人工智能作为引领科技革命的变革力量，涵盖从基础理论到行业应用的多个核心技术，其中机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、自主系统与类脑计算等是其核心技术领域，驱动着人机交互、决策优化和全产业智能化升级。
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机器学习是人工智能的基础，通过算法使计算机从数据中学习模式规律，包括监督学习、无监督学习和强化学习等分支。深度学习作为子集，通过神经网络模拟人脑处理机制，尤其在图像识别、语音处理等复杂任务中表现显著。如2012年ImageNet大赛中CNN算法推动图像识别错误率大幅下降，而Transformer架构近年进一步革新了NLP任务的处理方式。
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计算机视觉赋予机器感知物理世界的能力，包括图像识别、目标检测、3D重构与视频分析。该领域发展出人脸识别、自动驾驶、工业质检等应用，依托于语义分割、光流估计等算法以及CNN、Transformer等深度学习模型的支撑。
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自然语言处理实现人机语言交互，涵盖文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。从规则模型到基于Transformer的预训练模型（如ChatGPT、文心一言），NLP技术正从关键词匹配过渡到语义理解与生成，推动聊天机器人、智能客服及内容创作的智能化。
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语音识别技术将声波转换为文本信息，其底层技术包括声学模型、语言模型与端到端深度学习框架，广泛应用于智能音箱、会议记录与语音控制系统。近年来结合声纹识别和小样本学习，进一步提升了多场景适配性。
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自主系统聚焦智能体在无人工干预下的环境适应与决策，典型场景如无人驾驶（环境感知、路径规划）、无人机编队控制和智能工厂机器人。需融合计算机视觉、控制理论及边缘计算技术实现实时响应与协同优化。
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类脑计算仿生人脑神经机制研发新型计算架构与芯片，通过脉冲神经网络（SNN）和类脑芯片（如IBM TrueNorth、寒武纪MLU）提升能效比，突破传统冯·诺依曼体系在能耗与并发计算上的瓶颈。类脑计算为突破摩尔定律后的人工智能硬件发展提供新范式。
人工智能已渗透至医疗、教育、制造、交通等多领域，推动社会治理智能化转型。关键技术突破与跨学科融合将持续释放产业潜能，需关注数据安全、伦理规范及算力基础设施协同发展。