​​当前主流的人工智能软件平台覆盖深度学习框架、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，其中TensorFlow、PyTorch和PaddlePaddle是开发者首选的三大开源框架，而百度ERNIE、科大讯飞语音技术等则在垂直领域表现突出。​​

1. ​​深度学习框架​​

   • ​​TensorFlow​​：由Google开发，支持大规模分布式训练和移动端部署，适合工业级应用。
   • ​​PyTorch​​：以动态计算图和易用性著称，深受学术界青睐，Facebook为其主要维护者。
   • ​​PaddlePaddle​​：百度推出的国产框架，针对中文场景优化，提供丰富的预训练模型和产业级工具链。

2. ​​自然语言处理（NLP）​​

   • ​​百度ERNIE​​：基于知识增强的预训练模型，在中文文本理解、机器翻译等任务中领先。
   • ​​腾讯文智NLP​​：提供文本分析、情感识别等API，适合企业快速集成。

3. ​​计算机视觉​​

   • ​​商汤科技SenseTime​​：覆盖人脸识别、图像分割等技术，广泛应用于安防和自动驾驶。
   • ​​旷视Face++​​：以人脸识别为核心，服务金融、零售等场景。

4. ​​语音技术​​

   • ​​科大讯飞​​：中文语音识别准确率超98%，覆盖教育、医疗等多行业。
   • ​​百度语音​​：支持多方言实时转写，适配智能硬件和车载系统。

5. ​​AI开发平台​​

   • ​​百度AI开放平台​​：集成视觉、语音、NLP等能力，提供一站式开发工具。
   • ​​阿里云PAI​​：支持机器学习全流程，适合企业级AI模型训练与部署。

​​选择平台时需结合技术需求、语言支持和社区生态，国产工具在本地化场景中优势显著，而国际框架更适配全球化项目。​​