人工智能常见的13个细分行业：
1. 语音识别：使计算机能够理解、识别和处理人类语音，可用于语音助手、智能客服、语音输入等场景，如苹果的 Siri、微软的小冰等。
2. 自然语言处理：涉及计算机对自然语言的理解、分析、生成等，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等，例如谷歌翻译。
3. 机器翻译：专注于将一种语言自动翻译成另一种语言，帮助人们跨越语言障碍进行交流。
4. 机器视觉：让计算机具备“看”的能力，可用于图像识别、目标检测、视频分析等，应用在安防监控、自动驾驶、医疗影像诊断等领域。
5. 语义分析：深入理解文本的语义信息，挖掘文本的含义和上下文关系，以实现更精准的信息处理和知识提取。
6. 机器学习：使计算机通过数据和算法自动学习和改进，包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，广泛应用于预测、分类、聚类等任务。
7. 深度学习：是机器学习的一个重要分支，基于深度神经网络，在图像识别、语音处理、自然语言处理等方面取得了显著成果，如人脸识别技术。
8. 强化学习：智能体通过与环境的交互，学习如何采取行动以获得最大的累积奖励，常用于机器人控制、游戏、自动驾驶等领域。
9. 遗传算法：模拟生物进化过程的算法，通过选择、交叉和变异等操作来优化问题的解决方案，可用于优化、搜索、调度等问题。
10. 知识图谱：将知识以结构化的形式表示，构建实体之间的关系网络，帮助计算机更好地理解和处理知识，应用于智能搜索、推荐系统、问答系统等。
11. 智能机器人：具备感知、决策和执行能力的机器人，可在工业生产、物流、家庭服务等领域代替人类完成各种任务。
12. 自动驾驶：利用人工智能技术实现车辆的自主驾驶，包括环境感知、路径规划、决策控制等功能，是未来交通的发展方向之一。
13. AI 芯片：专门为人工智能计算设计的芯片，具有高效的计算能力和低功耗，以满足人工智能应用对计算性能的高要求，如英伟达的 GPU 芯片在人工智能领域广泛应用。
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1. 语音识别：使计算机能够理解、识别和处理人类语音，可用于语音助手、智能客服、语音输入等场景，如苹果的 Siri、微软的小冰等。
2. 自然语言处理：涉及计算机对自然语言的理解、分析、生成等，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等，例如谷歌翻译。
3. 机器翻译：专注于将一种语言自动翻译成另一种语言，帮助人们跨越语言障碍进行交流。
4. 机器视觉：让计算机具备“看”的能力，可用于图像识别、目标检测、视频分析等，应用在安防监控、自动驾驶、医疗影像诊断等领域。
5. 语义分析：深入理解文本的语义信息，挖掘文本的含义和上下文关系，以实现更精准的信息处理和知识提取。
6. 机器学习：使计算机通过数据和算法自动学习和改进，包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，广泛应用于预测、分类、聚类等任务。
7. 深度学习：是机器学习的一个重要分支，基于深度神经网络，在图像识别、语音处理、自然语言处理等方面取得了显著成果，如人脸识别技术。
8. 强化学习：智能体通过与环境的交互，学习如何采取行动以获得最大的累积奖励，常用于机器人控制、游戏、自动驾驶等领域。
9. 遗传算法：模拟生物进化过程的算法，通过选择、交叉和变异等操作来优化问题的解决方案，可用于优化、搜索、调度等问题。
10. 知识图谱：将知识以结构化的形式表示，构建实体之间的关系网络，帮助计算机更好地理解和处理知识，应用于智能搜索、推荐系统、问答系统等。
11. 智能机器人：具备感知、决策和执行能力的机器人，可在工业生产、物流、家庭服务等领域代替人类完成各种任务。
12. 自动驾驶：利用人工智能技术实现车辆的自主驾驶，包括环境感知、路径规划、决策控制等功能，是未来交通的发展方向之一。
13. AI 芯片：专门为人工智能计算设计的芯片，具有高效的计算能力和低功耗，以满足人工智能应用对计算性能的高要求，如英伟达的 GPU 芯片在人工智能领域广泛应用。
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