史前一亿年国语人工智能的研究领域包括：1、感知能力；2、计算机视觉；3、语音识别；4、语言能力；5、记忆能力；6、推理能力；7、规划能力；8、多智能体系统。 1、感知能力 在感知能力方面，主要分为视觉和听觉。虽然按理来说也应该有单独的领域研究触觉、嗅觉之类的，但是除了机器人以外，其他大部分AI的载体（如PC、手机）是难以应用的。

　　人工智能的研究领域包括：1、感知能力；2、计算机视觉；3、语音识别；4、语言能力；5、记忆能力；6、推理能力；7、规划能力；8、多智能体系统。

　　在感知能力方面，主要分为视觉和听觉。虽然按理来说也应该有单独的领域研究触觉、嗅觉之类的，但是除了机器人以外，其他大部分AI的载体（如PC、手机）是难以应用的。

　　计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就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。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。

　　此处指的是voice recognition，注意区分语言能力中的语音识别哦。这里是一个模式识别问题，解决的是从任意嘈杂的环境声音中，识别出来你想要找到的声音。比如对人类或者动物声音的识别。

　　语言能力对应的研究领域是自然语言处理，简称NLP。该能力延伸出的范围也是相当之广。最易理解的是语音识别，这里与上文感知能力中的语音识别不同，这里是speech recognition，就是所谓的（解说话人的意思）。除此之外，语音转文字，文字转语音，文本语义抽取，文本情感分析，文本分类，语法分析等都是自然语言处理的基本研究范围，也是AI的基本语言能力。

　　要将AI学到的知识表示成方便理解、检索和提取的形式，就是知识表示。这个能力看似容易，实际是非常困难的工作。比如常识知识，这是最难表示的。比如描述“狗”这个常识性知识。你不能说“吐舌头的就是狗”，也不能说“四条腿的就是狗”，有的狗虽然三条腿，但它也是狗。而对于专家知识，如“平面上，直角三角形的斜边长度等于直角的平方根”，这就是很容易表示的事儿。

　　自动推理是基于知识的。有了知识，通过简单推理如“规则演绎”，复杂推理如基于概率的不确定性推理（如“主观贝叶斯”），可以得到新知识，或者直接利用旧知识解决问题。

　　规划即planning。自动规划是对最优决策/路线/动作的求取，其本质是对状态空间的搜索。

　　举个很简单的例子，机器人在某一时刻，借助感知信息等多维度信息，通过规划算法来决定自己下一步该如何行动。这就是一种规划。至于决定下一步的行动之后，比如决定下一步迈左脚，则该规划结果传达给控制系统使其完成操作。注意，机器人只是规划的一种应用场景，像自动驾驶技术也离不开高性能高精度的规划算法。博弈等AI高级能力也是基于此能力实现的。

　　在多智能体系统领域的研究热点中，强化学习（Reinforcement Learning）的受关注度远超其余热点，可谓多智能体系统领域的核心问题。去中性化（Decentralized）和互联网（Internet）代表了多智能体系统发展的两大特征。

　　36氪2021年5月25日讯，从2016年开始，“军事+AI”作为一个军事战略发展方向，给军工领域提供了一个弯道超车的机会。从上世纪八九十年代开始，信息化已经在军队推动了二三十年，但是在真正落地方面相对来说还是比较滞后。美军从2001年开始发展智能指控，到2015年的DeepMind、AlphaGo出来之后，美军在智能方面已经做了十五年左右。中国在军事领域一旦跟美军产生了代差，时间差其实是很难追回的，所以“军事+AI”非常急迫。这种急迫性同美民营的电商、金融、搜索等领域不同，“军事+AI”的价值是无法用价格和市场衡量的。而军事智能化的发展对解放军来讲是比较好的一个战略机遇，从原来的机械化、信息化，直接跳到智能化，很有希望同美军站在同一起跑线上，形成比肩的态势。

　　36氪2019年10月23日讯，我们正身处一个被越来越多的机器包围的世界，过去这些机器彼此独立运行，但随着人工智能、物联网和5G时代的到来，机器之间正在连点成线、连线成网，结成一张又一张日益密集的机器网络。人们也正在赋予机器以越来越高程度的智能，一旦这些机器超越物理连接而实现网络连接，就会逐渐演化出一种超越个体智慧的网络智能，无论是实时交流的电动汽车网络，还是协同应对每一丝风的风机群。

　　36氪2019年11月7日讯，据麦姆斯咨询报道，为了进一步提高自动驾驶系统的安全性，麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了一种能够感知地面倒影细微变化，从而确定拐角处是否有移动物体的新系统。未来，自动驾驶汽车可以利用这种系统避免在视线受阻的拐角处与另一辆汽车或行人发生潜在的碰撞。除了自动驾驶汽车应用，将来在医院走廊内自主导航运行的药物或物品运送机器人，也可以利用该系统来避免撞到行人。

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　　从应用层面来看，一项人工智能技术的应用可能会包含计算智能、感知智能等多个层次的核心能力。人工智能的应用场景有：1、无人驾驶汽车；2、人脸识别；3、机器翻译；4、搜索引擎+智能推荐；5、智能客服、虚拟主播；6、智能创作；7、智能医疗；8、设备健康管理。 1、无人驾驶汽车 无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人