人工智能與大數據

大陸各地因為疫情原因企業全部推遲復工時間，推遲復工是為了減少人員聚集，防控返程中的疫情擴散，不返程，不回公司，不到工廠，並不等於不工作，很多事情實際上可以通過網絡提前做準備，提前做起來，涉及到公司遠程聯合辦公，員工健康上報，遠程會議，審批匯報，新員工培訓等等。現在網絡服務商們也都在為抗擊疫情提供應急服務，阿里系的釘釘和騰訊系的企業微信等服務商及時宣布免費應急遠程辦公解決方案，及時為更多中小企業解決燃眉之急。

要了解人工智能與大數據，我們須先了解人工智能和大數據的概念。大數據是作為人工智能發展的重要基礎，其本身與人工智能就存在緊密的聯繫，正是基於大數據技術的發展，目前全球在人工智能技術應用方面獲得了諸多突破。

人工智能的概念內容集中在機器學習、語言處理、視覺、自動推理和知識表示等幾個方向，目前機器學習的應用範圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療、工廠檢測等領域都有廣泛的應用。人工智能的核心在於“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能研究的主流方向。

大數據的概念是物聯網、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。

在當前大數據產業鏈逐漸成熟的大背景下，大數據與人工智能的結合也在向更全面的方向發展，大數據與人工智能的結合涉及到以下幾個方式：
第一：大數據分析。從技術的角度來看，大數據分析是與人工智能一個重要的結合點，機器學習作為大數據重要的分析方式之一，正在被更多的數據分析場景所採用。機器學習不僅是人工智能領域的六大主要研究方向之一，同時也是入門人工智能技術的常見方式，不少大數據研發人員就是通過機器學習轉入了人工智能領域。

第二：AIoT體系。 AIoT技術體系的核心就是物聯網與人工智能技術的整合，從物聯網的技術層次結構來看，在物聯網和人工智能之間還有重要的“一層”，這一層就是大數據層，所以在AIoT得到更多重視的情況下，大數據與人工智能的結合也增加了新的方式。