大資料、雲計算、人工智慧堪稱當前年代裡最火的三個概念，不論怎樣的商業模式，只要跟著三個概念有聯絡，估值絕對翻一番。
那麼這三個概念之間的關係是怎樣的呢？乍一聽貌似關係很密切，但仔細想好像又是完全不同的領域，今天咱們就來分析一下這三個概念之間的“恩怨情仇”。
故事還要從雲計算說起。
雲計算是做什麼的？用一句話來說那就是“對資源的管理”，管理硬碟空間、管理CPU算力、管理網路頻寬。
可以設想一下，如果你想玩某款新上線的3A大作，那麼就需要配置一臺效能足夠強悍的電腦，你就需要仔細研究電腦的CPU、顯示卡、記憶體，還需要計算一下自己家的網路頻寬會不會有有延遲，這樣才能流暢的玩這個遊戲。
把這個場景放到一個公司裡，那所需的電腦可能就是數以千計了，如果每臺電腦都需要這麼仔細的去研究配置，那將會是一項非常繁冗的任務。
那麼有沒有一種方式能夠讓配置更加靈活，想要多少來多少，完全不用考慮背後每臺電腦怎麼做配置，那這就是雲計算誕生的初衷了。
雲計算最大的優點就是兩個靈活性，
一個是時間靈活性，想要什麼時間有就什麼時間有，需要的時候點選即可出現；
第二個就是空間靈活性，想要多少有多少，雲盤給每個使用者分配的空間很大，隨時都能滿足上傳的需求。
俗話說“由儉入奢易，由奢入儉難”，程式設計師們在用了這麼方便靈活的產品之後，就再也回不去那個辛苦做配置想方案的時代了，就在雲計算的道路上一去不返了。
第二個我們再來聊一聊大資料。
很多人都有誤解，認為資料只有大了才有智慧，但實際並非如此，再小的資料也是有智慧的。
在過去，資訊資料量沒有那麼多，大多數人獲取資訊的方式就是讀書看報，這樣的資料同樣能產生價值，只是後來隨著資訊化時代的到來，資料變得很多，僅靠人力已經很難對如此龐大的資料量進行有效分析了，這就誕生了大資料的概念。
但是大資料的原始資料資訊是十分雜亂的，只有經過梳理和清洗，才能夠稱之為有效資訊，資訊會包含很多規律，我們把資訊中的規律總結出來，就可以稱之為知識，知識積累的足夠多了，就可以改變商業執行模式。
例如很多做電商的商家都會問，能不能基於我收集到的大量的使用者資料來幫我做下一步決策，來改善我的產品？比如讓使用者在刷影片的時候旁邊彈出廣告，廣告內容就是影片出現的商品，再比如讓使用者在聽音樂的時候推薦一些與歌手相關的衍生品之類。
說到這裡大家可能就明白了，大資料的收集和處理往往需要基於大量的使用者，而需要完成這樣的龐大的工作量，就需要很多的電腦，把這些電腦湊一起，不停地進行計算，最終產生價值。
而云計算的靈活性，正好完美符合了大資料的需求，所以說雲計算需要大資料，大資料也需要雲計算，二者就這樣結合了。
那麼人工智慧又與前兩者有什麼關係呢？
雖說我們有了大資料，能夠總結規律、產生知識，但這種知識是基於規律的，而不是人性。例如在某寶買東西的時候，我們往往會有這樣的感覺，自己想要的東西搜不到，搜出來的東西又是我不想要的，這個時候，人工智慧的作用就得以發揮了。
人工智慧誕生的初衷就是教會大資料什麼是“人性”，也就是“教給機器知識”。
過去我們把人的推理過程總結成規律，編成演算法教給機器，再讓機器根據你的提問，推理出相應的回答。但是人們逐漸發現這條路行不通，就像語言翻譯一樣，語言的表達形式千變萬化，規律太難總結了。
這個時候我們就想，機器和人是完全不同的物種，那麼能不能讓機器自己去學習呢？例如當人們看到美女瞳孔會放大，但這個過程肯定不是大腦根據身材比例進行規則判斷，也不是將人生中所有見過的美女都統計一遍，而是神經元從視網膜出發到達大腦再回到瞳孔，從而引起這一系列反應，在這個過程中其實很難總結出具體某個神經元對最終結果起到什麼作用，但可以肯定的是所有參與該過程的神經元都起到了一定的作用。
於是人們開始用一個個數學單位來模擬神經元，這個神經元有輸入也有輸出，輸入和輸出之間用一個公式來表達，輸入根據重要程度不同（權重）影響著輸出，將無數這樣的“神經元”透過像一張神經網路一樣連線在一起，就誕生了“神經網路”。
可以說，神經網路將人工智慧的底層演算法徹底打通了，這是未來實現機器智慧非常重要的一環。
由此看來人工智慧的實現也是依賴於大量的運算，那麼有運算的地方就會有云計算，所以，將大資料、雲計算、人工智慧這樣整合起來，就形成了一個規模巨大且具備長遠發展潛力的產業鏈，這樣的組成成分在發展中不斷完善，始終在為實現更好的數字化時代進步。