先说一个核心观点：任何智能的进化，都离不开“学习”这一过程。近年来人工智能的飞速发展，本质上得益于大数据领域的长期积累与突破。各类传感器和数据采集技术广泛普及，我们不仅在数量上积累了史无前例的海量数据，在质量上也达到了特定领域所需的深度与精度——而这些，正是训练出具备智能能力系统的关键前提。

大数据是人工智能的基础

如果将人工智能比作一个初生的天才婴儿，那么专业、深度的海量数据就是滋养它的“奶粉”。数据充足，它才能成长；数据品质优良，才决定了后续的智力发展水平。数据正是这样的核心要素。

与传统技术相比，人工智能的根基在于神经网络，特别是那些能够层层堆叠的“深度”神经网络，使机器能够进行深度学习。这套算法的特点在于它没有太多预设限制——例如传统线性建模需要假设数据间存在线性关系——它完全依赖输入的数据，自行探索、模拟并构建模型结构。灵活性极高，并且能够根据不同的数据自动优化。

然而，这种灵活性也带来了代价，即算力的急剧增长。在计算机运算性能实现突破之前，这类算法几乎没有实用价值。大约十几年前，用神经网络处理一组不大的数据，可能需要等待整整三天甚至更久。如今情况完全不同，高速并行计算、海量可用数据、加上不断优化的算法，三者协同作用，才将人工智能推到了当前的高度。

人工智能助力大数据应用方兴未艾

当数据量达到一定程度后，想要利用它优化服务，就离不开人工智能算法。数据挖掘与效率提升，成为迫切需求。

以国内为例，滴滴与快的合并后，数据量极为庞大。司机的行为、乘客的偏好、所有路线信息、实时交通状况、定位数据等全部交织在一起。为应对这些数据，滴滴构建了一套基于海量数据与机器学习算法的推荐匹配系统，对司机进行精准画像——包括交班时间、接单地点、拒单情况等，这些信息整合后，再结合实时订单进行按需分配，从而提升服务的响应效率。

国外同样如此。Netflix的影片推荐、Facebook的社交图谱、Amazon的购物推荐，都已借助深度学习取得了显著成效。Google更是大手笔投资于大数据领域的深度学习与知识图谱，试图通过它们来解答当下人们最关心的日常问题。

还有一个更具体的领域——无人驾驶。Google从2010年就开始攻克这一难题。其无人车集成了大量传感器，包括激光测距仪、雷达和摄像机，每秒钟可产生1GB的数据。结合实时街景、GPS位置、地图等多种数据，人工智能系统能够实现360度实时感知，自动执行驾驶操作，甚至在确保安全的前提下通过管理车速来节省燃油。这些都是人工智能在大数据应用中落地的典型范例。

大数据+人工智能的未来

回顾2016年，那一年人工智能的关键词层出不穷：无人驾驶趋于成熟、语音识别精度提升、图形图像识别技术突飞猛进、智能机器人频频亮相，而AlphaGo与李世石的对弈，更是将大众对人工智能的热情彻底点燃。

展望未来，大数据与人工智能将更加紧密地融合。这一组合的目标是让计算系统不仅能够计算，还能理解、推理、发现甚至决策——从海量数据中提取更准确、更深层的知识，挖掘出那些隐藏的价值。可以说，大数据与人工智能就像一对孪生兄弟，彼此依存：人工智能系统需要海量数据来“喂养”，数据越多，它就越智能；反之，人工智能越智能，其解读数据的速度和深度就越惊人，使真正的分析成为可能。更进一步，两者联手还能催生出许多新领域，向我们展示一个全新的数字世界。

随着人工智能的进化，从海量数据中挖掘有用信息并转化为知识，已不再是空想。机器系统逐渐获得认知能力，认知计算正是在这一背景下应运而生。它涵盖了自然语言处理、语音识别、计算机视觉、机器学习、深度学习、机器人技术等一系列子领域。只要人们认识到大数据与分析学之间的天然联系，就会明白认知计算与分析学一样，都是大数据分析中不可或缺的环节，其重要性只会与日俱增。