大数据在人工智能的推进过程中扮演了什么样的角色和地位

在我们看来人工智能的推进进程相当稳定且扩展的领域也是相对宽阔的，尤其是传统行业中重复执行同一个的动作和流程的工作岗位被智能机器人或对应的半自动设备替代而提高工作效率的大有可观和可统计的。这都是依据大数据算法中针对特定行业历年来的岗位制造和数据的模型进行构建的。

人工智能图大数据

人工智能的部分构建首先是科学与编程人员的合作与实施，是电气自动化和机械制造业的结合，也是互联网编程和传统岗位的研究所得，在大数据中针对局域网的内网铺设和数据算法的升级是整个人工智能能实现的最基本依托，同时传统的设备也因此摆脱了原定的单一PLC或是IME编入，替换了原始的固定输入而使用远程注入编写的可能性和实验成功性。

程序的编译

因此我们认为大数据针对人工智能的定位因时先驱奠基和数据源的定位，角色属于母体输出类型。人工智能同样能起到反补大数据的缺陷和辅助作用，例如针对自动化编程以及多线程数据处理和数据的分析，依托大数据的排布，人工智能使得双向的发展更快更高效。以此推论，在2018年无论是大数据还是人工智能必将依旧引领行业和相关的领域。

商务实现

同样的我们认为，大数据的商业化进程中针对人工智能的分析和报告也是在人工智能中最火热和值得数据分析关注的部分。而人工智能的核心商业部分在于针对设备的研发和成品的输出，相对与价值观来讲，我们认为大数据的研究是无形资产的进一体现和升华。而人工智能则是程序与设备的结合，使得结合后的产品服务于人类或是环境。针对于大数据与人工智能的相对的实现方式均需要大量的人力和物力，因此团队和资金必将是这两个领域的重要抉择和瓶颈。