选自然语言。如果你是选学科机器人小胖，那就选自然语言，如果你是工作，看你在什么地方，根据行业分布选，如果是想在北京，那就选自然语言，如果是在长三角，就选机器人视觉，在深圳就两者都可以。
如果是工作的角度，选择以后的发展方向，简单的说一下计算机视觉和自然语言
1、计算机视觉目前已经比较成熟，包括2D视觉，3D视觉，包括OCR等等都比较成熟。且玩家已经固定了。
我们常规意义上讲的计算机视觉也有不同层次的，例如应用于工业的计算机2D,3D视觉。这类主要是配合自动化，传感器做信息采集，以及比对，做检测，或者监控使用。比较典型的应用例如早年的CCD检测，就算这类工业计算机市场的应用。这类工作也被称为自动化工程师，包括现场调试以及方案编程。钱少，出差多，略有苦逼。但不是没有前途的行业。只是略有辛苦，不少自动化行业的会进入这一领域。
这类企业比较典型的例如：基恩士，康耐视，大恒图像，汇川技术等等。（很明显，如果你想找这类工作，那多数集中在深圳，和长三角）
工业领域略微高深一些机器人视觉，主要应用于机器人导航：SLAM。
通过视觉惯性算法，实现环境描绘，路径规划。传说比较牛逼的tesla无人驾驶，就采用的是视觉惯性导航，目前国内主推的无人驾驶导航，还是激光导航技术（性价比高，技术稳定）。
第二个，计算机视觉，就是比较高大上的图像智能领域。从场景应用，上面可以有人脸识别技术，动态人脸识别，OCR，细粒图像技术，以及在此基础上涉及到的视频技术：视频语义理解。
这类偏向于互联网及消费端的应用。
这类消费类的视觉，国内比较典型的企业：商汤科技，依图科技，云从科技，旷视科技。当然还包括大家都熟悉的Apple，google，百度这类互联网企业，主要应用在计算机以及手机领域。
自然语言的按照整个发展和规划，还是主要倾向于人工智能的基本入口。
整个自然语言的使用场景，基本上以消费市场为主。
所谓的自然语言，可能有不少人不太懂：就是分析、理解、生成人类语言， 及相关综合应用。
微信的文字语音转文字，文字转声音，就属于自然语言最初级的一种形式。
更为高级的是，能够做语义分析，情感分析，意图理解。
目前国内比较多的舆情分析网站，就是采用的这种自然语言的分析模式。
自然语言的发展契机就在于，如果要实现人工智能更高的飞跃，就一定需要自然语言的支持，不然人机互动中，你问机器人，我想找点好吃的，他给你推荐一大堆快餐，显然并不合适。
目前自然语言的应用在消费领域，比较广泛。
（1）语义理解
最近比较流向的一个网站，
就是非常典型的语义理解的搜索引擎。这类引擎也比较多。
（2）篇章理解
篇章理解，目前包括各类舆情监控的软件。例如百度舆情，融文都是这种篇章理解的应用。从算法上面来说，就是分词后，提取关键词。（当然我说的比较笼统，用小学的教育，就是找中心思想）
（3）情感分析
情感分析，熟悉Python的朋友，应该都知道，做语义分析中情感分析的重要性。
（4）自动协作
自动协作，其实就是未来服务机器人的范畴了。目前我们常见的siri，或者天猫精灵，都算是这类的入门吧。
（5）语言理解与交互
那个曾经神乎其神的，科大讯飞的同声翻译机，就属于这个范畴。
（6）翻译软件，百度，有道等等
这个就不细节介绍了机器人小胖，使用过的都懂。
那么我们看到如果在消费端口，这部分企业分布比较多。并且一般都是为自家服务，例如OPPO，小米都脱离不了自然语言的开发。所以相对而言，如果你是一直在互联网领域，那就选自然语言吧。尤其是如果你在北京。北京不缺人工智能，但缺少机器人实体企业。
