一、人工智能大数据统称？
人工智能（Artificial Intelligence）和大数据（Big Data）是两个独立但密切相关的领域。它们并没有一个统一的称呼来表示二者的结合，但可以使用"人工智能与大数据"或者"人工智能与大数据分析"来表示它们的联合应用。
"人工智能与大数据"指的是将人工智能技术与大数据处理和分析相结合的应用场景。人工智能通过机器学习、深度学习和自然语言处理等算法和技术，能够从大数据中提取、识别和分析有用的信息，并用于数据预测、决策支持和智能推荐等方面。
在人工智能和大数据的结合中，大数据为人工智能提供了大量的训练数据，使得人工智能模型能够更好地进行学习和训练；而人工智能技术则能够对大数据进行高效的分析和利用，发现其中隐藏的模式和规律。
这种结合不仅提供了更准确、更智能的数据分析和决策能力，也促进了人工智能和大数据领域的相互发展和进步。
二、人工智能与大数据就业前景？
人工智能和大数据未来的就业前景非常广阔。随着产业的发展，各行各业都在大量使用人工智能和大数据来解决业务问题，于是需要大量的专业技术人才来研究解决由此产生的问题，并开发出更加有效的解决方案，从而提高整体的竞争力。
另外，各行业的企业正在积极招聘大数据和人工智能技术人才，以支持经营和发展，这也同时增加了未来这两个领域的就业机会。
三、人工智能好还是大数据好？
人工智能和大数据是两个不同的概念，它们并不是可以简单地进行比较的。人工智能代表了智能技术的范畴，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等，而大数据则代表了数据的规模和使用方式。
人工智能和大数据之间有着密切的关系。人工智能需要大量的数据作为输入，从而训练出智能模型，而大数据又需要人工智能技术帮助处理和分析数据。因此，它们是相互依存的。
在实际应用中，人工智能和大数据往往是结合在一起使用的。例如，在医疗领域，通过对大量的病例数据进行分析，可以训练出智能诊断模型，从而提高医生的诊断准确率和效率。
因此，人工智能和大数据都是非常重要的技术，并且在许多领域中都具有广泛的应用前景。它们的优缺点和适用场景也不尽相同，需要根据具体情况进行选择和应用。
四、大数据，人工智能，机器人三者之间到底有什么关系？
大数据，人工智能，机器人是三个行业。观察员从相互联系和各行业不同的结构进行分析。
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一、相互联系
大数据是基础，人工智能是核心，机器人是执行对象。
这是一个：五官信息——大脑处理——手脚执行的过程。
大数据采集的数据：当下普及的数据，主要分为：结构性数据可以获取，同时可以针对包括文字，图片，声音进行识别及处理。在数据获取方面，现在的机器人视觉，音频采集，既刻意做到实时采集，同时可以做到在终端计算，对于要求更高一些的可以进行边缘计算，再高级的那就进行云端计算。
具备数据分析的能力：现在比较多的逻辑分析，神经树分析，以及那些你们听不懂的高端逻辑分析。归类到最基层都是，归类，相关性，模型回归分析，更为高深的分析方式都是在这些数据的归纳以及训练中，慢慢建立起来的。
很明显咱们这篇文章，不是介绍技术的，就是介绍，我也没有能力在一篇文章中介绍完。
类比一下人类学习的过程。
大数据
1、归类分析：我们从小学习，一直都在被训练，被教育规则，规则就是归类分析的一种。我们看到有胸，有长头发都归类为女性。当然根据动态的环境获取信息，我们会发现这是一个什么样的女性，是漂亮的，还是一个伪娘。（这里面就是类似于归类，这类归类用大数据比较好理解）
2、相关性分析：类似于，将单个条件做纵向相关，例如，我们慢慢的发现，女人喜欢购物，喜欢逛街，你如果谈恋爱，最好是带她去逛街，去看电影。
这种相关性，毕竟不是像客观条件一下，客观条件是女人都有胸，但这种女人爱逛街，女人出现的场景在衣服店，都是关联到女性这个个体上面，社会没有一个固定的规则说，女人都爱逛街（确实有人不喜欢）。这类相关性分析，就是模型分析的基础。
在机器人中，我们训练的时候，例如说训练无人驾驶，我们会在汽车进行右转的时候，看看右转专用道的旁边有没有行人，电动车等？为什么，因为根据视觉动作，你要根据出现的场景判定，这些行人不要闯红灯。不然一个“鬼探头”，那就惨了。
现在应用最典型的是什么？是电销机器人。现在给你们打电话最多的不是真实的客户，都是机器人。拨通电话后，你沉默不语，机器人会直接说，如果你问了某一个关键词，那么系统制动设定一个话术回复。这就是最简单的大数据分析。
3、模型分析
很多人都有疑问，为什么做人工智能的都是大公司，为什么大公司都进步这么快？
我来简单的说一下，即使你召集几个人做了一个智能语音，你也不能做到高端的人工智能！为什么？人工智能需要训练！训练人工智能的方式就是给他喂数据，喂超过PB级别的数据。
你没有语料库，科大讯飞，百度，阿里巴巴，腾讯，微软，facebook都是超级大公司，都是即时通讯系统，能够拿到国家级别的各类语料信息。同时国家也同你采集这些信息。（这里看到你的信息被收集了吧！这都是要授权的。）
例如无人驾驶，更是难度极高。因为你要训练无人驾驶系统，很显然需要能够难道大量的路况数据，以及各类交通场景的数据。这个一般人也拿不到啊，只有交通系统才有。
模型分析，比较典型的是判断。属于高深的一种机器学习。
模型学习，你可以理解为，我们训练一个新员工工作，怎么去训练？让他做一件事情，做一个方案！方案就是模型，你可以不会，你什么都没接触过，客户，供应商都没接触过，但用这个模型你知道怎么做，在进行第一步行动后，根据反馈数据做下一步反馈。
谷歌那个alpha Go算是这类的代表了。下围棋的训练。
一切指向人工智能：大脑
人工智能解释为：机器人的智商或许更好理解。
我们介绍了大数据的作用，那么一切都是为了人工智能的出现，或者说机器人的智商能够更高服务的。
我们看到，当前主要的人工智能集中在：智能语言，图像智能，无人驾驶。这三种应用场景。
为什么是这三种？语言智能，是一切智能的基础，因为语言是人来创造的数据。你我沟通都是靠语言。语言智能不单单包含识别语言，还包括情感分析，情感分析的含义就是理解你的意思。
图像识别，是人类生活的三维世界同外部物质交互的唯一媒介。当然还包括触觉，还有嗅觉。后面我们介绍这两种感官。
所以图像识别就很有必要了，不然你认为我们国家的安保系统，支付系统，以及公共交通系统都是通过什么这么方便的？还不是通过面部图像识别。
那么无人驾驶就属于这两种应用更为复杂，并且落地场景最合适的一种应用。毕竟无人驾驶相对而言，不需要极其高端的情感判断。我不需要考虑你是不是不高兴，我只需要判断你的车和我的的状态。
语言智能，图像智能，以及高端的各类智能分析，都是相当于机器人的大脑。做到智能够高。
机器人——执行机构
执行机构，熟悉工业的朋友，应该知道，我们一般会把一个自动化的结构，叫做执行机构。机器人说白了，就是通过控制器（含有人工智能算法的芯片）——驱动动力（电动机）——金属结构驱赶。
当然机器人也需要同外部进行反馈，这时候就是传感器的天下了，包括力觉传感器，以及气敏传感器等。
这里用工业机器人的结构说明一下运动，智能机器人的结构式一样的。没有任何区别，区别就在于运动模型的复杂程度。
每个关节都是伺服电机+减速机进行驱动
高端的仿人型机器人，也同样是这样的方式。只是更为复杂。
波士顿动力的atlas机器人。
二、大数据，人工智能，机器人是三个行业
1、大数据行业——互联网行业淘金行业，工业自动化大咖的领域
有联系，但这三个也是三个很庞大的行业。现在大数据，在互联网，工业自动化都有很多应用。举个例子：对于当下电商，以及今日头条这种企业，可以分析观众的模型。获取你的用户喜欢从而分析你。这就是典型的大数据应用。
很多互联网的从业者都是知道，低端的爬虫工程师，高端的数据架构工程师就是典型的大数据分析的典型。那么工业领域是怎么做的呢？有根据离散制造，还是过程制造专门做好的数字孪生平台，以及MES系统。这就是典型工业大数据的分析平台。
现在工业自动化的大咖，都在这个领域玩耍，例如西门子，施耐德，博世，通用都是工业自动化数字化先行者。
就这个样子（不好意思，图片不是我，我没出境）
2、人工智能行业：
你们熟悉的商汤科技，依图科技，云丛科技，旷视科技都是图像智能的大企业。应用在智能终端，例如手机，安防监控，公共场所安防，智能家具等等都比较多。
像科大讯飞，百度，腾讯等等在智能语言上面技术比较领先，也在智能家居，智能终端应用较多。现在的人工智能努力在做的是，拓展各类应用场景。
当然，比较牛的例如华为这种，开始做AI智能芯片，也就是属于人工智能终端硬件产品。
3、机器人行业：
工业机器人，及服务机器人。
当前发展最好的应当属于工业机器人，国内埃斯顿，汇川技术，新松都是工业机器人的佼佼者。并且应用场景非常丰富。
服务机器人领域，当前以教育服务机器人发展的最好，优必选算是这个领域的领先者了。国外的NAO是这个行业的领先品牌。
综述：未来的天下肯定是人工智能的时代，你我都不能错过。错过了就真的没有机会喽！
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五、学大数据分析和人工智能哪个更有前景？
人工智能和大数据都是当前发展前沿的技术，它们都有自己的发展方向和前景
人工智能技术可以帮助企业提高效率，提升服务水平，而大数据技术可以帮助企业更好地分析数据，挖掘潜在的商机。它们是互补的关系