那么这三个概念之间的关系是怎样的呢？乍一听貌似关系很密切，但仔细想好像又是完全不同的领域，今天咱们就来分析一下这三个概念之间的“恩怨情仇”。
故事还要从云计算说起。
云计算是做什么的？用一句话来说那就是“对资源的管理”，管理硬盘空间、管理CPU算力、管理网络带宽。
可以设想一下，如果你想玩某款新上线的3A大作，那么就需要配置一台性能足够强悍的电脑，你就需要仔细研究电脑的CPU、显卡、内存，还需要计算一下自己家的网络带宽会不会有有延迟，这样才能流畅的玩这个游戏。
把这个场景放到一个公司里，那所需的电脑可能就是数以千计了，如果每台电脑都需要这么仔细的去研究配置，那将会是一项非常繁冗的任务。
那么有没有一种方式能够让配置更加灵活，想要多少来多少，完全不用考虑背后每台电脑怎么做配置，那这就是云计算诞生的初衷了。
云计算最大的优点就是两个灵活性，
一个是时间灵活性，想要什么时间有就什么时间有，需要的时候点击即可出现；
第二个就是空间灵活性，想要多少有多少，云盘给每个用户分配的空间很大，随时都能满足上传的需求。
俗话说“由俭入奢易，由奢入俭难”，程序员们在用了这么方便灵活的产品之后，就再也回不去那个辛苦做配置想方案的时代了，就在云计算的道路上一去不返了。
第二个我们再来聊一聊大数据。
很多人都有误解，认为数据只有大了才有智慧，但实际并非如此，再小的数据也是有智慧的。
在过去，信息数据量没有那么多，大多数人获取信息的方式就是读书看报，这样的数据同样能产生价值，只是后来随着信息化时代的到来，数据变得很多，仅靠人力已经很难对如此庞大的数据量进行有效分析了，这就诞生了大数据的概念。
但是大数据的原始数据信息是十分杂乱的，只有经过梳理和清洗，才能够称之为有效信息，信息会包含很多规律，我们把信息中的规律总结出来，就可以称之为知识，知识积累的足够多了，就可以改变商业运行模式。
例如很多做电商的商家都会问，能不能基于我收集到的大量的用户数据来帮我做下一步决策，来改善我的产品？比如让用户在刷视频的时候旁边弹出广告，广告内容就是视频出现的商品，再比如让用户在听音乐的时候推荐一些与歌手相关的衍生品之类。
说到这里大家可能就明白了，大数据的收集和处理往往需要基于大量的用户，而需要完成这样的庞大的工作量，就需要很多的电脑，把这些电脑凑一起，不停地进行计算，最终产生价值。
而云计算的灵活性，正好完美符合了大数据的需求，所以说云计算需要大数据，大数据也需要云计算，二者就这样结合了。
那么人工智能又与前两者有什么关系呢？
虽说我们有了大数据，能够总结规律、产生知识，但这种知识是基于规律的，而不是人性。例如在某宝买东西的时候，我们往往会有这样的感觉，自己想要的东西搜不到，搜出来的东西又是我不想要的，这个时候，人工智能的作用就得以发挥了。
人工智能诞生的初衷就是教会大数据什么是“人性”，也就是“教给机器知识”。
过去我们把人的推理过程总结成规律，编成算法教给机器，再让机器根据你的提问，推理出相应的回答。但是人们逐渐发现这条路行不通，就像语言翻译一样，语言的表达形式千变万化，规律太难总结了。
这个时候我们就想，机器和人是完全不同的物种，那么能不能让机器自己去学习呢？例如当人们看到美女瞳孔会放大，但这个过程肯定不是大脑根据身材比例进行规则判断，也不是将人生中所有见过的美女都统计一遍，而是神经元从视网膜出发到达大脑再回到瞳孔，从而引起这一系列反应，在这个过程中其实很难总结出具体某个神经元对最终结果起到什么作用，但可以肯定的是所有参与该过程的神经元都起到了一定的作用。
于是人们开始用一个个数学单位来模拟神经元，这个神经元有输入也有输出，输入和输出之间用一个公式来表达，输入根据重要程度不同（权重）影响着输出，将无数这样的“神经元”通过像一张神经网络一样连接在一起，就诞生了“神经网络”。
可以说，神经网络将人工智能的底层算法彻底打通了，这是未来实现机器智能非常重要的一环。
由此看来人工智能的实现也是依赖于大量的运算，那么有运算的地方就会有云计算，所以，将大数据、云计算、人工智能这样整合起来，就形成了一个规模巨大且具备长远发展潜力的产业链，这样的组成成分在发展中不断完善，始终在为实现更好的数字化时代进步。
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