在2018世界机器人大会的主论坛上，中国电子学会发布了《新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望(2018-2019年)》。此举旨在加强新一代人工智能技术的前瞻预判，准确把握全球技术创新动态及发展趋势，为行业健康发展、资金有序进入、政策规划出台、新兴市场开拓等提供智力支撑。
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，调研走访了一批在新一代人工智能技术及产业方面具备领先水平和特色的龙头企业，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，系统梳理了权威智库和知名战略咨询公司的最新报告，遴选了十项最具特色的成长性技术，主要内容如下：
一是对抗性神经网络。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，随着三维模型数据序列能力的提升，未来将在自动驾驶、安防监控等领域产生可观的应用价值。
二是胶囊网络。该技术能使机器在样本数据较少的情形下，快速识别不同情境下的同一对象，在人脸识别、图像识别、字符识别等领域具有广阔的应用前景。
三是云端人工智能。该技术将庞大的人工智能运行成本转移到云平台，能够有效降低终端设备使用人工智能技术的门槛，有利于扩大用户群体，未来将广泛应用于医疗、制造、能源、教育等多个行业和领域。
四是深度强化学习。该技术具有无需先验知识、网络结构复杂性降低、硬件资源需求少等特点，能够显著提升机器智能适应复杂环境的效率和健壮性，将在智能制造、智能医疗、智能教育、智能驾驶等领域具有广阔发展前景。
五是智能脑机交互。该技术采用人工智能控制的脑机接口对人类大脑的工作状态进行准确分析，达到促进脑机智能融合的效果，使人类沟通交流的方式更为多元和高效，未来将广泛应用于临床康复、自动驾驶、航空航天等多个领域。
六是对话式人工智能平台。该技术能够实现机器与人在对话服务场景中的自然交互，未来有望在智能可穿戴设备、智能家居、智能车载等多个领域得到大规模应用。
七是情感智能。该技术可赋予机器设备更好的对人类情感的识别、理解和引导能力，为用户带来更具效率和人性化的交互体验，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。
八是神经形态计算。该技术的目标在于使机器具备类似生物大脑的低功耗、高效率、高容错等特性，将在智能驾驶、智能安防、智能搜索等领域具有广阔应用前景。
九是元学习。该技术能够使机器智能真正实现自主编程，显著提升现有算法模型的效率与准确性，未来的进一步应用将成为促使人工智能从专用阶段迈向通用阶段的关键。
十是量子神经网络。该技术充分利用了量子计算超高速、超并行、指数级容量的特点，有效缩短了神经网络的训练时间，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。
