AI软件种类繁多，根据不同的应用场景和功能可以分为很多类别。下面列举了一些常见的AI软件及其大致分类：

1、自然语言处理(NLP)工具：这类软件主要用于文本分析、情感分析、机器翻译等。
百度AI开放平台：提供包括语音识别、图像识别、NLP等多种AI能力。
阿里云自然语言处理：支持文本分类、命名实体识别等功能。
Google Cloud Natural Language API：提供情绪分析、实体识别等服务。

2、计算机视觉(CV)工具：用于图像识别、物体检测等领域。
OpenCV：一个开源的计算机视觉库，支持多种编程语言。
TensorFlow Object Detection API：基于TensorFlow框架的对象检测库。
阿里云视觉智能开放平台：提供图像搜索、人脸识别等服务。

3、机器学习/深度学习框架：
TensorFlow：由Google开发的一个开源机器学习框架。
PyTorch：Facebook推出的另一个非常流行的深度学习框架。
Scikitlearn：适用于Python的数据挖掘和数据分析库，包含了大量的机器学习算法。

4、聊天机器人与对话系统：
Rasa：一个开源平台，用于构建上下文感知的聊天机器人。
Dialogflow（原名Api.ai）：由Google提供的对话接口创建工具。
微软小冰：基于人工智能技术的聊天机器人平台。

5、语音识别与合成：
科大讯飞：中国领先的智能语音技术和人工智能上市公司。
iFlytek：提供高质量的中文语音识别及合成服务。
Amazon Polly：亚马逊AWS提供的将文本转换为逼真语音的服务。

6、数据标注工具：对于训练模型来说非常重要的一环就是准备高质量的数据集。
Labelbox：提供图像、视频等多种类型的数据标注服务。
Supervisely：专注于图像分割任务的数据标注解决方案。

这只是AI软件领域的一部分例子，实际上还有更多专门针对特定行业或应用领域的AI解决方案。选择合适的工具时，需要考虑具体需求、易用性以及成本等因素。