動或做出反應，對人類的做法。傳統的計算應用程序也會對數據引發反應，但反應和響應都必須採用人工編碼。如果出現任何類型的差錯，就像意外的結果一樣，應用程序無法做出反應。而人工智能係統則會不斷改變其行為，以適應調查結果的變化並修改其的反應。
通過機器學習，計算機會學習一次如何對某結果採取行動或做出反應，並在未來知道採取相同的行動。
是自我調整軟件，自動駕駛汽車還是檢查醫學樣本，人工智能都市在人類之前完成相同的任務，並且速度變化，錯誤降低。
大數據相當於人的大腦從小學到大學到記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收，再造才能創造出價值的價值。人工智能打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識，人工智能離不開大數據，更是基於雲計算平台完成深度學習進化。人工智能是基於大數據的支持和採集，運用於人工設定的特定性能和運算方式來實現的，大數據是不斷採集，沉澱，分類等數據積累。
儘管它們本身俱有很大的區別，但人工智能和大數據仍然能夠很好地協同工作。這是因為人工智能需要數據來建立其智能，特別是機器學習。人工智能與大數據的技術都在不斷創新，海量數據的強大計算能力支持著通用的人工智能，滲透於各個領域，如個性化推薦，面部識別，語音識別，消費金融，廣告智能投放等，在很大程度上為用戶產生著價值，同時也為企業帶來新的契機。
