一、二者关系大数据是燃料人工智能是引擎大数据提供海量、多维度、真实数据是 AI 训练、运行的基础。人工智能对大数据进行挖掘、分析、学习、预测把数据变成价值。相辅相成没有大数据AI 无东西可学没有 AI大数据只是无用数据堆。二、各自核心定位大数据侧重存储、管理、清洗、处理海量数据解决 “存得下、跑得动”。人工智能侧重智能分析、推理、识别、预测、决策解决 “看得懂、会思考”。三、结合的工作流程数据采集全网、设备、用户、业务端收集原始数据数据预处理清洗、去重、降噪、标注大数据核心工作模型训练用标注数据训练 AI 算法、模型智能应用AI 完成识别、推荐、预测、风控、决策数据回流应用产生新数据反哺模型持续优化四、典型应用场景智能推荐短视频、电商、资讯大数据分析用户行为AI 精准推送内容 / 商品智能风控金融、网络安全大数据抓取异常行为AI 识别诈骗、风险账号智能语音 / 图像海量音图数据训练 AI实现识别、翻译、修图智慧交通路况大数据 AI 疏导车流、预测拥堵、自动驾驶舆情监测全网文本数据 AI 情感分析、热点预警智慧医疗病例、影像大数据 AI 辅助诊断、筛查疾病五、结合带来的优势提升分析效率人工无法处理海量数据AI 自动分析实现预判与预测从 “事后统计” 变成 “事前预警”降低人力成本规模化落地智能服务挖掘数据隐藏规律创造商业、社会新价值六、现存挑战数据质量脏数据、残缺数据会导致 AI 判断出错数据安全与隐私海量用户数据易泄露、滥用数据孤岛数据分散不互通影响 AI 效果算法偏见历史数据存在偏差AI 会延续偏见算力压力海量数据 复杂模型对硬件、能耗要求高七、发展趋势数据治理标准化数据质量持续提升小样本 AI减少对海量数据的依赖隐私计算联邦学习等数据可用不可见兼顾安全与智能行业深度融合政务、医疗、工业、新媒体全面落地数智结合一句话速记答题好用大数据为人工智能提供数据资源人工智能赋予大数据分析与决策能力二者融合实现从海量数据到智能价值的转化。