人工智能(AI)技术已渗透到几乎所有行业和学科领域，形成庞大的技术体系和应用生态。以下是AI技术的主要领域分类：
一、核心技术领域
1. 机器学习
包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，应用于预测分析、推荐系统等
典型算法：决策树、支持向量机、神经网络等
2. 学习
基于多层神经网络的子领域，擅长处理图像、语音等复杂数据
典型架构：CNN（图像识别）、RNN/LSTM（序列数据）、GAN（内容生成）
3. 自然语言处理(NLP)
实现机器理解与生成人类语言，涵盖机器翻译、情感分析、智能对话等
4. 计算机视觉
图像识别、目标检测、人脸识别等技术，应用于医疗影像、自动驾驶等
5. 语音识别与合成
语音转文本(ASR)和文本转语音(TTS)，支撑虚拟助手、客服系统等
二、应用领域
1. 医疗健康
AI辅助诊断（如医学影像分析）、药物研发加速、个性化治疗方案
2. 金融科技
智能风控、量化交易、欺诈检测、智能投顾
3. 智能制造
工业机器人、预测性维护、智能质检、供应链优化
4. 交通运输
自动驾驶（特斯拉、Waymo）、智能交通管理、物流路径优化
5. 零售电商
个性化推荐（亚马逊）、无人商店（Amazon Go）、库存管理
6. 教育娱乐
自适应学习平台、虚拟教师、游戏AI、内容生成（如AI写作/绘画）
7. 农业
精准农业（无人机监测）、病虫害AI识别、智能农机
8. 智慧城市
智能安防、能源管理、政务大数据应用
三、新兴交叉领域
1. AI+生物科技
蛋白质结构预测（AlphaFold）、合成生物学
2. AI+元宇宙
虚拟人生成、3D场景构建
3. AI+碳中和
能源消耗优化、碳排放追踪
4. AI+物理学
材料逆向设计、引力波信号检测、天体图像分析
5. 具身智能
机器人环境交互、3D数据生成技术
四、技术分支扩展
专家系统：模拟人类专家决策（如医疗诊断）
知识图谱：结构化知识表示与推理
智能控制：工业自动化、机器人运动规划
多模态AI：融合文本、图像、语音的跨模态理解
AI技术正通过“AI+X”模式持续拓展边界，如智能医学工程、AI法律、AI艺术等微专业方向，未来将在更多垂直领域实现突破性应用。
