任何时代产物的发展，其实都需要一个学习的过程。而人工智能技术之所以能取得突飞猛进的进展，正是由于各类感应器和数据采集技术的发展，我们开始拥有以往难以想象的的海量数据，同时，也开始在某一领域拥有深度的、细致的数据。而这些，都是训练某一领域“智能算法”的前提。
人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提，而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。
当今信息化的四大版块：物联网、大数据、人工智能、云计算，它们之间是一个整体，有着本质的联系，具有融合的特质和趋势。云计算是一个计算、数据存储、通讯工具，物联网、大数据和人工智能必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术才能形成行业级应用。通过物联网产生、收集海量的数据存储在云平台，再通过大数据分析，以更高形式的人工智能提取云计算平台存储的数据为人类生活所需提供更好的服务。四者的关系就是，有效、合法、合理地收集、利用、保护大数据，是人工智能应用时代的基本要求。
人工智能未来将是掌控这个实体的大脑;云计算可以看做是大脑指挥下的对于大数据的处理并进行应用，就是大数据储存在云端，再根据云计算做出行为，这就是人工智能算法。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深化学习进化的。而不管是无人驾驶，还是图像识别、语音识别，系统底层架构应该都是基于大数据的逻辑算法，系统须先存储海量数据信息，比如路况信息、人脸数据、语音数据……根据底层大数据、人类的需求分析，然后编码成逻辑程序，再最终通过系统执行人的想法应用于机器或设备之上。
人工智能、大数据、云计算是这个时代重要的创新产物，高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破，它们具备巨大的潜能，能够不断催化经济价值和社会进步。
