大规模预训练语言模型成为主流 语音识别技术应用普及度最高 问答系统、聊天机器人相关应用放缓 情感分析、文本分类增速不减 跨领域融合越来越多
深度学习成为计算机视觉主流方法，CNN举足轻重 人脸识别应用全面开花 语义分割成为图像分割主流 三维视觉发力，点云计算不可或缺 预训练模型在视觉中的应用 学习范式进一步创新 模型压缩、搜索及优化 CV 跨界：NLP，视觉问答成为新课题 DeepFake 带来图像生成领域的新挑战
自动驾驶泡沫渐褪，专注解决实际问题 机器人与 AI技术进一步结合，人机交互或有新机遇 RPA 发展加速发展，结合 AI技术实现智能自动化
深度学习仍是AI主流发展方向，存在进一步开发和完善空间 强化学习井喷式爆发，但应用的开发力度尚需加大 CNN与RNN成常规配置，图神经网络未来可期 自动化机器学习需加大与应用结合力度 迁移学习与多任务学习是通往强人工智能的关键技术 联邦学习或有更多实际案例落地 无监督学习和半监督学习应用范围过于局限 模型压缩需平台的支持
云计算发展速度迅猛，无服务器计算或成新的范式 边缘计算赋能物联网，助力物联网更加智能化 AI 芯片走向云端、边缘及物联网终端设备
知识图谱方兴未艾：知识图谱推理、领域知识嵌入以及其与预训练模型的结合值得关注 异常检测地位凸显，推荐系统焕发生机 图深度学习与大规模图计算平台 多模态学习进展推进大数据技术演进
研究与应用双管齐下，成熟与新兴技术增速迅猛 AI 安全相关专利涌现，多智能体系统研究寻求突破 科学计算、类脑计算、脑机接口、量子计算未来可期 区块链技术应用落地积极 通用人工智能道阻且长，机遇与挑战并存
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