这三个领域炒作营销的成分太多，其实并没有多大交集。许多从事这三个领域的专业人士都能从直觉上判断出什么是数据科学，什么是机器学习，什么是人工智能，但是很难说出具体区别是什么。

       先对这三个领域提个简化的定义：

数据科学：理解事物

机器学习：预测事物

人工智能：生成行动

       虽然这个定义可以很好地帮助我们区分这三个领域，但是不能作为判定条件：符合其中一个领域的定义并不代表属于这个领域。靠这些定义来判断某人的工作或职位也是不靠谱的。真正要看的是他的专业和经验。

数据科学：理解事物

       与其他两个领域不同，数据科学的目标是认识和理解事物，这也是人类的一个目标。

       理解事物，即描述性内容（“普通客户续费的概率为70%”），也有解释性内容（“不同的销售人员有不同的续费率”）以及表因果的内容（“随机实验表明派给a的客户续费的概率比派给b的客户高”）。

机器科学：生成预测

       机器学习的目的是为了预测：“给定实例x以及特定特征，预测y”。这些预测可以是对未来的预测（例如：“预测病人是否会患上脓毒病”），也可以是对质量的预测，这种问题计算机无法立刻得出结论（例如：“预测图像中是否有一只鸟”）。

人工智能：生成行动

       在这三个领域之中，人工智能是发展最久、普遍认可度最高的，同时它也是最难定义的。寻求财富或关注的研究人员、记者和初创企业让 “人工智能”这个术语几乎成了炒作的代名词。  

机会一：分级诊疗、精准医疗仍是医改重头戏

囿于医疗资源的分布不均以及匮乏，分级诊疗、精准医疗仍是未来推进医改的重头戏。政府提出的“加强全科医生队伍建设”、“提高基本公共卫生服务经费人均财政补助标准”等信号，将加速提高医疗服务。

在政策利好的情况下，互联网、大数据医疗依然是投资者、创业者的宠儿。元璟资本合伙人田敏判断，今天医疗服务领域的创业创新已经进入产业链深层，大数据、ai正在为产业链带来变革的机遇，这也是新的创业创新的窗口。

另外，此次政府提出的”创新食品药品监管方式“，结合当前大热的区块链技术，共识机制、去中心化、开放性等特点将为食品药品监管方面解决产品溯源问题，加强安全的信息化，形成有效的监管体系。

机会二：金融监管科技加速，智能投顾或成机会

强化金融监管统筹协调，健全对互联网金融等监管，这是继2014年以来，“互联网金融”第五次被写入政府工作报告。作为一种新的金融业态，互联网金融已经受到政府高度重视。

开鑫金服总经理周治翰称，在稳增长、防风险的主基调下，“金融安全”依旧是今年整个金融行业发展的主题。

在这样的主题下，监管科技可能将加速。互联网金融本身带有很强的科技属性，金融科技的快速创新，也带动监管科技的不断发展。特别是互联网金融产品快速迭代、从业机构数量众多，更需要借助科技的力量，提升监管效率，实现批量化监管、精准监管、科学监管。此前，监管部门已经开启了信息披露、征信等系统建设，预计2018年监管科技将取得更大突破。

机会三：智能家用扫地机器人

随着近年来计算机技术、人工智能技术、传感技术以及移动机器人技术的迅速发展，扫地机器人控制系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的发展前景。扫地机器人的控制与工作环境往往是不确定的或多变的，因此必须兼顾安全可靠性、抗干扰性以及清洁度。用传感器探测环境、分析信号，以及通过适当的建模方法来理解环境，具有特别重要的意义。近年来对智能机器人的研究表明，对于工作在复杂非结构环境中的自主式移动机器人，要进一步提高其自动化程度，主要依靠模式识别及障碍物识别、实时数据传输及适当人工智能方法，还需要进一步开发全局模型，从而为机器人获取全局信息。

目前发展较快、对扫地机器人发展影响较大的关键技术是:传感技术、智能控制技术、路径规划技术、扫地技术、电源技术等。