大數據和人工智能雖然關注點并不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智能需要大量的數據作為“思考”和“決策”的基礎，另一方面大數據也需要人工智能技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智能產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行“訓練”和“驗證”，從而保障運行的可靠性和穩定性。

目前大數據相關技術已經趨于成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智能尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智能也會相對比較容易。人工智能涉及的領域非常廣泛，工業、航天、商業都有應用，并且已經深入人們的生活，打開手機中的Cortana或者Siri，這就是AI的產物。

分析讓大量的數據有了價值，機器開始懂得用戶想要什么，可以預測未來的天氣和球賽的比分，這種人工智能與場景的結合，要實現的就是改變生活方式和解放生產力。具體來說，很多過去只有人能做的事情，現在更多的情況下能夠通過機器實現，典型的例子包括語音助手、無人駕駛汽車。更重要的是，當硬件性能逐漸提升、計算資源越來越強大時，成本卻越來越低廉。