其实人工智能突破大数据的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解大数据，因此呢，今天小编就来为大家分享人工智能突破大数据的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

本文目录

1. 5G、人工智能、物联网、大数据、云计算、谁将成为下一个霸主？
2. 未来科技的重大突破可能有哪些
3. 人工智能技术在算法上很难再取得重大突破，发展的瓶颈还能破解吗？
4. 大数据和人工智能有什么关联？

5G、人工智能、物联网、大数据、云计算、谁将成为下一个霸主？

要想搞清楚5G、人工智能、大数据等技术哪一个将成为未来的主要趋势，首先要对这些技术有一个较为全面的认知。

首先，随着5G标准的落地，物联网将迎来更多的发展机会，而物联网和云计算的发展是导致大数据的主要原因。随着大数据的发展，机器学习、计算机视觉、自然语言处理以及机器人学等人工智能领域也迎来了新的发展机遇。从这个角度来看，5G、人工智能、物联网、大数据和云计算技术存在紧密的联系。

云计算的核心是服务，通过互联网为用户提供廉价的计算资源服务，根据不同用户提供了IaaS、PaaS和SaaS三个级别的服务，云计算改变了传统获取计算资源的方式，未来云计算将成为互联网服务的重要支撑。由于云计算的诸多优势，所以目前传统企业管理软件的云端化是一个比较明显的趋势。

物联网从体系结构上可以划分为六个组成部分，分别是设备、网络、平台、分析、应用和安全，其中安全覆盖了其他五个部分。物联网是产业互联网建设的关键，同时也是人工智能产品（智能体）重要的落地应用环境，目前AIoT受到了科技领域的广泛重视。

大数据是物联网、Web和传统信息系统发展的必然结果，大数据在技术体系上与云计算具有众多的重合，重点都是分布式存储和分布式计算，只不过云计算注重服务，而大数据则注重数据的价值化操作。当前的大数据已经形成了一个初步的产业链，包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用。

5G提供了基础的通信服务支撑，在4G的基础之上进一步提升了数据的传输速率、提升了容量支持，同时在安全性上也有了一定程度的提升。随着5G通信标准的落地，产业互联网发展的大幕也在徐徐拉开，而物联网、大数据、云计算和人工智能正是产业互联网的核心技术组成，所以这些技术都有广泛的发展前景。

从技术成熟度上来看，目前5G、大数据和云计算技术已经趋于成熟，根据Gartner报告，物联网平台正处在“期望膨胀期”，相信在不久的将来，物联网平台也将趋于成熟。相比于大数据等技术来说，目前人工智能相关技术（机器学习等）依然处在发展的初期，所以目前人工智能领域的人才需求依然以中高端研发级人才为主。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

未来科技的重大突破可能有哪些

未来科技的重大突破可能包括人工智能、量子计算、生物技术和可持续能源等领域。1.人工智能：随着技术的发展，人工智能在识别、学习和决策方面的能力正在不断提升。未来可能会出现更智能的智能助理、无人驾驶汽车和更高效的医疗诊断系统等。2.量子计算：量子计算的出现可能会带来超级计算能力，解决目前传统计算机无法解决的复杂问题。它有潜力在密码学、材料科学和药物研发等领域产生重大突破。3.生物技术：生物技术将继续发展和创新，可能实现更精确的基因编辑和定向药物研发。这将为医疗诊断、治疗和基因治疗等领域带来巨大的进步。4.可持续能源：为了应对气候变化和能源危机，进一步发展可再生能源技术可能会成为重大突破。太阳能、风能、生物能等可再生能源的利用效率可能会提高，从而推动更清洁和可持续的能源发展。总之，未来科技的重大突破将会在人工智能、量子计算、生物技术和可持续能源等领域发生，这些突破将有助于改善人类生活和推动社会进步。

人工智能技术在算法上很难再取得重大突破，发展的瓶颈还能破解吗？

更正一下，人工智能一直在算法上一直再进步，也一直在突破！

从语音识别，自然语言处理，到计算机视觉。如果你关注最新进展，你就会发现很多有意义的想法，以及可能引领下一次大突破的工作。所以也流谈不上瓶颈，瓶颈只是留给一般人的，牛逼的人都是没有困难创造困难也要前进的。

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大数据和人工智能有什么关联？

第一层——两化融合

内容：

自动化——制造设备具备一定自动化能力，可实时产生生产制造的过程数据。

信息化——信息化主要指企业具备信息化能力，至少已经实施如ERP、MES、APS、WMS、SCM等传统软件，

物联网——具备RIFD、环境传感器等感知元件，可产生设备物联、物料物联、环境信息等。

作用：数据源

关键词：多源异构数据

第二层——信息通路

内容：

内部通路——打通企业内部网络数据通路，有条件可建立数据仓库或大数据中心。

外部通路——与互网联信息关联，通过爬虫或第三方数据服务获取商业舆情、用户画像等信息。

安全性——即在安全的基础上实现信息互通，尤其是内外部互通时，信息安全直接影响生产经营，甚至影响企业的竞争力。

作用：数据通道

关键词：消除信息孤岛

第三层——大数据

内容：

分布式集群——最著名的当属Hadoop生态圈，地球人都知道。

多源异构数据处理——多源是指企业需具备广泛数据来源，多源同时意味着较大数据量，传统IT架构处理千万级数据已经很困难了，要么牺牲时间要么牺牲硬件，而在大数据的分布式集群架构下，亿级数据秒处理只是入门门槛；异构是指要处理结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，在传统的关系型数据库架构下，非结构化数据的处理采用对象存储，很难做到全文检索，而大数据架构下非结构化数据直接处理的模式多变灵活，且可与结构化数据进行关联分析。

数据运营——数据运营的概念在传统软件产品的世界中几乎是不存在的，以往软件提供特定功能，用户使用其功能。而在大数据的世界里，如果把数据比作钻石矿，大数据平台提供数据采集能力，数据就被开采；平台提供处理能力，数据矿就被提炼；平台提供配套运营体系，数据矿就变成了光彩夺目价值连城的首饰。数据运营能力决定了数据的价值，同时是不同的数据也是不同的矿藏，挖掘开采方式也不同，地貌也不同，因此配套解决方案也不应一套方法放之四海而皆准。

作用：数据探索

关键词：4个V（高速、高价值、大数据量、多样性）

第四层——人工智能

内容：

机器学习——分为有监督学习和无监督学习两种，当下最火的自然就是借AlphaGo扬名立万的深度学习领域了。

算法模型——构建数学算法模型，为企业应用场景提供支撑。可以是古老的贝叶斯，也可以是神经网络、灰度预测、随机森林等，原则就是算法为应用场景服务。

智能决策

作用：自学习能力参与决策、生产经营

关键词：自学习——只有具备自学习能力，才称得上人工智能，才具备了模拟人脑的能力，才能做我们的制造能力具备了大脑，才能称得上智能制造。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。