人工智能分几个大方向

一、按技术层级划分

1. 基础层

包括芯片（如GPU/CPU）、算法框架、云计算等底层技术，是支撑AI发展的基础设施。代表企业有英伟达、寒武纪等芯片厂商。

2. 技术层

涵盖机器学习（如学习、强化学习）、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等核心技术，连接基础层与应用层。例如语音识别、图像分类等技术均属于此范畴。

3. 应用层

将技术落地到具体场景，如智能驾驶、医疗诊断、金融风控等垂直领域。百度、京东等企业在此层布局较多。

二、按研究方向分类

1. 感知智能

包括计算机视觉（如人脸识别、无人驾驶环境感知）和语音识别技术，让机器具备“看”和“听”的能力。

2. 认知智能

涉及自然语言处理、知识图谱等，模拟人类逻辑推理和决策能力，典型应用如ChatGPT对话系统。

3. 行动智能

以机器人技术为核心，结合SLAM导航、机械臂控制等实现物理世界交互，应用于工业自动化与医疗服务。

三、前沿热点方向

1. 生成式AI

包括文本、图像、视频的自动生成，例如AIGC工具和设计辅助软件。

2. 多模态与大模型

融合文本、图像、声音的多模态学习，以及通用大模型的垂直领域适配。

3. 脑机接口与类脑计算

神经形态计算和生物启发算法，推动医疗康复与智能硬件发展。

四、跨学科应用

从医疗基因编辑到火星殖民的机器人建造，AI正与生物科技、航天等领域融合。AI、数据隐私等社会议题也成研究重点。

如果需要更具体的细分领域（如专业选择或就业方向），可进一步结合个人兴趣和行业需求。