人工智能（AI）是一個廣泛的領域，涵蓋了機器學習、深度學習、自然語言處理等多個子領域。人工智能的目標是讓計算機能夠像人一樣思考、學習、推理、決策等，從而完成一些復雜的任務。人工智能的應用非常廣泛，包括自動駕駛、智能家居、醫療診斷、金融投資等方面。

大數據是一種傳統計算，它不會根據結果采取行動，而只是尋找結果。大數據集通常非常大且復雜，可能包括結構化數據（如關系數據庫中的事務數據）和半結構化或非結構化數據（如社交媒體內容、圖像、視頻、音頻等）。大數據的應用通常涉及數據存儲、處理、查詢和分析，旨在發現數據中的模式、趨勢和關聯。

AI則是一種計算形式，其目標是讓機器能夠執行認知功能，如對輸入起作用或作出反應，類似于人類的做法。人工智能涵蓋了機器學習、深度學習等領域，其中機器學習是實現人工智能的一種技術，通過訓練機器從數據中“學習”并做出預測或決策。AI的應用包括自動駕駛、智能助手、機器人等。

兩者的主要區別在于：大數據是原始數據的輸入和處理，而AI則是處理數據產生的智能。大數據為AI提供了大量的數據輸入和訓練樣本，是AI發展的重要基礎。AI則通過處理和分析大數據，產生有用的信息和智能，用于解決實際問題。

此外，兩者在使用上也存在差異。大數據主要用于數據存儲、查詢和分析，以發現數據中的模式和趨勢。而AI則更注重于機器學習和預測，通過訓練機器來模擬人類的認知和決策過程。

盡管大數據和AI有不同的重點和應用領域，但它們是相互關聯的。隨著技術的發展，大數據和AI的結合將更加緊密，兩者之間的界限也將逐漸模糊。