雲端計算就是分散式計算的一種。就是將一個計算任務拆解成小的任務。然後將這些任務放到不同的計算機叢集上去計算，計算完成以後將計算結果進行彙總。目前阿里、亞馬遜都有公共的雲端計算平臺。像我們平常使用的阿里雲就是雲端計算服務的一種。 大資料就是海量資料。例如氣象資料、網際網路使用者行為資料等。這是一種海量的、非結構化的資料。我們用傳統的軟體是很難進行分析。所以，大資料一般藉助雲端計算提供的服務進行分析。 人工智慧你就想小愛機器人、小度這就是人工智慧的應用。說的通俗一點，就是機器在人為設計的演算法下，自己學習，自己成長。背後也用到了雲端計算和大資料相關技術。 總之，三者有相互的聯絡，並且三者目前都已經開始大規模使用，它們是未來的技術的發展方向。

最近正在備考，正好與這個相關，回答一波。

雲端計算，大資料，人工智慧這些年很紅，聽上去也很高大上，那這些概念之間到底有什麼區別呢？

雲端計算

雲端計算，顧名思義是一種計算方式，並且是基於網際網路的一種超級計算方式。通過這種方式，在網路上配置為共享的軟體資源，計算資源，儲存資源和資訊資源，可以按需求提供給網上終端裝置和終端使用者。那什麼有稱為“雲”呢？其實“雲”是比喻網路，網際網路。專家們這樣解釋：

表示用網路包裹服務或者資源而隱蔽服務或資源共享的實現以及資源位置的一種狀態。

總結成一句話就是“通過網路提供可動態伸縮的廉價計算能力。”

在使用中，使用者無需了解“雲”中基礎設施的細節，也不必具備相關專業知識，更不需要直接控制，可以將資訊系統的執行維護完全交給“雲”平臺的管理者。

大資料

大資料這個概念第一次出現是在1980年代，未來學家在《第三次浪潮》中將“大資料”描述為“第三次浪潮的華彩樂章”。2008年之後，“大資料”一詞被廣泛傳播，在隨後的幾年內，科學家對大資料的規模達成了共識，GB級資料“超大規模”，“TB”級資料“海量”，“PB”級資料才能稱得上“大資料”。

那麼大資料裡的資料都是從哪裡來的呢？要經過怎樣的處理才能呈現在使用者面前呢？

目前大資料應用廣泛，小到軟體精準推送服務，大到政府資料共享。大資料在各行各業都在不斷深入。

人工智慧這個我就不說了，前面大佬說的太多。

先說說人工智慧吧，因為昨天在北京地鐵剛看到，還隨手拍了一個。

看見了吧，這就是人工智慧，包括目前有的影象識別，語言識別，刷臉支付，計算機視覺，機器學習等等，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。

簡單來說，就是處理資料的，將龐大的資料分解成無數個小程式，然後通過多種伺服器系統的處理分析返回給使用者，可以再幾秒鐘的時間內處理數以萬計的資訊，從而達到強大的服務網路。

大資料也簡單來說，就是通過各種多元技術搜尋過來的一些資料組，具有實時性，大資料必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式計算架構。它的特色在於對海量資料的挖掘，但它必須依託雲端計算的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存和/或虛擬化技術。

作為大資料行業的從業者簡單的說一下自己的見解

雲端計算：主要是一種共享理念，任何個人或者企業都可以通過租用的方式來獲得強大運算能力

大資料：隨著科技的發展人們日常生活過程中就會產生大量的資料，例如每天使用的網路都會把你的各種資料進行記錄，隨著資料的越來越多傳統的資料庫已經不能滿足了，所以大資料技術應運而生，我們通常所說的資料一般指的是結構化的資料（文字資料），然而隨著資訊的多樣化的發展，出現了很多非結構化的資料（音訊，視訊，網頁等）。大資料系統既可以解決結構化資料又可以解決非結構化資料。

人工智慧：簡的說人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智慧工作，人工智慧發展較早，20世紀60年代就已經出現，早期的人工智慧我們稱之為‘符號主義人工智慧’，就是程式碼程式的控制機器去做的每一個步驟。而現在在的人工智慧完全顛覆了以前的理論，主要有機器學習，深度學習，自然語言處理，影象識別等，以前的人工智慧是，人們輸入問題——機器通過程式——最後輸出答案，而現在的人工智慧則是人們同時輸入問題和答案——機器自己學——最後輸出規則，就是說通過輸入讓機器自己知道怎麼解決問題。這就需要大量的輸入資料學習和訓練機器。所以人工智慧需要大資料的支撐。

知道的有限望大家指正

雲端計算，大資料，人工智慧，是當下全世界各國爭奪的制高點。因為二十一世紀是智慧時代，與蒸汽時代電子時代資訊時代相比，智慧時代是人類社會的新紀元。我依據雲端計算，大資料，人工智慧當前應用實踐，中國

感謝邀請！

作為IT行業的多年從業人員，我來回答下這個問題，供您解惑。

雲端計算、大資料、人工智慧都是當前社會熱點，在人類的預想中，未來的大部分產業都會受到這些高新技術的影響。同時，我們都對這些熱點產業充滿期待。

雲端計算：可以成為雲服務。簡單的說，是在軟體雲端開發執行的一種服務，現在的網際網路軟體大多都屬於終端化。而5G的推行促進軟體雲端化的程序。雲服務分為三種，Iaas、SaaS與PaaS服務，最基礎的好處就是可以省去軟體提供者購買一些高價的計算機硬體伺服器。所有的服務、業務、資料處理均可以在雲端實現。未來PaaS服務，有望形成，企業人員提供相關的軟體想法以及需求文件。雲端幫忙定製化，這個問題不需要企業自己的開發維護軟體的生產到執行，雲端服務幫忙解決一切問題。

人工智慧：人工智慧應該是集自然語言、機器語言等為一體的智慧化操作產業。人工智慧未來應該會體現在可穿戴智慧化裝置、智慧家居、智慧城市、無人駕駛等領域。人工智慧產業是中國在某些高技術領域實現彎道超車的重要依據，所以也受到國家的高度重視，但是現在人工智慧更多的還處於實驗狀態，未來有望投入市場。

希望回答對您有所幫助。

我本人從事多年網際網路Java開發，感興趣的朋友可以關注私聊，共同努力，共同進步。

這個確實要簡單的說一下。其實不是什麼高大上的東西。

雲端計算 可以理解為軟硬體的網路共享租用。

可以簡單的理解為硬體和軟體的網路租用。在硬體上的例子就是阿里雲和騰訊雲。你們開個網際網路公司，做一個PC端網站，伺服器一般都是租用阿里雲或者百度雲。這樣可以省下一大筆硬體購買費用。軟體的網路租用，最簡單的就是OFFICE365。隨著5G時代的來臨，這種硬體和軟體的網路租用會更加的普及。所以當初阿里拿螞蟻金融做雲服務的小白兔時，螞蟻金融的老大要求馬雲放他一馬。馬雲說不行，這個是未來。

大資料 根據足夠多的採集樣本來分析某一行為的特點和發展趨勢

比方說阿里佔據了網路交易的入口，通過大量的資料分析。那他就能知道什麼產品的精準客戶是誰。什麼產品在什麼時候、什麼地點受歡迎。乃至使用者的家庭收入情況消費情況如何，所以可以開發出支付寶和花唄，借唄。並評估每個人的信用。要知道這個大資料分析，是讓各個銀行都流口水的啊。現在各地都在搞大資料建設，但是一般只能做硬體，做不了軟體。就是因為大資料的採集流量入口。形成不了大資料洞察一切的效果。所以在未來經濟裡，誰掌握了資料，就相當於捏了經濟原子彈在手裡。

3、人工智慧，就是當人告訴它處理事務的原則後，可以自己學習和成長的計算機機軟體系統。

比方說挑戰了圍棋而勝利的阿爾法狗。設計師只是告訴程式的圍棋的下法，然後給他一堆棋譜，讓他自己去研究。然後阿爾法狗就用了幾個月挑戰了全世界。還有我們現在炒的很紅的無人駕駛，也是這種人工智慧的表現。簡單的說，現在的科技，雲端計算，大資料給人工智慧提供了可以學習的途徑和內容。否則人工智慧再聰明，只能像過去的人那樣靠讀萬卷書，行萬里路來學習，那就聰明不到哪裡去了。

題主的三個問題，都是和我們現在生活密切相關的東西。在未來也會更加的深入到生活的方方面面。了解了這些簡單的概念，對我們在工作中和生活中，還是有蠻大的幫助的。

雲端計算，大資料還有人工智慧都離不開網際網路的功勞。

從古代至今，文化讓每一個人都成為了模因基本粒子，也就是說每個人都是文化的一個組成部分，會通過自己的思想，文字，語言與行動去影響別人，並讓別人產生或多或少模仿的衝動與複製，並再次傳播下去，這就和人體基因保持一致，讓心理不斷得到進化，升級，最終來到了我們的時代，資訊電子化階段。

大資料的基礎就是每個人，這個模因基本粒子在網際網路所產生的各種行為，比如自媒體釋出的內容，購物網站使用者的購買行為，以及廣告商投放的營銷內容點選閱讀方式等等的資訊記錄，我們的所有網路行為都會被收集在網路雲中，成為大資料的供給者。

誰掌握了入口誰也就掌握了大資料的基礎，能夠更多的收集使用者的各種行為，更加的了解使用者，了解市場，並對未來的趨勢有更加明確的判斷力，會提高效率和提升競爭力，形成節約資源快速整合的良好效果。

在不斷髮展的資訊電子化浪潮中，漸漸發現人已經不能適應巨量的資訊處理，而大資料的收集與雲端計算的結合需要進行更加準確的預測與效率提升，並在應用科技上取代人本身的普通重複勞動，這樣人工智慧就誕生了。

人工智慧實際上就是大資料的採集，並賦予電子裝置某種合理的演算法，通過邏輯與選擇達到雲端計算的效果，並取代人無法更加精確完成的工作，人工智慧只需要電能即可24小時運作，而且可以同時處理很多問題，這就是它的誘人之處，是大資料，雲端計算後的新浪潮。

因為那個時代會是人工智慧製造人工智慧，最終會發生什麼，人:已經無法掌控。