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。8、神经形态计算神经形态计算是指仿真生物大脑神经系统，在芯片上模拟生物神经元、突触的功能及其网络组织方式，赋予机器感知和学习能力的技术。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。元学习元学习是指将神经网络与人类注意机制相结合，构建通用算法模型使机器智能具备快速自主学习能力的技术。该技术能够使机器智能真正实现自主编程，显着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。10、量子神经网络量子神经网络是指采用量子器件搭建神经网络，优化神经网络结构和性能的技术。
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。当前，全球正在经历科技和产业高度耦合、深度迭加的新一轮变革，大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能进入新一轮创新发展高峰期，新技术持续获得突破性进展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等以应用为导向的新特征。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，将为行业健康发展、资金有序进入、政策规划出台、新兴市场开拓等提供具备决策参考价值和实践指导意义的智力支撑。2017年，国0加印发雄心勃勃的人工智能发展战略，志在到2030年时使中国成为世界主要人工智能创新中心。尽管现在断言中国是否将如愿以偿为时尚早，但目前所有相关因素似乎都对中国极为有利