1、视频处理目前使用最多的就是人脸识别和光学字符识别技术，传统的考勤打卡、人证比对、文字录入等都会使用到唁昼囫缍这些技术，提升了事务处理的效率和准确率。而在传统行业中需要人为对采集图像进行分类、定位的操作，机器视觉可以带来不错的准确率和更高的效率。例如：·在传统制造业利用机器视觉进行物品的检测和定位，结合机械手臂进行重复或者高危险高精度要求的操作，提升了工作效率和安全性。另一方面在缺陷检测中，机器视觉可以通过学习到历史数据中的缺陷数据，检测出缺陷零部件，提升了检测效率。·在交通方面，高清摄像头可以捕捉到违规车辆和车牌，通过光学字符识别技术提取车牌号码，通过模式识别检测出驾驶员的违规操作，提升检测效率
2、自然语言目前使用最多是文本翻译领域。随着人工智能的进步，文本翻译的准确率在不断提升，机鲁饰蝮柙翻体验也会越来越好。自然语言还会应用到文本语法检测、智能客服、文本情绪分析、舆情分析、定向广告等领域。例如：·在客服领域，目前电子商务平台都需要客服对接售前售后的客户问答。智能客服可以利用自然语言建立知识库，解答客户提出由明确答案的问题，复杂问题再转到人工客服，达到节省人工成本的目的。·在金融领域，文本情绪分析技术可以分析文本属于利好、利空或是中立的情绪，从而大量分析新闻、社交媒体、文章评论等信息，得到市场中的情绪信息对交易决策作出有贡献的建议。
3、音频处理目前语音识别应用在许多硬件中，提供了区别于键盘、手写笔、触摸屏以外的输入方式。语音识别通过对采集音频的分析，结合自然语言处理技术，获取输入指令提升用户交互体验。例如：智能家居领域，通过语音与物联网的结合，使得智能家居的交互更加人性化。