對抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是指由一個不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊與一個持續(xù)判別所產(chǎn)生數(shù)據(jù)是否真實的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊組成 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，創(chuàng)造出近似真實的原創(chuàng)圖像、聲音和文本數(shù) 據(jù)的技術(shù)。該技術(shù)有望大幅提升機器翻譯、人臉識別、信息檢 索的精度和準確性，隨著三維模型數(shù)據(jù)序列能力的提升，未來 將在自動駕駛、安防監(jiān)控等領(lǐng)域產(chǎn)生可觀的應(yīng)用價值。

膠囊網(wǎng)絡(luò)。是指在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建多層神經(jīng)元模塊，用以發(fā)現(xiàn)并存儲物體詳細空間位置和姿態(tài)等信息的技 術(shù)。該技術(shù)能使機器在樣本數(shù)據(jù)較少情形下，快速識別不同 情境下的同一對象，在人臉識別、圖像識別、字符識別等領(lǐng) 域具有廣闊的應(yīng)用前景。

云端人工智能。是指將云計算的運作模式與人工智能深度融合，在云端集中使用和共享機器學習工具的技術(shù)。該技術(shù)將龐大的人工智能運行成本轉(zhuǎn)移到云平臺，能夠有效降低終端設(shè)備使用人工智能技術(shù)的門檻，有利于擴大用戶群體，未來將廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、制造、能源、教育等多個行業(yè)和領(lǐng)域。

深度強化學習。是指將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和具有決策能力的強化學習相結(jié)合，通過端到端學習的方式實現(xiàn)感知、決策或感知決策一體化的技術(shù)。該技術(shù)具有無需先驗知識、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復雜性降低、硬件資源需求少等特點，能夠顯著提升機器智能適應(yīng)復雜環(huán)境的效率和健壯性，將在智能制造、智能醫(yī)療、智能教育、智能駕駛等領(lǐng)域具有廣闊發(fā)展前景。

智能腦機交互。是指通過在人腦神經(jīng)與具有高生物相容性的外部設(shè)備間建立直接連接通路，實現(xiàn)神經(jīng)系統(tǒng)和外部設(shè)備間信息交互與功能整合的技術(shù)。該技術(shù)采用人工智能控制的腦機接口對人類大腦的工作狀態(tài)進行準確分析，達到促進腦機智能融合的效果，使人類溝通交流的方式更為多元和高效，未來將廣泛應(yīng)用于臨床康復、自動駕駛、航空航天等多個領(lǐng)域。

對話式人工智能平臺。是指融合語音識別、語義理解、自然語言處理、語音合成等多種解決方案，為開發(fā)者提供具備識別、理解及反饋能力的開放式平臺的技術(shù)。該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)機器與人在對話服務(wù)場景中的自然交互，未來有望在智能可穿戴設(shè)備、智能家居、智能車載等多個領(lǐng)域得到大規(guī)模應(yīng)用。

情感智能。是指利用人工智能手段模擬表情、語氣、情感等類人化情緒響應(yīng)，以打造具有情緒屬性的虛擬形象的技術(shù)。該技術(shù)可賦予機器設(shè)備更好的對人類情感的識別、理解和引導能力，為用戶帶來更具效率和人性化的交互體驗，未來將在智能機器人、智能虛擬助手等領(lǐng)域得到更為頻繁和深入的應(yīng)用。

神經(jīng)形態(tài)計算。是指仿真生物大腦神經(jīng)系統(tǒng)，在芯片上模擬生物神經(jīng)元、突觸的功能及其網(wǎng)絡(luò)組織方式，賦予機器 感知和學習能力的技術(shù)。該技術(shù)的目標在于使機器具備類似 生物大腦的低功耗、高效率、高容錯等特性，將在智能駕駛、智能安防、智能搜索等領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景。

元學習。是指將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類注意機制相結(jié)合，構(gòu)建通用算法模型使機器智能具備快速自主學習能力的技術(shù)。該技術(shù)能夠使機器智能真正實現(xiàn)自主編程，顯著提升現(xiàn)有算法模型的效率與準確性，未來的進一步應(yīng)用將成為促使人工智能從專用階段邁向通用階段的關(guān)鍵。

量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是指采用量子器件搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和性能的技術(shù)。該技術(shù)充分利用了量子計算超高速、超并行、指數(shù)級容量的特點，有效縮短了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練時間，未來將在人臉識別、圖像識別、字符識別等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價值和廣闊前景。

當前，全球正在經(jīng)歷科技和產(chǎn)業(yè)高度耦合、深度迭加的新一輪變革，大數(shù)據(jù)的形成、理論算法的革新、計算能力的提升及網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的演進驅(qū)動人工智能進入新一輪創(chuàng)新發(fā)展高峰期，新技術(shù)持續(xù)獲得突破性進展，呈現(xiàn)出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等以應(yīng)用為導向的新特征。加強新一代人工智能技術(shù)的前瞻預判，準確把握全球技術(shù)創(chuàng)新動態(tài)及發(fā)展趨勢，將為行業(yè)健康發(fā)展、資金有序進入、政策規(guī)劃出臺、新興市場開拓等提供具備決策參考價值和實踐指導意義的智力支撐。