雲計算的核心思想，是將大量用網路連線的計算資源統一管理和排程，構成一個計算資源池向用戶按需服務。雲計算的基本原理是，透過使計算分佈在大量的分散式計算機上，而非木地計算機或遠端伺服器中完成目標任務。企業資料中心的執行將更與網際網路相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和儲存系統。

簡單聊一下我的理解。雲計算，應該依託大資料為基礎，而人工智慧是用機器實現人的理解和認識。雲更依賴於統計學基礎，人工智慧則依賴於個體。有些問題用統計學理論可以解決，有些問題我們常說真理掌握在少數人手裡。個人覺得相輔相成缺一不可吧。

人工智慧是，機械化，自動化，智慧化的發展延續。機器比較凸顯的優勢是標準化、流程化、速度力量優勢。人類的優勢是個性化、不規則、無序、不可預測。世界上還有很多事情需要人工來做（比如生孩子），現在把機器能模仿一點人類的這些特性看作是比較厲害的事情。比如，能辨別方言和口音的語音識別，能下圍棋，語音助手，人臉識別等我們把這些東西列為人工智慧，其實這些東西也只是一種更復雜的軟體程式而已，而不是真正意義上的人工智慧！

好高興回答這個問題，雲計算、大資料、人工智慧這三者的發展不能分開來講，三者是有著緊密聯絡的，互相聯絡，互相依託的，脫離了誰都不能更好的發展，讓我們具體來看一下！

一、大資料

大資料指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》中大資料指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理。大資料的5V特點(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。

資料每天都在產生，各行各業都有，資料量也是相當之大，但如何整合資料，清洗資料，然後實現資料價值，這才是當今大資料行業的研究重點。大資料最後要實現的是資料超融合，應用到應用場景，大資料的價值才會體現出來。

人工智慧就是大資料應用的體現。

二、雲計算

雲計算(cloud computing)是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及透過網際網路來提供動態易擴充套件且7a686964616f31333431373331經常是虛擬化的資源。雲是網路、網際網路的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示網際網路和底層基礎設施的抽象。因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這麼強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。使用者透過電腦、筆記本、手機等方式接入資料中心，按自己的需求進行運算。

對雲計算的定義有多種說法。對於到底什麼是雲計算，至少可以找到100種解釋。現階段廣為接受的是美國國家標準與技術研究院(NIST)定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池(資源包括網路，伺服器，儲存，應用軟體，服務)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的互動。

說白了，雲計算計算的是什麼？雲端儲存儲存的是什麼？還是大資料！所以離開大資料談雲計算，離開雲計算談大資料，這都是不科學的。

三、人工智慧

人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種複雜工作的理解是不同的。

人工智慧其實就是大資料、雲計算的應用場景。

現在已經比較火熱的VR，沉浸式體驗，就是依賴與大資料與雲計算，讓使用者能夠由更加真切的體驗，並且VR技術是可以使用到各行各業的。

人工智慧不同於傳統的機器人，傳統機器人只是代替人類做一些已經輸入好的指令工作，而人工智慧則包含了機器學習，從被動到主動，從模式化實行指令，到自主判斷根據情況實行不同的指令，這就是區別。

大資料的概念在前幾年已經炒得火熱，但是也就是近兩年才開始慢慢落地，依賴於雲計算的發展，以及人們對人工智慧的預期。

人工智慧的深度學習離不開大資料，而大資料需要雲計算支援

所以人工智慧是雲計算的應用領域之一。

這樣看來，應用廣的雲計算發展可能更好。

但是，多寡頭對這個行業的掌控使新興的雲計算平臺發展受到限制，價格戰也很激烈。

人工智慧雖然對技術要求更高，但在經歷數字化轉型後，可能有更廣闊的發展空間。

其實雲計算和人工智慧是相輔相成的。

單說目前的話，大資料的人才需求量更大一些。

具體哪個更好，還是要結合情況講

1.雲計算的核心思想，是將大量用網路連線的計算資源統一管理和排程，構成一個計算資源池向用戶按需服務。雲計算的基本原理是，透過使計算分佈在大量的分散式計算機上，而非木地計算機或遠端伺服器中完成目標任務。企業資料中心的執行將更與網際網路相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和儲存系統。

2.人工智慧是，機械化，自動化，智慧化的發展延續。機器比較凸顯的優勢是標準化、流程化、速度力量優勢。人類的優勢是個性化、不規則、無序、不可預測。世界上還有很多事情需要人工來做（比如生孩子），現在把機器能模仿一點人類的這些特性看作是比較厲害的事情。比如，能辨別方言和口音的語音識別，能下圍棋，語音助手，人臉識別等我們把這些東西列為人工智慧，其實這些東西也只是一種更復雜的軟體程式而已，而不是真正意義上的人工智慧！

雲計算，應該依託大資料為基礎，而人工智慧是用機器實現人的理解和認識。雲更依賴於統計學基礎，人工智慧則依賴於個體。有些問題用統計學理論可以解決，有些問題我們常說真理掌握在少數人手裡。個人覺得相輔相成缺一不可吧。