首先，從當前網際網路發展的基本面來看，未來大資料和人工智慧將是一個重要的發展方向，一方面網際網路需要大資料來完成其價值的承載，另一方面人工智慧將進一步拓展網際網路的應用邊界，進一步推動網際網路脫虛向實，所以說大資料和人工智慧的發展也是網際網路發展的一個必然的結果。

大資料作為未來的重要發展方向之一已經得到了科技界的廣泛認可，究其原因主要有三個方面，其一是大資料開闢出了新的價值空間；其二是大資料能夠打造出新的產業生態，進而培育出一系列產業鏈；其三是大資料能夠全方位地為傳統行業的發展賦能，行業應用前景非常廣闊。

目前大資料技術體系結構已經趨於成熟，隨著大資料開始逐漸落地應用，基於大資料的產業生態也會逐漸成熟。大資料能否順利落地到產業領域，還與物聯網、雲計算有密切的關係，所以大資料的發展也能夠促進物聯網和雲計算的發展。

人工智慧是當前科技領域的熱門方向，一方面物聯網、雲計算、大資料等一眾技術最終都指向了人工智慧技術，另一方面人工智慧將在很大程度上促進生產力水平的提升，所以目前傳統行業對於人工智慧的呼聲也比較高。所以，人工智慧的發展也是科技發展的一種必然。

相對於大資料技術來說，人工智慧技術目前尚處在行業發展的初期，目前人工智慧領域的人才培養也主要以研究生教育為主，所以如果想進入人工智慧領域發展，可以考慮讀一下相關方向的研究生。

總體上講，大資料和人工智慧是未來的發展方向，這個說法沒有錯。但是，並不意味著未來的發展方向主要是大資料和人工智慧。

人類進入互網路時代以來，每天產生大量的資料，並不斷增長。透過這些資料可以瞭解人、財、物的動態和傾向，並透過人工智慧作出推理和預測。正如阿里張勇所言：“數字經濟時代，大資料是石油，算力（人工智慧）是發動機。”應該說，大資料和人工智慧是未來發展方向中非常重要的因素或者動力。

僅從技術的角度來講，還有一些其他的技術也代表著未來的方向。比如，Gartner釋出的2019年十大戰略性技術趨勢包括：自動化物件（Autonomous Things）、增強分析（Augmented Analytics）、AI驅動開發（AI-Driven Development）、數字雙胞胎（Digital Twins）、賦權邊緣（Empowered Edag）、臨境體驗（Immersive Experience）、區塊鏈（Bockchain）、智慧空間（Smart Spaces）、數字道德與隱私（Digital Ethics and Privacy）、量子計算（Quantum Computing）。當然，這其中的很多技術趨勢和大資料、人工智慧也有密切的關聯。

總的來講，未來離不開大資料和人工智慧，但也有其他技術（比如區塊鏈、量子計算等）會起到重要的作用。我們可以關注大資料和人工智慧的發展，同時放眼更廣的領域，更準確地把握技術的趨勢。

大資料和人工智慧的確是未來的發展方向，尤其是人工智慧，現在還是處於蓬勃發展的階段。大資料方面在大的網際網路公司其實已經比較成熟了，大公司透過自研或者使用大資料開源專案，在大資料技術架構、技術以及基礎設施方面，都已經構建的非常完善。

小的網際網路公司，主要還是依靠開源的大資料技術來構建基礎設施，可以說，很多公司都已經用上了大資料技術來解決公司的資料痛點。下一步則是將人工智慧應用到公司的業務場景上。

公司業務的發展，使得公司線上產生的業務資料越來越多，此時就需要大資料技術來儲存這麼大量的資料，便於未來商業分析使用，透過在大量資料中分析出使用者價值，從而幫助公司做出正確的商業決策。

馬老師說過，21世紀最重要的就是資料。資料就像燃料，推動著公司更有方向的前行。當然，只有燃料是遠遠不夠的，你還需要能夠將燃料運用起來的發動機。那麼大資料計算技術就好比一臺資料發動機，你可以使用大資料技術挖掘資料中潛藏的資料價值和新的商業模式、使用者的行為習慣。透過這些，更好的賦能業務。

人工智慧方面的應用，往往會涉及到機器學習相關演算法的應用。公司透過大資料技術儲存著業務資料，使用機器學習演算法，輸入資料，設定一個最最佳化的模型，透過不斷的迭代和訓練，最終得到一個最佳的演算法模型，然後應用到線上業務上，更好的幫助公司業務發展。

打個比方，對於電商公司來說，使用者點選商品的資訊以及購買東西的資訊都已經儲存在資料庫中，公司結合使用者資料，訓練出一個最佳的推薦演算法模型，最終使用這個推薦演算法模型，向消費推薦其最感興趣的商品，儘可能提升消費者的購買慾望，最終提升公司的線上GMV和盈利。

在未來，大資料和人工智慧的確是重要的發展方向。這兩個方面未來會影響到人類活動的方方面面，比如自動駕駛、人臉識別、無人商店、刷臉支付等等。如果你現在準備找計算機行業的工作的話，也歡迎你進入這兩個領域，這兩個領域在未來的發展有一定潛力，尤其是人工智慧領域。