一、基于感官模态的感知：

1. 视觉感知（Visual Perception）：
• 图像识别（Image Recognition）： 识别图像中的物体、场景、人脸等。例如：物体检测、图像分类、人脸识别、场景理解等。
• 视频分析（Video Analysis）： 分析视频中的内容、动作、事件等。例如：目标跟踪、行为识别、视频摘要、异常检测等。
• 光学字符识别（OCR）： 将图像中的文字转换为可编辑的文本。
• 三维视觉（3D Vision）： 从图像或视频中重建三维场景。例如：深度估计、三维重建、SLAM（即时定位与地图构建）等。
• 医学影像分析： 分析医学图像（如X光片、CT扫描、MRI图像）以辅助诊断。

2. 听觉感知（Auditory Perception）：
• 语音识别（Speech Recognition）： 将语音转换为文本。
• 说话人识别（Speaker Recognition）： 识别说话人的身份。
• 音乐信息检索（Music Information Retrieval）： 分析音乐的特征、情感、风格等。
• 环境声音识别（Environmental Sound Recognition）： 识别环境中的各种声音，例如汽车喇叭声、鸟叫声等。

3. 触觉感知（Tactile Perception）：
• 力/扭矩感应： 感知物体受到的力和扭矩。
• 温度感应： 感知物体的温度。
• 压力感应： 感知物体表面的压力分布。
• 振动感应： 感知物体的振动。

4. 嗅觉感知（Olfactory Perception）：
• 气味识别： 识别不同的气味。
• 气味浓度检测： 检测气味的浓度。

5. 味觉感知（Gustatory Perception）：
• 味道识别： 识别不同的味道。

二、基于数据类型的感知：

1. 文本感知（Textual Perception）：
• 自然语言处理（NLP）： 理解和处理人类语言。例如：文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。
• 信息抽取（Information Extraction）： 从文本中提取结构化信息。
• 文本摘要（Text Summarization）： 生成文本的简洁摘要。

2. 数值数据感知（Numerical Data Perception）：
• 时间序列分析： 分析随时间变化的数据，例如股票价格、气象数据等。
• 统计分析： 对数据进行统计分析，例如计算均值、方差等。
• 数据挖掘： 从大量数据中发现隐藏的模式和规律。

3. 图数据感知（Graph Data Perception）：
• 社交网络分析： 分析社交网络中的关系和结构。
• 知识图谱推理： 基于知识图谱进行推理和问答。

三、基于信息来源的感知：

1. 传感器数据感知：
• 物联网传感器数据： 处理来自各种物联网传感器的数据，例如温度传感器、湿度传感器、加速度传感器等。
• 车载传感器数据： 处理来自汽车的各种传感器数据，例如雷达、激光雷达、摄像头等。

2. 网络数据感知：
• 网页数据抓取和分析： 从网页上抓取数据并进行分析。
• 社交媒体数据分析： 分析社交媒体上的用户行为和言论。

3. 知识库感知：
• 结构化数据库： 从关系型数据库或NoSQL数据库中获取信息。
• 非结构化知识库： 从文本、图像、视频等非结构化数据中提取知识。

四、多模态融合感知：

1. 视听融合： 将视觉和听觉信息进行融合，例如将视频和音频结合起来进行分析。

2. 文本-图像融合： 将文本和图像信息进行融合，例如根据文本描述生成图像，或根据图像生成文本描述。

3. 多传感器数据融合： 将来自多个传感器的数据进行融合，例如将雷达和摄像头的数据融合用于自动驾驶。