新一代的人工智能主要是在大数据的基础上发展而来的。大数据是指海量、多样化、高速产生的数据，包括结构化数据和非结构化数据。通过对这些数据的收集、存储、处理和分析，人工智能可以从中获取有价值的信息和知识，进而实现更高级别的智能应用。大数据为人工智能提供了丰富的训练样本和资源，使得机器学习和深度学习等技术得以发展和应用。通过对大数据的学习，人工智能可以不断优化和改进自身的算法和模型，提高其在各个领域的应用效果和性能。同时，大数据也为人工智能提供了更广泛的应用场景。在医疗、金融、交通、城市管理等领域，大数据可以提供丰富的实时数据，为人工智能的决策和预测提供支持。例如，在医疗领域，通过分析大量的医疗数据，人工智能可以提供更准确的诊断和治疗方案。

而新一代的智能是指基于人、人工智能、大数据、云计算、移动等先进技术与环境智能化系统，简称为人机环境系统智能体系。人机环境系统智能体系是通过将人、机器和环境有机地结合在一起，实现智能化的系统，它不仅能够感知和理解人类的需求和意图，还能够通过与机器和环境的交互来满足这些需求和意图。在人机环境系统智能体系中，人类可以通过语音识别、图像识别、手势识别等方式与各种机器智能系统进行交互，从而实现自然而然的人机交互体验，同时，该智能系统也可以通过传感器等设备感知环境中的信息，进行环境分析和决策。新一代的智能智能体系的应用非常广泛，可以包括智能家居系统、智能交通系统、智能医疗系统等，通过智能化的技术和算法，这些系统能够提供更便捷、高效、智能的服务，提升人们的生活质量和工作效率。

人机环境系统智能不仅仅是基于数据的智能，还包括基于非数据交互（如人类的情感和社交因素）的智能。这种智能不但可以通过传感器、数据分析和机器学习等技术来实现，而且可以使机器能够更好地“理解”人类的需求和意图，并根据这些需求和意图做出相应的反应。这些系统可以通过人机交互的方式来实现，例如语音识别、自然语言处理和人脸识别等技术。在系统中，机器需要能够感知人类的情感状态，并做出相应的反应，例如提供类人的慰藉、鼓励或支持。同时，机器也需要具备社交技能，能够与人进行有效的沟通和交流。人机环境系统智能的发展离不开人工智能和人机交互技术的进步。在未来，随着技术的不断发展和创新，新一代智能将在各个领域得到广泛应用，为人类带来更加便利和智能化的生活体验。​人机环境系统智能与人工智能的逻辑不同可以从以下几个方面进行分析：

目标与任务：人机环境系统智能通常是针对特定的环境和任务进行设计和开发的，其逻辑主要围绕人机如何在特定环境中实现特定任务。而人工智能则更注重于一般化的智能能力，致力于设计和开发能够在各种环境和任务中表现出智能行为的机器系统。

学习与演化：人机环境系统智能通常以人机融合的监督学习或增强学习为基础，通过与环境的交互来学习和改进自身的表现。而人工智能则更加注重机器的自主学习和自我进化能力，例如通过深度学习算法进行无监督学习等等。

知识表示与推理：人机环境系统智能一般采用逻辑或规则（包括新的逻辑和规则）系统来表示和推理知识，以支持系统在特定环境中的决策和行为。而人工智能则更加注重基于统计的方法，如概率图模型和图神经网络，以处理更大规模和复杂度的知识表示和推理。

交互方式：人机环境系统智能通常通过接口与人、环境进行交互，例如人类认知行为、语音识别、图像识别等。而人工智能则更加注重多模态交互，能够通过语音、图像、自然语言等多种方式进行交互和理解。

总的来说，人机环境系统智能更加注重于人机环境融合和特定任务的智能化，而人工智能则更注重具体场景下的机器智能能力和自主学习能力。