人工智能技術不同時期，不能相提并論。過去人工智能的發展，技術尚未成熟，產品應用不廣泛，其成就未超我們想象，甚至沒有意識到它未來的發展如何。現階段的人工智能處于高速發展時期，人工智能產業鏈則涵蓋了基礎層、技術層、應用層、業務層等多個方面，自2015年開始受到資本市場的關注，許多人工智能創業公司、互聯網巨頭紛紛入局，在語音識別、自然語言處理、計算機視覺、機器人等人工智能技術領域取得不俗成就，這是以往人工智能發展所不能達到的一種繁榮景象。

　　特種機器人語音識別技術

　　語音識別是讓機器通過識別和理解與人類“交流”過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高技術，這在人工智能感知上，取得的重大突破，進而實現信息時代利用“語音”識別技術最便捷的手段進行人機交互的功能。語音識別系統使用一些與自然語言處理系統相同的技術，再輔以其他技術，主要應用包括醫療聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。

特種機器人不斷突破瓶頸

　　特種機器人自然語言處理

　　自然語言處理是指計算機擁有的人類般的文本處理的能力。

　　實現人機間自然語言通信意味著要使計算機既能理解自然語言文本的意義，也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等。前者稱為自然語言理解，后者稱為自然語言生成。因此，自然語言處理大體包括了自然語言理解和自然語言生成兩個部分。

　　特種機器人計算機視覺

　　計算機視覺技術是由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。

　　作為一個科學學科，特種機器人視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取‘信息’的人工智能系統。我們所熟悉的計算機視覺技術應用，可以說有人臉圖像識別、相機圖像處理、身份驗證、安全安防等，這些都是視覺圖像的基礎應用。