網際網路+是人工智慧的基石，人工智慧是大資料催生的產物，現在AI的基礎演算法，都是十年前的東西了，為什麼現在突然發揚光大了，神奇無比了，因為有大量的資料，可以進行推演論證。

語音識別就是一個最好的例子，不說實驗室裡的時光，單是從Windows作業系統開始有語音識別，到現在也不止十年了，可為什麼這兩年才真正開始普及，兩個原因，一個是識別率的提升讓其真正有了實用性，二個是使用成本低至幾乎可以忽略的程度。

先說識別率，我記得有過一個材料，說最初科大訊飛做語音識別的時候，就人民大學還是哪裡有一個百萬字級別的語音庫（拿不太準了，有準確資料的朋友回覆一下），幾乎是中文語音識別行業共用的唯一原材料。在這個基礎上，科研工作者就是聰明出個花來，也是巧婦對為無米之炊。而現在，估計隨便哪個做語音研究的實驗室裡，都是億級的資料庫了吧。這些資料哪裡來的，網際網路各類的APP是最好的資料來源。API方式的應用降低開發成本，讓APP的使用者體驗更好，資料庫又反哺後端演算法，這就形成一個良性迴圈。

網際網路+利用新商業、新格局、新思維的方式，將原來各行行業的“資訊化”孤島開放，連通，引發大家都在追逐“平臺化”。而平臺化的過程，大家都開始意識到資料的價值，又有意無意的產生了更多的資料（主要是非結構化資料），而推進資料價值挖掘、使用者提驗提升的過程中，人工智慧才又重新站上歷史舞臺。