第壹，大數據。
大數據是物聯網、Web系統、信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響力最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關技術緊緊圍繞數據，包括數據采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、展現和應用。目前大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析。
第二，人工智能。
人工智能是典型的交叉學科，研究內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六個方向。目前機器學習的應用範圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛，智能醫療等領域。人工智能的核心在於“思考”和“決策”。如何理性思考和行動，是目前人工智能研究的主流方向。
可以看出，相對於大數據，人工智能涉及的領域更高級、更高端，所以知識含量更高，學習起來也更費力，對個人的數學和邏輯能力要求很高，但兩者也是有聯系的。
壹方面，人工智能需要大量的數據作為“思考”和“決策”的基礎。另壹方面，大數據也需要人工智能技術進行數據價值運算。例如，機器學習是壹種常見的數據分析方式。在大數據價值的兩大主要體現中，數據應用的主要渠道之壹是代理(人工智能產品)。為代理提供的數據量越大，代理的運營效果就會越好，因為代理通常需要大量的數據進行“訓練”和“驗證”，以保證運營的可靠性和穩定性。
所以，沒必要完全區分兩者，而是打好基礎，循序漸進的學習，只有最好的選擇。