一、人工智能细分领域龙头？

人工智能部分领域龙头

1.虹软科技：AI视觉龙头，服务方向为智能手机、智能汽车、物联网（IoT）等

2.同花顺：金融 大脑、互联网 金融信息服务龙头，服务于金融领域

3.巨人网络：AI游戏龙头，参股了人工智能网络游戏公司

4.鼎捷软件：工业4.0AI软件龙头

5.昆仑万维：网页游戏龙头，参股了AI、区块、无人驾驶、智慧教育等多个独角兽。

二、人工智能细分领域有哪些？

人工智能细分领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统、智能控制、机器人技术等。

机器学习是人工智能的核心，涉及到数据分析、模式识别和预测等。

自然语言处理关注计算机与人类语言的交互，包括语音识别、语义理解和机器翻译等。

计算机视觉致力于让计算机理解和解释图像和视频。专家系统利用专家知识和推理技术解决复杂问题。

智能控制涉及自动化和控制理论，用于优化和改进系统性能。

机器人技术则关注制造和设计智能机器人，使其能够执行各种任务。

三、人工智能哪个细分领域成长最好？

人工智能是一个涉及多个领域的综合性、跨学科的技术，目前其各个细分领域都在不断地发展壮大。以下是一些人工智能细分领域中成长较好的领域：

1. 自然语言处理（NLP）：随着大数据和深度学习技术的不断发展，NLP在机器翻译、情感分析、自然语言生成等方面取得了重大进展。

2. 计算机视觉（CV）：CV在图像识别、目标检测、人脸识别等领域成长迅速，尤其是深度学习技术的运用，极大地提升了其准确性和效率。

3. 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习技术是人工智能的核心技术，其在自动驾驶、智能客服、金融风控等领域的应用越来越广泛。

4. 人机交互（HCI）：人机交互在智能家居、虚拟现实、增强现实等领域成长迅速，其基于自然语言、图像识别等技术，不断提升用户体验和互动效率。

5. 机器人技术：机器人技术在生产制造、医疗保健、服务行业等领域的应用不断扩大，随着人机交互、计算机视觉等技术的进步，机器人的智能化水平不断提高。

总的来说，人工智能的各个细分领域都在不断地发展、壮大，而且它们之间也存在着相互促进的关系。未来，随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断扩大，这些领域的成长前景将会更加广阔。

四、人工智能的细分领域有哪些？

随着数字化时代的到来，人工智能被广泛应用。特别是在家居、制造、金融、医疗、安防、交通、零售、教育和物流等多领域。

1，自然语言处理技术领域

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

为了让人能够和机器沟通，也为了人工智能够带来更多的便捷和惊喜。

而如何让人与智能（多为机器人）进行沟通，就是自然语言处理技术领域要发挥的地方了。如何将图像、语音、视频转化为人工智能所认识的，用软件系统将冰冷的机器转化为有温度的人工智能。

比如，会和小朋友你说我猜的天猫精灵，比如，会在小朋友看视频时离屏幕太近，会有语音提示的小爱音响，比如智能手环时刻关注你的运动状态等等，每一个智能的背后，都是自然语言处理的功劳。

2、广告营销领域

通过人工智能，我们可以为广告营销领域提供数据支持、分析数据、智能广告投放。

而在这个一直在讲究精准且高效率的广告领域之中，人工智能现在已经可以做到实时落地。

即，用户在搜索内容后，系统会根据你的浏览数据给你进行用户画像，推荐你会喜欢或者更适合你的数据，这里面都是充满了大量的数据采集及数据分析和数据归类，以及大数据的多维度辨析。

3、智能制造随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：（1） 智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。（2） 智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。（3） 智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。

4、智能家居智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。

5、网络安全领域

在如今的网络之中，安全问题可以说是重中之重的一项了。

于是，在近年之中，无数的指纹、虹膜、语音，面部识别功能，可谓是层出不穷的应用在了私人，公共安全领域之中了。

如今更是出现了黑客机器人，专门针对企业的网站进行多方面打击，从而找出该网站所存在的安全漏洞。进而修补漏洞的操作。

6、智慧金融人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。

7、智能医疗智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。

8、智慧教育主要是指人工智能在教育领域实现信息化，利用数字化、网络化、智能化和多媒体化等基本特征进行开放、交互、共享、协作、泛在等信息技术促进教育现代化交流。

9、智能安防智能安防主要是利用人工智能系统实施的安全防范控制，在当前安全防范意识不断加强的环境下，智能安防市场应用广泛。其中主要应用在人体、行为、车辆、图像方面进行分析。

10、智慧物流物流行业在人工智能、5G技术的推动下迅速发展。物流利用智能搜索、推理规划及计算机视觉等技术仓储、运输、配送和装卸等自动化改革，实现了无人操作一体化。

人工智能的运用诸多应用领域还有很多，在此我不进行一一阐述，也欢迎大家进行更多补充。

五、pcb细分领域？

按基材材质的柔软性分，可以分为刚性板（R-PCB)、柔性版（FPC，Flexible Printed Circuit）、刚柔结合板；

按导电图形的层数分，可以分为单面板、双面板、多层板；其中，多层板又可分为中低层板和高层板；

按应用领域分，可以分为通讯用板、消费电子用板、计算机用板、汽车电子用板等等；

另外，还有特殊产品分类，如高速高频板、高密度连接板（HDI、High Density Interconnector）、封装基板。

六、育儿领域如何细分？

1）照顾婴幼儿时（0-3个月），新手宝妈宝爸应该注意什么细节。小到喂奶、换尿布，大到与婴幼儿的互动。

2）照顾（3个月-1岁）可以更加关注与孩子的陪伴时间。不是把孩子吃饱、穿暖就够了，与孩子的有效互动更加可以增加父母与孩子的亲密关系。比方说阅读婴幼儿书记、与孩子唱儿歌，带着孩子出外散步，顺便讲解所见所闻。

3）照顾（1岁-3岁）这段时间的幼儿，最好要有父母双方的投入，不能是妈妈一方的付出。这时候的孩子已经慢慢有了自己的思想、看法，所以父母的言行举止就显得尤为重要。有效的亲子陪伴可以使孩子养成自信、有爱、阳光一般的人儿受人欢迎！

七、装修细分领域？

建筑装饰行业划分为公装、住宅、幕墙三大细分行业，并纳入了国家统计序列。这是中国建筑装饰协会第一次参与涉及我国国民经济和行业发展的国家重大标准的修订工作，是新时期中国建筑装饰协会对我国建筑装饰行业、国民经济和社会发展的重大贡献，是改革开放40年以来三大细分行业从业者不懈努力的巨大成果。建筑装饰三大细分行业获得国家认可的社会地位和作用，为行业管理指导和健康持续发展奠定了坚实的基础，意义重大深远。

八、it服务细分领域？

软件和信息技术化服务

近年来，我国软件和信息技术服务行业保持较快发展，在国民经济中的地位持续提升。根据工信部数据显示，2016年至2020年我国软件和信息技术服务行业收入规模由48232亿元迅速增长至81616亿元，年均复合增长率为14.1%，显著高于同期我国GDP增速。中商产业研究院预测，2021年我国软件和信息技术服务行业收入规模可达88908亿元。

数据来源：工信部、中商产业研究院整理

信息技术服务

分领域来看，近年来信息技术服务加快发展，增速高于软件产品和嵌入式系统软件等领域，已成为行业重要组成部分。2016年至2020年，我国信息技术服务收入规模由25114亿元增长至49868亿元，年均复合增长率达18.7%，占软件和信息技术服务行业的比重也由51.8%上升至61.1%。中商产业研究院预测，2021年我国信息技术服务收入规模可达55155亿元，占比63.4%

近年来，我国各地公安机关通过视频监控系统、治安防控系统、集成指挥系统、大数据研判系统等建设，对人、车、地、物、事、网等治安要素进行精准管控，在交通管理、打击犯罪、治安防范、社会治理、服务民生等方面发挥了积极作用，也积极促进了公安信息化建设的持续增长。数据显示，2019年我国公安信息化市场规模达820亿元，预计2021年我国公安信息化市场规模可达992亿元。

九、人工智能应用的细分领域有哪些？

据说封面放的好，绅士少不了......

人工智能技术是目前最为热门的高新技术之一，可以称之为科技界的“高富帅”，但凡是从业者，不但薪资高、外表华丽，最主要还是国家战略发展方向，未来的朝阳行业。人工智能已经逐渐渗透到了各行各业，开始影响着我们的衣食住行，未来这种影响将会更加的明显，可以说无AI不时髦，如果不懂得使用AI的产品，那么将会被这个时代遗弃。

计算机视觉领域的市场与人才需求

AI领域的应用让人眼花缭乱，几乎每过一段时间都会有新的应用产品现身，有的时候仅仅是一款产品下的AI应用就层出不穷，比如以抖音为例，上面的各种换脸、美颜、特效等应用每天都发生着变化，也就是说相关的AI应用技术一直在更新，那么做为AI兴趣爱好者，或者想要深入了解其技术原理的人员应该如何着手呢？接下来，就为大家做一个总体的分析，首先从应用分类上开始。

纵观目前整个AI领域的应用方向，大概可以分为四大类：图像视觉应用领域、自然语言应用领域、语音信号应用领域、自动化应用领域。而在这四大领域中，又属图像视觉应用领域的落地产品最为广泛，根据艾瑞咨询报告显示，通过对下游行业需求统计测算，2020年我国计算机视觉产品的市场规模占整个 人工智能行业的57%,这说明国内的AI产品市场超过一半都是在做图像视觉领域的应用产品，这主要是由于市场对图像视觉应用方向的产品要比其他方向产品的需求大。

由于市场对AI产品的需求较大，从而导致市场上的AI产品研发企业需要的技术人员大部分都是和图像视觉技术相关的人员，这也加剧了市场上图像视觉领域的人才稀缺性，从国家工信部2020年发布的《人工智能产业人才发展报告》中，可以看出相关人才的稀缺性有多大。

根据工信部统计发布的报告数据显示，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于 0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看,智能语音和 计算机视觉的岗位人才供需比分别为 0.08、0.09，相关人才极度稀缺。

根据成都深度智谷科技有限公司对近期报名咨询学习“人工智能算法工程师”的人员、以及报名考试中国人工智能学会认证的《计算机图像视觉应用开发工程师》证书的人数比例分析，所有咨询人员中对于图像视觉领域的咨询达到了80%以上，可见更多的意向从业者也对图像视觉算法方向的技术更感兴趣，无论是从技术入门难度，还是从市场的从业要求而言，图像视觉领域的宽容性都要更高，这对于那些意向从业者而言，或者是一个不错的消息。

计算机视觉应用领域的任务分类

前面讲到人工智能应用领域占比最大的计算机视觉产业，有很多人对计算机图像视觉的应用的认识并不是很清晰。一般在图像视觉任务处理领域，根据其具体的任务目标可可划分为：检测（回归拟合）任务、分类任务、生成任务、分割任务。那么这篇文章，我们将从检测任务和分类任务展开讨论，后续我们还会对生成任务和分割任务进行分析讨论。

检测任务：

检测任务是检测图像中是否包含了某个目标，并且要通过对目标标签坐标的学习，进行回归拟合这些标签坐标点，从而达到检测目标的目的。比如拿人脸检测来说，计算机需要学习的就是人脸矩形框的左上角和右下角的坐标点，然后再根据学到的坐标点画出矩形框，就完成了人脸检测的任务。

从上面的人脸检测任务中可以发现，人脸检测任务实际是通过对标签点的回归来完成检测任务的。如果我们需要单纯的回归来实现某些任务，比如关键点的检测，那么就不要画出矩形框了，只需要把回归后的关键点标出来就可以了。在人脸检测任务中，最为常见的操作是在检测人脸的同时，对人脸上的关键位置进行回归，这有助于提高检测精度。

当然，如果有必要，甚至可以对人脸的轮廓进行全面的关键点回归检测，这样的检测任务对人脸的轮廓拟合更好，适合对人脸部分做一些相关的操作，比如人脸美颜相机、换脸道具等都是需要对人脸轮廓做全面的检测才能够做出理想的效果的。

上面人脸检测是一个单类单目标检测，顾名思义，被检测的目标只有一个，那也就只有一个类别，除了单类单目标的检测，还有单类多目标的检测、以及多类多目标的检测。

首先来看看单类多目标检测任务，单类多目标也很容易理解，就是被检测目标只有一个类别，但是却有多个对象，比如一张图上有多个人脸，这种任务就属于单类多目标检测了，那么单类单目标检测和单类多目标检测之间的难度差距多少呢？答案是差距很大，简单来说，单类单目标检测只需要在图上留下置信度最高的目标即可，但是单类多目标不仅仅要考虑到检测到所有的目标，还要考虑去除被重复检测的目标。要使用到IOU、NMS等一些技巧才能达到目标。

多类多目标和单类多目标唯一不同的就是被检测的目标不是同一个类别，有可能是两个类别或者两个类别以上的多个目标。以下图为例，被检测的目标包括了多个类别，每个类别又有一个或多个对象，这种的检测被称为多类多目标检测。

分类任务：

分类任务大多数情况下是和检测任务伴随而行的，分类任务也比较容易理解，简单来说就对目标进行分门别类，而分类任务根据分类数又可以分为二分类任务和多分类任务。

二分类任务顾名思义，就是把所有的数据分类两个类别，这种应用一般在判断一个目标是否符合某种标准的时候使用，最直观的例子就是人脸识别，即判断目标是不是某个人的人脸，具体做法就是将当前的人脸和人脸库中的人脸一一对比，相似度达标就是被识别的人脸标目标，否则就不是，这就是很直观的二分类问题，除了人脸识别，还有其他很多类似的二分类案例，比如判断邮件是否是垃圾邮件、判断图像是否涉黄违规等等。

多分类一般是对众多不同的目标同时分类，比如对一张照片中的不同目标进行分类确认，一般这类任务都与检测任务同时进行，最典型的模型就是以深度学习为例的YOLO系列，同时进行检测任务和分类任务。

此外，根据处理的数据是否具有标签信息，我们还可以将机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习等几种类型。

监督学习是完全按照输入数据与标签一对一的形状对数据打上标签，然后再通过让机器学习大量带有标签的样本数据，训练出一个模型，并使该模型可以根据输入得到相应输出的过程。

非监督学习是通过学习没有分类标记的训练样本，直接建立一个模型，以揭示数据的内在性质和规律。具体来说，要将数据集划分为若干个互不相交的子集，每个子集中的元素在某种度量之下都与本子集内的元素具有更高的相似度。

使用以上方法划分出的子集就是聚类，包括K-均值、k-众数、k-中心点，高斯混合模型（GMM）、分层聚类、EM等算法。

半监督学习是其训练数据的一部分是有标签的，另一部分没有标签，而没标签数据的数量常常远远大于有标签数据数量。先使用无监督学习对数据作处理，然后使用监督学习做模型的训练。

后记：

最后说明一下，无论是检测任务，还是分类任务，其本质都是在做判断，判断目标是否拟合，是否分开等等，所以检测和分类任务都被称作判别模型任务。

从机器学习的角度来看，预测值为离散值的问题为分类问题，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、集成方法、K-近邻等算法，可以预测鸟的种类。

预测值为连续值的问题为回归问题，包括线性回归、逻辑回归、集成方法、神经网络等算法，可以预测房价的趋势。

文/deep man

十、读书领域都有哪些细分领域？

       读书基础领域包括社会、经济、哲学、艺术、思维、理财、动物、心理、写作、演讲、个人成长类等，我们可以读取其中具有代表性的著作。

        只有我们对各领域内经典书籍掌握之后，我才能从更全更广更高的角度来看待我们所面临的问题，只有视野够高，我们才能更客观的高效处理事情。

         细分读书领域真正实现从战略到战术层面的体现；从选定方向开始的传记类书籍，到提升战略高度的视野类和以史为鉴的书籍，再到战术执行层面的工具类书籍；在其中要少读那些单词精神爽的娱乐文学书