核心技术概览：

- 机器学习与深度学习

- 自然语言处理

- 计算机视觉与语音识别

- 机器人技术与多模态感知

- 知识表示、推理与计划

- 强化学习与决策优化

- 数据工程、大数据与边缘计算

- 可解释性、鲁棒性与安全性

研究者需要具备跨学科的理论基础，既要掌握扎实的计算机科学知识、数学与统计方法，又需关注心理学与哲学视角。未来，人工智能将在提升生产力、优化决策、推动自动化等方面发挥更大作用，同时需要面对隐私保护、偏见消除、算法透明度和系统安全等挑战。总体目标是让机器更高效地完成复杂任务，并与人类社会的价值观保持良好协同mile米乐。