人工智能的主要研究方向都有哪些
通常情况下，可以将人工智能产业划分为三层，分别是基础层、技术层和应用层，常见的机器学习、自然语言处理、语音识别等都属于技术层。
其中基础层是推动人工智能发展的基石，主要包括数据、芯片和算法三个方面，技术层主要是应用技术提供方，应用层大多是技术使用者，这三者形成一个完整的产业链，并相互促进。不过，很多企业（特别是大型科技公司）业务线较长，很多时候既是技术提供方，也是技术的使用者，因而很难有清晰的界定。
基础层方面，中国的实力还比较薄弱，尤其是芯片领域，玩家多为创业公司，而美国在这一领域多为英伟达、英特尔等重量级玩家，同时创业公司也层出不穷；在基础技术框架领域，国外有Google、微软、Facebook、亚马逊等，国内有百度、腾讯、阿里巴巴等；在数据领域，很多互联网公司本身就积累了海量数据，不过这些商业数据一般不会对外共享，而且这些公司也对标注处理后的有效数据存在需求，因此市场上存在第三方数据提供商，国内以海天瑞声为代表，美国则以CrowdFlower为代表。
技术层主要分为三个领域：机器学习、语音识别和自然语言处理、以及计算机视觉。其中除了BAT等大玩家之外，语音识别和自然语言处理领域的代表公司有科大讯飞、云知声、思必驰等，计算机视觉领域的代表公司有商汤科技、旷视科技、依图科技等。它们中有很多已成为新兴的独角兽，融资额度甚至超过美国同行。
在AI应用领域，中国呈现出爆发的趋势，目前主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人以及智能驾驶等领域。其中安防领域的代表公司有海康威视、大华等；金融领域有蚂蚁金服、众安科技等；医疗领域有医渡云、汇医慧影等；教育领域有科大讯飞、乂学教育等；零售领域有阿里、京东、缤果盒子等；机器人领域有大疆创新、优必选等；智能驾驶领域有百度、驭势等。
作者：AI商业报道 来源：知乎
联互通社区互联互通社区专注于IT互联网交流与学习，关注公众号：互联互通社区，每日获取最新报告并附带专题内容辅助学习。方案打造与宣讲、架构设计与执行、技术攻坚与培训、数据中台等技术咨询与服务合作请+微信：hulianhutongshequ
人工智能 领域六大分类
1）深度学习
深度学习是基于现有的数据进行学习操作，是机器学习研究中的一个新的领域，机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网
络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。
2）自然语言处理
自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术。人工智能的分支学科，研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，
使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，
包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。例如生活中的电话机器人的核心技术
之一就是自然语言处理
3）计算机视觉
计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适
合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完
成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
计算机视觉应用的实例有很多，包括用于控制过程、导航、自动检测等方面。
4）智能机器人
如今我们的身边逐渐开始出现很多智能机器人，他们具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、
嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这些机器人都离不开人工智能的技术支持。
科学家们认为，智能机器人的研发方向是，给机器人装上“大脑芯片”，从而使其智能性更强，在认知学习、自动组织、对模糊信
息的综合处理等方面将会前进一大步。
5）自动程序设计
自动程序设计是指根据给定问题的原始描述，自动生成满足要求的程序。它是软件工程和人工智能相结合的研究课题。自动程序
设计主要包含程序综合和程序验证两方面内容。前者实现自动编程，即用户只需告知机器“做什么”，无须告诉“怎么做”，这后一步
的工作由机器自动完成；后者是程序的自动验证，自动完成正确性的检查。其目的是提高软件生产率和软件产品质量。
自动程序设计的任务是设计一个程序系统，接受关于所设计的程序要求实现某个目标非常高级描述作为其输入，然后自动生成一
个能完成这个目标的具体程序。该研究的重大贡献之一是把程序调试的概念作为问题求解的策略来使用。
6）数据挖掘
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处
理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。它的分析方法包括：分
类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类和复杂数据类型挖掘。