人工智能核心是数据和

1. 数据

作为人工智能系统的"燃料"，数据是算法训练和优化的基础原材料。高质量的数据集（如图像、文本、音频等）直接影响模型性能，尤其在学习领域，数据规模和质量直接决定模型的预测准确率。当前数据供给仍面临有效性和多样性的挑战，而未来数据开发利用将更注重价值释放与隐私保护的平衡。

2. 算法

作为系统的"大脑"，算法决定了数据处理和学习的方式。从传统机器学习（如决策树、SVM）到学习（如CNN、RNN），算法的进步推动了图像识别、自然语言处理等领域的突破。但算法也面临可解释性、数据偏见等挑战，未来将更强调跨学科融合与定制化设计。

3. 算力

作为支撑性基础设施，算力通过硬件（如GPU）和计算技术（如云计算）为复杂算法和海量数据处理提供动力。例如GPT-3级别的模型训练需耗费千万美元级算力成本。算力需求随模型复杂度提升持续增长，推动着芯片技术和分布式计算的发展。

这三者构成闭环：数据驱动算法优化，算法依赖算力实现，算力提升又促进更复杂数据的处理。在实际应用中，企业通过"流程+数据+AI"的一体化方案（如用友BIP系统）将三者结合，实现业务场景的智能化落地。而数据挖掘与机器学习技术正是大数据与AI融合的关键枢纽。