人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现的智能化系统，能够模拟人类的思维和行为，具有自主学习、推理、判断、决策等能力。大数据（Big Data）是指数据量巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合，通常需要使用先进的技术和工具进行存储、管理、分析和应用。
人工智能是指计算机系统具备的能力，该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。硬件体系能力的不足加上发展道路上曾经出现偏差，以及算法的缺陷，使得人工智能技术的发展在上世纪80—90年代曾经一度低迷。
人工智能，它的范围很广，广义上的人工智能泛指通过计算机（机器）实现人的头脑思维，使机器像人一样去决策。机器学习是实现人工智能的一种技术。机器学习是很多学科的知识融合，而数据分析是机器学习的基础。只有学会了数据分析处理数据的方法，你才能看懂机器学习方面的知识。
人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
它使用人工智能技术，如机器学习、自然语言处理和图像识别，来实现自动化的智能行为。大数据：大数据是指海量、多样化的数据，它是由各种数据源（如社交媒体，网络日志，传感器等）收集而来，它使得数据分析变得更加快捷。对大数据的分析能够为组织和企业获取更好的决策支持。
1、人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现的智能化系统，能够模拟人类的思维和行为，具有自主学习、推理、判断、决策等能力。大数据（Big Data）是指数据量巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合，通常需要使用先进的技术和工具进行存储、管理、分析和应用。
2、定义与目标不同、应用场景不同、数据类型不同。定义与目标不同：人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟和执行人类智能任务的学科，它关注于使计算机具备智能和学习能力，以解决复杂问题并执行各种任务。
3、人工智能与大数据的主要区别在于大数据需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是处理数据产生的智能输出。这使得两者在本质上有着不同。人工智能是一种计算形式，允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。
智能大数据专业是一个涉及多个学科领域的综合性专业，它汇聚了数据科学、机器学习、人工智能等尖端技术，致力于从海量数据中提炼有价值的信息，以支持决策、优化流程和驱动创新。在智能大数据专业中，学生将学习如何收集、存储、处理和分析大规模的数据集。
数据科学与大数据技术：这个专业主要研究如何处理和分析大量的数据，包括数据的采集、存储、处理、分析和可视化等方面的技术。人工智能：这个专业主要研究如何让计算机和机器具备人类的智能，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术。
这类数据相关专业有数据科学与大数据技术、人工智能。数据科学与大数据技术：数据科学与大数据技术专业是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。
在数字化浪潮中，智能制造正以前所未有的速度从网络化阶段向智能化迈进，智能设备和智慧城市成为这一进程中的醒目标签。数据是驱动智能化的核心要素，大数据处理与分析技术扮演着至关重要的角色。它不仅赋予数据资产实质性价值，还通过精密的统计分析和机器学习算法，为智能决策提供强大支持。
工业大数据的主要来源有两个，第一类数据来源与智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采纳的数据源之一。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是由人工智能参与的机器设备，能够根据现场环境进行智能化预判和对数据的分析推理，提供决策分析支持的人机对话系统。
工业物联网技术：物联网技术是智能制造的核心技术之一，它可以将各种设备和系统通过互联网连接起来，实现设备之间的信息共享和协同工作。在智能制造中，工业物联网技术可以用于实现生产设备的智能化、自动化和远程控制。
利用大数据推动智能制造主要方向有以下几点：优化生产流程：通过收集和分析大数据，可以更好地理解生产流程的各个环节，包括生产计划、生产执行和生产控制。这种理解可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率和质量。例如，企业可以通过数据分析来找出生产过程中的瓶颈，然后针对性地改进。
智能大数据是指通过先进的技术手段对海量、多样化的数据进行高效处理和分析，以提取有价值的信息并辅助决策的过程。智能大数据的核心在于智能二字，它借助了人工智能、机器学习等技术，让数据不再只是简单的数字堆砌，而是能够自我学习、自我优化，并主动为人类提供数据背后的深层逻辑和规律。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现的智能化系统，能够模拟人类的思维和行为，具有自主学习、推理、判断、决策等能力。大数据（Big Data）是指数据量巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合，通常需要使用先进的技术和工具进行存储、管理、分析和应用。
大数据智能是指通过运用大数据技术来实现智能化决策和洞察的能力。它融合了大数据处理、机器学习、人工智能等多个领域的前沿技术，从而能够挖掘出海量数据中的价值，为各行各业带来深刻的变革。在大数据智能的实践中，数据的收集、存储和处理是基础。
大数据智能化是指通过运用大数据技术和智能算法，对海量数据进行采集、存储、处理和分析，以实现数据价值的挖掘和智能化应用的过程。在大数据智能化的实践中，数据的采集是首要环节。
1、ABI平台，即分析与商业智能，它区别于AI+BI，以指标为核心，通过数据集市和指标中台，以需求为导向，实现轻量级和敏捷的商业洞察。最后，ETL——数据的生命线。它涉及数据的抽取、转换和加载，是构建商业智能的基础，项目的成败往往与其紧密相关。
2、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。
3、数据智能是指通过现代技术手段，对海量数据进行收集、整理、分析和挖掘，进而提取有价值的信息和洞察，以辅助决策和优化业务流程的能力。它融合了大数据、机器学习、人工智能等多个领域的前沿技术，正逐渐成为推动社会进步和企业发展的关键力量。在数据智能的应用过程中，数据的收集是第一步。
4、大数据分析：是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、Value（价值）、真实性（Veracity）。
5、商业智能和数据分析：大数据用于帮助企业理解其市场、客户和竞争环境。通过数据分析，企业可以制定更智能的营销策略、产品开发决策和供应链管理。金融服务：金融机构使用大数据来进行风险评估、欺诈检测、客户信用评分和股票市场分析。大数据还用于高频交易、投资组合优化和金融决策支持。