摘要： 本文系统梳理了人工智能（AI）技术体系与应用场景，分为四大模块： 技术核心：对比机器学习（依赖人工特征）与深度学习（自动特征提取）的差异，解析其算法逻辑与适用场景； 落地应用：聚焦计算机视觉（安防、工业质检）、自然语言处理（客服、代码生成）、金融AI（风控、投顾）等领域的商业化路径； 未来趋势：预判大模型通用化、边缘计算、多模态融合及可解释AI的发展方向； 实践建议：强调从场景需求出发、注

摘要： 本文系统梳理了人工智能（AI）技术体系与应用场景，分为四大模块： 技术核心：对比机器学习（依赖人工特征）与深度学习（自动特征提取）的差异，解析其算法逻辑与适用场景； 落地应用：聚焦计算机视觉（安防、工业质检）、自然语言处理（客服、代码生成）、金融AI（风控、投顾）等领域的商业化路径； 未来趋势：预判大模型通用化、边缘计算、多模态融合及可解释AI的发展方向； 实践建议：强调从场景需求出发、注