1. 计算机视觉：这一技术使计算机能够像人类一样“看”懂世界，通过图像处理操作和机器学习算法，将复杂的图像分析任务分解为易于管理的小块，从而识别出物体、场景和活动。在医疗成像分析、人脸识别等领域有广泛应用。
2. 机器学习：作为人工智能的核心驱动力之一，机器学习系统无需遵循显式的程序指令，而是能自主地从海量数据中学习并提升自身性能。它在金融风控、智能推荐等领域展现出强大的应用潜力。
3. 自然语言处理（NLP）：这是计算机与人类语言交互的桥梁，使计算机能够理解和生成人类语言，从而实现人机之间的无障碍沟通。在智能客服、智能写作、智能翻译等领域发挥着不可或缺的作用。
4. 机器人技术：将机器视觉、自动规划等认知技术整合到高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，近年来在无人机、扫地机器人等领域取得了重大突破。
5. 语音识别：这一技术关注于自动且准确地转录人类的语音信息，将人类的语音转化为计算机可识别的文本或指令。在智能手机、智能家居等领域得到了广泛应用。
此外，还有一些辅助性技术，如深度学习、强化学习等，它们为人工智能的发展提供了强大的支持。深度学习在图像识别、语音识别等领域展现了惊人的能力，而强化学习则通过智能体在环境中的试错，优化其行为策略，实现特定目标。
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