讯阳文艺网网友提问：
人工智能和大数据主要包括哪些行业，如何切入？
优质回答：
无论是大数据还是人工智能都是一种技术，技术只是一种工具，起主要作用的依然是“人”的因素！通常我们如何看待不同技术，认识到如何利用它们，决定了它们能够在某些应用领域发挥作用。
两种技术的价值
大数据平台的价值：汇聚数据，实现数据的共享；汇聚大的数据样本，发现更多的数据价值。而人工智能的价值：是在自动化的基础上叠加上智能化的能力。当前人工智能虽然属于弱人工智能，基于数据的统计规律做推理，但对于传统系统而言依然可以产生一个个令人非常惊奇的提升。
无论是大数据还是人工智能都将成为一种普通技术
唯物主义讲事物的发展总是系统的、联系的、迭代演进的，大数据可以解决传统系统数据孤岛、信息孤岛、决策孤岛的问题，将离散的系统整合到一起来，而AI则是对传统系统的能力再提升！讲这么晦涩的一段话，是想说明一个观点：无论是大数据还是人工智能都会成为一个基础设施，各行各业都会用到，这是2个技术本身的属性决定的，发展趋势不可逆转！！！
大数据及人工智能在不同行业的应用
1. 客服机器人：语音或文字的机器人客服、服务大厅中向导机器人
2. 辅助驾驶或自动驾驶：
3. 工业机器人：
4. 智能交通系统
5. 基因测序
6. 自动化设计
7. 虚拟主持人/明星
8. 人脸识别/动作识别等等就不一一列举了
如何切入？谁都可以搞定大数据及AI！
带着求知欲的学习才是真正的学习！也是最高效、最有质量的学习！
1. 大数据的切入方式：
a. 建设“数据共享与交换平台”，实现跨部门多环节的数据、信息、决策共享共用
b.数据价值挖掘：
数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字，也可以是文字、图像、声音等。简单地说数据本身就是对客观世界的一种抽象，本身就是有意义的。比如速度的数据可以反应快慢，结合场景可以判断是否存在超速等违规行为。所以做数据分析首先要做的是“统计分析”，能够针对数据本身及关联性做分析。
另一个层面，就是数据隐含的价值分析，这就是通常所说的“数据挖掘”分析，这一类的分析方法有：
提高数据分析能力，也就是从这2个层面去提升。
2. 人工智能的切入方式
AI涵盖的学科非常广泛，且做为当下的热门技术，关注研究的人越来越多，所以其发展也较迅速，这也造成了AI初学者的困扰，因为AI的基础知识体系非常庞杂，新的技术热点、话题层出不穷，常常感觉无从下手，一开始学习就容易陷入“概念森林”中，晕头转向，久之很多人被迫放弃了，比较可惜。
个人的经验：从自己感兴趣或从事工作最相关的AI应用入手学习，学习一段时间就能有收获，因为是与自己密切相关的，所以比较容易有成就感和信心。形成这样不断正向自我激励，随着时间的积累，慢慢就成为了专家。
3. 小结：bigdata/AI的切入步骤
Step1：学习BigDataAI的相关知识，了解BigDataAI的能力；
Step2：明确目标：找到BigDataAI与公司各项流程的结合点；
Step3：评估成本与风险：实施的成本、系统升级的风险；
Step4：制定计划及实施落地；
Step5：效果评估与改进。
讲了这么多，关键是第1和第2，如果自己既不了解BigDataAI、又不懂如何利用BigDataAI去提升公司经营管理，那就建议直接找个顾问。
其他网友回答
主要是it行业
其他网友回答
智能化行业，数据机房联网切入，后台管理
含义：数量超大
