人工智能有许多不同的赛道，以下是其中一些主要的赛道：

1. 机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，主要通过计算机模拟或实验来让计算机自主学习和改进性能。机器学习的应用非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。

2. 深度学习：深度学习是机器学习的一种，主要通过构建深度神经网络来模拟人脑的学习过程。深度学习的应用范围也非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等。

3. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类语言。自然语言处理的应用非常广泛，包括语音识别、文本分析、机器翻译等。

4. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机处理和分析图像和视频。计算机视觉的应用非常广泛，包括人脸识别、图像分析、自动驾驶等。

5. 智能语音与语言模型：智能语音与语言模型是人工智能的一个交叉领域，主要研究如何让计算机理解和处理人类语言，同时也包括语音识别、语音合成、自然语言处理等方面。

6. 生物特征识别：生物特征识别是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机识别和分析人类的生物特征，如指纹、面部识别、虹膜识别等。生物特征识别的应用非常广泛，包括身份验证、安全防护等。

7. 强化学习：强化学习是人工智能的一个新兴领域，主要研究如何通过智能体与环境的交互来学习最优的行为策略。强化学习的应用范围较广，包括游戏AI、机器人控制、自主车辆、机器人助理等。

8. 其他还有逻辑回归、广义线性模型、进化算法、神经网络动力学、免疫算法等等，这些都是人工智能的重要分支，在各自的领域发挥着重要作用。