1. 定义与观点

人工智能：人工智能是指通过仿照人类智能、实现智能功能的技能和方法。
人工智能的目标是让打算机能够像人类一样思考、学习、理解和实行任务。
人工智能包括多个领域，如机器学习、深度学习、自然措辞处理、打算机视觉等。

大数据：大数据是指在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速率（实时性）等方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的 data。
大数据的核心代价在于通过对海量数据的挖掘和剖析，提取有代价的信息，从而为企业和社会带来经济效益。

2. 联系与互动

人工智能与大数据之间存在密切的联系，大数据为人工智能的发展供应了丰富的数据资源，而人工智能则为大数据的处理和运用供应了强大的技能支持。

（1）数据驱动：人工智能的算法和模型须要大量的数据进行演习和优化，尤其是在机器学习、深度学习等领域。
大数据为人工智能供应了充足的数据来源，使得人工智能运用能够不断学习和进步。

（2）技能互补：人工智能技能（如机器学习、数据挖掘等）在很大程度上办理了大数据的处理和剖析问题。
通过人工智能技能，可以从大数据中挖掘出有代价的信息，为企业和社会供应决策支持。

（3）运用处景：人工智能与大数据结合的运用处景广泛，如金融风控、医疗诊断、智能交通、智能家居等。
在这些场景中，大数据为人工智能供应了现实问题的数据根本，而人工智能则为大数据办理了实际问题，实现了代价创造。

3. 差异与特点

虽然人工智能与大数据密切干系，但它们在某些方面仍存在差异：

（1）关注焦点：人工智能紧张关注的是如何仿照和实现人类智能，目标是让打算机具有思考、学习和解决问题的能力。
而大数据关注的是如何处理、剖析和利用海量数据，提取有代价的信息。

（2）技能范畴：人工智能是一类技能方法的统称，包括机器学习、深度学习、自然措辞处理等多个领域。
大数据则是一种涵盖数据采集、存储、处理、剖析和运用的技能体系。

（3）运用范围：人工智能的运用领域广泛，包括工业、医疗、金融、教诲等。
大数据的运用则紧张集中在企业经营、政府管理、社会做事等方面。

总之，人工智能与大数据在许多方面相互依赖、相互促进。
大数据为人工智能供应了丰富的数据资源，人工智能则为大数据的处理和运用带来了更高的效率和代价。
在未来，随着技能的不断发展，人工智能与大数据将连续深入领悟，为人类社会带来更多的便利和创新。