人工智慧、雲計算、大資料、移動互聯共同形成的技術生態圈具有以下特點：

大資料：不斷積累的大資料促使智慧互動可以不斷自我計劃；

人工智慧：基於深度神經網路技術的模型實現資料智慧處理，擴充了應用人群，降低了門檻；

雲計算：解決了傳統的嵌入式移動裝置運算能力和電力供應不足的問題，降低了硬體成本，使大規模應用成為了可能；

大資料為人工智慧提供知識庫和決策來源，而云計算讓大資料的運算處理成為了可能，這一切都能使人機互動不斷迭代，更加精準。例如：蘋果手機應用Siri可以有效完成語音識別、Face++提供精準的面部分析技術，可以從圖片或實時影片流中分析出人臉的性別、年齡、種族及表情。科大訊飛的訊飛超腦可以高考答題、微軟的虛擬個人助理Cortana可以判斷對話主體是同一個還是新的，谷歌收購的Deepmind可以控制電子遊戲並取得勝利，百度深度學習研究院開發的百度大腦可以達到2-3歲智力水平等。

華人工智慧市場未來五年將處於高速發展階段，2017年底華人工智慧市場規模將達到10.97億美元，IDC 預測到2022 年市場規模將達到98.4 億美元，2017-2022 年複合增長率達到54.5%。

人工智慧發展的核心因素之一就是大資料。近年來，大資料的支援和落地應用在人工智慧各個領域的快速發展中發揮了非常重要的作用。隨著海量資料的訓練，人工智慧產品的可用性和效能將逐步提高，這將為人工智慧產品的最終登陸奠定堅實的基礎。

隨著5G通訊的應用和產業結構升級的不斷深入，人工智慧產品在未來將不可避免地落入廣闊的工業領域。在這個過程中，工業資料的收集、整理和利用變得越來越重要。隨著消費大資料維度的不斷提高，基於消費大資料的產業結構已經成熟，下一步的發展必然會在產業領域尋找更多的機遇。從這個角度來看，在工業網際網路階段，如何利用大量的工業資料來推動人工智慧產品的應用將是一個重要的發展方向。

大資料登陸應用如何促進人工智慧的創新和發展

人工智慧在工業領域的應用有很多細分，創新的空間也很大。因此，人工智慧產品在工業領域的應用無疑是一個新的價值領域，必將吸引大量企業的加入。當然，人工智慧產品在工業領域的應用需要一個基本條件。這種情況就是物聯網系統的建立。物聯網將是人工智慧產品登陸應用的重要場景。

物聯網和人工智慧的結合將解決三個問題。一個是資料收集的問題。物聯網可以收集大量的行業資料。第二是解決計算能力的問題。由於物聯網平臺通常建立在雲計算平臺上，計算能力可以得到有效保證。第三，物聯網在生態上是成熟的。成熟的生態學是人工智慧創新的基礎。