一、科技细分领域是什么
科技细分领域是指科技领域中的具体分支和专业领域。它涵盖了各种科学和技术领域，如人工智能、生物技术、物联网、虚拟现实、区块链、机器人技术、生命科学、能源技术等。这些细分领域在不同的行业和领域中发挥着重要作用，推动着科技的发展和创新。科技细分领域的不断发展和突破为人类社会带来了许多新的机遇和挑战，对经济、社会和环境都产生了深远影响。
二、什么是人工智能
1、人工智能是计算机科学的一个分支，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
2、人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
3、关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
4、人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
5、人工智能是研究如何使程序能够像人一样思考、行为，以及如何保持理性的学科，并以非常迅猛的速度发展，已经渗透到生活的方方面面，只有拥抱AI，才能跟上时代趋势。
三、如何细分一个领域
1.确定主要领域：首先，你需要确定你想要细分的主要领域。例如，如果你想要细分的是科技领域，那么你就需要确定你想要关注的是科技的哪个方面，如人工智能、生物技术、信息技术等。
2.进行深入研究：在确定了主要领域后，你需要进行深入的研究，了解这个领域的各个方面，包括最新的研究进展、主要的研究方向、重要的研究机构和人物等。
3.识别子领域：在进行深入研究的过程中，你可能会发现一些特定的子领域或者子主题。这些子领域或者子主题可能是你的主要领域的一个重要组成部分，也可能是一个独立的研究领域。
4.制定分类标准：在识别出子领域后，你需要制定一套分类标准，以便将这些子领域进行有效的分类。这些分类标准可以是基于研究方法、研究对象、研究目标等因素。
5.进行分类：最后，你可以根据你的分类标准，将你的研究领域细分为多个子领域。
6.持续更新和调整：随着研究的深入和新的发现，你可能需要不断地更新和调整你的细分领域。
四、人工智能的主要研究和应用场景包括(
1.自然语言生成（NaturalLanguageGeneration）
自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。
2.语音识别（SpeechRecognition）
目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。
虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。
4.机器学习平台（MachineLearningPlatforms）
机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。
5.人工智能硬件优化（AI-optimizedHardware）
用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。
6.决策管理（DecisionManagement）
智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。
7.深度学习平台（DeepLearningPlatforms）
深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。
这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。
9.机器处理自动化（RoboticProcessesAutomation）
机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来，并且让职工更加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。
10.文本分析和自然语言处理（TextAnalyticsandNaturalLanguageProcessing)
文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图，广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域，同时还可用于非结构化数据的挖掘。
11.数字孪生/AI建模（DigitalTwin/AIModeling）
数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。
网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是意外发生的，69%是身份丢失造成的。递归神经网络（Recurrentneuralnetworks，RNN）能够处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，能够发现可疑目标，并检测出高达85%的网络攻击。
合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。
14.知识工作辅助（KnowledgeWorkerAid）
虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作，特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域，从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。
15.内容创作（ContentCreation）
内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。
16.P2P网络（Peer-to-PeerNetworks）
P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。
17.情绪识别（EmotionRecognition）
情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言暗示，以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。
18.图像识别（ImageRecognition）
图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。
19．智能营销（MarketingAutomation）
到目前为止，市场部门已经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率，对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，并简化重复任务，让决策者们有更多的时间专注战略制定。
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