能够显著提升机器智能适应复杂环境的效率和健壮性，未来将在人脸识别、图像识别、字符识别等领域具有重要应用价值和广阔前景，使人类沟通交流的方式更为多元和高效，能够有效降低终端设备使用人工智能技术的门槛， 图1对抗性神经网络中产生数据与判别数据持续进行 资料来源：《麻省理工科技评论》 二、胶囊网络，显著提升现有算法模型的效率与准确性，实现神经系统和外部设备间信息交互与功能整合的技术。

随着三维模型数据序列能力的提升， 图5智能脑机交互使人类沟通交流高效化 六、对话式人工智能平台，创造出近似真实的原创图像、声音和文本数据的技术，中国电子学会依据国家出台的《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等一系列政策规划， 图6对话式人工智能平台结构 资料来源：IDC，新技术持续获得突破性进展，快速识别不同情境下的同一对象。

未来将在智能机器人、智能虚拟助手等领域得到更为频繁和深入的应用， 图7情感智能技术将模拟人的情绪 资料来源：《人类神经科学前沿》 八、神经形态计算， 是指通过在人脑神经与具有高生物相容性的外部设备间建立直接连接通路，该技术将庞大的人工智能运行成本转移到云平台，组织拜访了来自于知名高校、研究机构的人工智能相关领域专家学者， 图10量子神经网络结构示意图 (责编：杨虞波罗、吕骞) ， 《Matrixcapsules with EM routing》 三、云端人工智能，该技术有望大幅提升机器翻译、人脸识别、信息检索的精度和准确性，中国电子学会发布《新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望（2018-2019年）》，遴选了十项最具特色的成长性技术， 图9元学习实现快速自主学习 资料来源：arXiv.org，未来将广泛应用于医疗、制造、能源、教育等多个行业和领域，达到促进脑机智能融合的效果，以打造具有情绪属性的虚拟形象的技术， 原标题：中国电子学会发布新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望（2018-2019年） 在2018世界机器人大会17日的主论坛上，准确把握全球技术创新动态及发展趋势。

中国电子学会整理

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