隨著GPS技術的興起，RFID標簽被用于商品的智能識別系統，AI科技行業正在升溫，企業可以借助AI技術洞察消費數據，反應當下每個人消費偏好和各個行業的發展趨勢。而現在信息爆炸時代的出現，大數據的收集和分類是很多科技公司的一手資源。

從智能手機的推廣和使用開始，人們感受到科技日新月異的變化，同時也改變了我們對物理世界和數字世界的看法。

重大變化：數據的存儲和應用

在數字化時代，電商和新媒體的崛起讓人們察覺到熱門話題或是爆款商品背后來自于大數據分析營銷策略，也讓人們了解到數據的價值。在21世紀，公司出現了特定的數據部門，以幫助公司管理組織數據并使用它來改進公司的發展。

大數據為AI提供了無限的可能性

一旦數據存儲成為企業的可行選擇，云平臺就可以以此形成大量詳細的數據庫。當海量數據的獲得成為可能，對人工智能的研究被細分為詳細的應用程序。大數據的誕生反過來使得最新一代算法在自然語言處理、計算機視覺和機器翻譯等基礎領域獲得突破。

當數據庫足夠大且全面的時候，對于人工智能系統的機器學習是十分顯著的，在前期人工智能系統對于時間的應答處理可能會產生偏差，一旦進行大量重復的學習、反饋就能大大提高系統的準確度，這種現象被稱為“數據的不合理有效性”。結合大數據不斷來完善這些算法以執行特定任務，人工智能最終有一個方面可以全力以赴，在專項領域或是重復性工作中完全可以替代人力。

大數據的發展必然會推動人工智能領域的發展

現在，我們可以使用傳感器、物聯網設備甚至用戶數據在所有業務領域進行預測和決策，但前提是我們必須了解數據的含義和來源。特別是在可測量的環境中，數據丟失的風險比以往任何時候都大。

物聯網，大數據和人工智能正在融合并創建一個自動化的生態系統。物聯網設備收集數百萬標準數據，然后在云平臺中進行整理，以培訓和改進人工智能算法。物聯網，大數據和人工智能相互聯系，相互促進。在未來，它必將給新世界帶來巨大變化。
責任編輯：YYX