人工智能是目前最受瞩目的行业，未来还会出现更多的子行业，比如机器人、智能传感器、可穿戴设备、等同时，人工智能技术的发展也将给很多老行业带来巨大的变革和创新。计算机视觉计算机视觉是指计算机从图像中识别物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术使用图像处理操作序列和其他技术将图像分析任务分解为可管理的块。计算机视觉具有广泛的应用，包括：医学影像分析用于改进疾病预测、诊断和治疗；Facebook使用面部识别来自动识别照片中的人物；它用于识别安全和监视领域的嫌疑人。机器学习机器学习是指计算机系统仅依靠数据而不遵循明确的程序指令来提高其性能的能力。机器学习的核心是自动发现数据中的模式，一旦发现这些模式，就可以用于预测。机器学习的应用范围很广，它有可能提高几乎所有产生大量数据的活动的性能。除了欺诈检测之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探以及公共卫生等。机器学习技术在认知技术的其他领域也发挥着重要作用，例如计算机视觉，可以通过在海量图像中不断训练和改进视觉模型来提高其识别物体的能力。自然语言处理自然语言处理是指计算机处理文本的类似人类的能力。自然语言处理与计算机视觉技术一样，是帮助实现目标的各种技术的融合。例如，从文本中提取意义，甚至从可读性强、风格自然、语法正确的文本中自主解释意义。自然语言处理系统不理解人类处理文本的方式，但它可以以非常复杂和复杂的方式处理文本。例如，自动识别文档中提到的所有人物和地点；确定文件的核心问题；在一堆人类可读的合同中提取并制作各种条款和条件的表格。机器人将机器视觉、自动规划等认知技术集成到体积极小但性能极佳的传感器、执行器和设计巧妙的硬件中，催生了具有与人类协同工作能力并能在不同环境下作业的新一代机器人。各种未知的环境。灵活处理环境中的不同任务。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“协作机器人”等。语音识别语音识别主要关注人类语音的自动和准确转录。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，以及其他一些技术，例如描述声音及其在特定序列和语言中出现的概率的声学模型。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音写作、计算机系统语音控制、电话客服等。
