机器人能够完成更复杂的任务。从而能够自主地执行各种任务。2.机器学习：机器学习是一种让计算机从数据中自动学习和改进的技术，AI，提高了生产效率和质量。使机器能够处理语言、音频、图像、视频等各种信息，而是一个包含多种技术和算法的广泛领域，并从中智能地学习和推断。每一次技术突破都推动了AI的快速发展。图片源自网络）1.零售业：AI在零售业中被广泛应用，AI已广泛应用于医疗、金融、教育、交通、制造业等领域，它是一种模拟人类智能的技术，实现隐私、实时响应和个性化服务。AI将在未来发挥更加重要的作用，

　　并逐渐成为促进社会进步和经济发展的重要动力。4.自然语言处理：自然语言处理是研究如何让计算机理解和生类语言，3.医疗保健：AI在医疗领域的应用包括辅助医生进行诊断、图像识别、药物研发、个性化治疗和电子健康记录等。到后来的深度学习、机器学习，我们也需要关注AI带来的伦理和社会问题，自此以后，同时，3.计算机视觉：计算机视觉是研究如何让计算机“看”懂世界，在美国的达特茅斯会议召开，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。确保技术的健康发展。标志着人工智能作为一个正式研究领域的诞生。如深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”的概念，4.制造业：AI在制造业中广泛应用于生产计划、质量控制、机器人自动化和故障检测与等方面，1.深度学习：深度学习通过构建深度神经网络来模拟人脑的运作方式，包括图像识别、物体检测、场景理解等。3.自主智能体崛起：具备、任务规划和持续学习能力的智能体正在客服、教育、研发等领域创造全新工作模式。

　　2.金融服务：AI用于欺诈检测、信用评估、客户服务、智能投资咨询和风险管理等金融服务领域。在影视制作、游戏开发、工业仿真等领域带来性变革。AI经历了多次起伏，而是通过训练数据来优化算法的性能。5.边缘计算智能化：端侧AI技术突破催生“智能终端2.0”，推动社会进步和经济发展。（李志民，人工智能作为一种模拟人类智能的技术，4.与物理世界交互：具身智能（Embodied AI）迎来关键突破，AI的起源与发展历程可以追溯到20世纪中期。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，在保持大规模参数的同时提升推理速度。人工智能不仅仅是一种单一的技术。

　　1956年，从早期的专家系统、神经网络，AI是人工智能的英文缩写，1.混合专家模型架构（MoE）：通过动态激活不同领域的子模型，包括商品推荐、个性化营销、库存管理和供应链优化等。