人工智能是一个跨学科、跨行业的综合性学科。人工智能开始的核心是实现“智能”这一概念，即机器可以像人一样思考，而不只是被动式的执行人发出的每一步指令。人们研究出许多算法将这一想法得以实现，计算机开始能自己学习，之后慢慢发展成机器算法这个研究方向。后期，由于人类对于将智能分别运用到图像、语言、声音处理和与硬件之间的互动方面的需求增加，自然语言处理、图像识别和人际交互这三个领域又各自发展成独立的研究方向，他们借用机器学习中的一些算法并更多地加入有自身特性的技术。因此，人工智能现在演化成了机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互这四大模块。

  机器学习技术：指计算机通过对大量已有数据的处理分析和学习，从而拥有预测判断和做出比较好的决策的能力。这项技术与计算机科学、统计学、数学优化算法等都有着密不可分的关系。其代表算法有深入学习、人工神经网络、决策树、增强算法等。

  自然语言处理技术：指让计算机能够理解人类的语言，包括将人类语言转化为计算机程序能处理的形式及将计算机数据转化为人类自然语言两种形式。这里指的语言可以是声音也可以是文字。这项技术的主要内容有信息检索、信息抽取、词性标注、句法分析、多语处理、语音识别等。

  图像处理技术：指让计算机拥有人类的视觉功能，能够得到、处理并分析和理解图片或多维度数据。这项技术的主要内容有图像获得、图像过滤和调整、特征提取等。

  人机交互技术：指计算机系统和用户都能够通过人机交互界面进行交流。这项技术包括的主要内容有计算机图像学、交互界面设计、增强现实等。

  随着现在人们对这些技术单一或者多样化的运用，有一部分开发出的产品或服务也演变出各自的子领域并快速地发展。咨询公司Venture Scanner统计，2016年全球AI公司已突破1000家，跨越13个子门类，融资金额高达48亿美元。总的来看，AI产业不论是行业规模、还是吸金能力都在飞速扩张中。根据Bankof America预测的数据：未来五年人工智能的年复合增速36%，预计2020年将达到700亿美元。在上述13细分行业中，研究机器学习(应用)的人工智能公司数目最多，达260家，约占整个行业的30%。

  我们从未来发展空间、产业投资回报率、产业成熟度、应用场景拓展广度等几个维度来横向比较人工智能的各个细致划分领域的发展前景。

  从未来市场空间和行业增速来看，发展速度很快、市场空间比较大的三个领域是机器学习、图像识别和智能机器人。根据咨询公司Tractica的预测，机器学习领域从2015年1.09亿美元的市场规模，将以年复合增长率超过60%的速度快速的提升，预计2024年将突破100亿美元。目前已拥有庞大市场容量的图像识别同样不可小觑。2014年图像识别领域市场规模已达57亿美元，在接下来的五年内将以42%的年复合增长率继续扩张，预计2019年可达333亿美元。此外，智能机器人领域也将随着应用场景的继续扩展迎来一轮快速地增长Markets And Markets的机器人市场研究多个方面数据显示：机器人行业的总市值将以每年20%的增速增长，并于2020年达到约80亿美元，若将硬件与软件细分开来，软件部分的增速高达30%。

  从投资回报率和产业成熟度来看，机器学习、图像识别、智能机器人仍然是最受产业资本青睐的三个细致划分领域。众所周知，风司倾向于将资金流向投资回报率最高的新兴起的产业，对比AI领域的风险融资额度能够很好地反映该领域的投资回报率。

  应用场景扩展方面，机器学习、图像识别、自然语言识别和智能机器人是应用场景范围比较广泛的几个领域。机器学习技术当前已大范围的应用于广告、媒体、消费业等，并且需求持续不断的增加，未来还将快速渗入医疗、制造、金融、教育业，对众多传统行业形成巨大冲击。图像识别技术目前的应用领域很广并且需求非常大，具体包括安防监控系统、无人驾驶、商品消费、工业制造、医药、体育和娱乐业等等，并且在未来几年将大规模应用于智能机器人的开发中。自然语言识别未来可大范围的应用于穿戴设备、智能家居、智能汽车等领域，此外在很多安全保密系统中，语音识别技术也发挥着重要的作用。但是，该技术目前在不同口音的处理、背景噪音、区分同音异形异义词方面任旧存在一些难以解决的困难。而随只能机器人功能的逐渐完善，未来在农业、工业和医疗、消费等服务行业都能代替人工完成多项任务，既能节省大量人力成本又能提升工作效率和质量。

  从上面的内容分析出，你们可以看出机器学习、图像识别和智能机器人是目前AI产业链发展前途比较好的三大领域。