（1）大数据成为人工智能持续快速发展的基石
随着新一代信息技术的快速发展，数据处理能力和处理速度实现了大幅提升，机器学习算法快速演进，大数据的价值得以展现。与早期基于推理的人工智能不同，新一代人工智能是由大数据驱动的，通过给定的学习框架，不断根据当前设置及环境信息修改、更新参数，具有高度的自主性。例如，在输入30万张人类棋谱并经过3千万次的自我对弈后，人工智能 Alpha Go具备了媲美顶尖棋手的棋力。随着智能终端和传感器的快速普及，海量数据快速累积，基于大数据的人工智能也因此获得了持续快速发展的动力来源。
（2）文本、图像、语音等信息实现跨媒体交互
当前，计算机图像识别、语音识别和自然语言处理等技术在准确率及效率方面取得了明显进步，并成功应用在无人驾驶、智能搜索等垂直行业。与此同时，随着互联网、智能终端的不断发展，多媒体数据呈现爆炸性增长， 并以网络为载体在用户之间实时、动态传播。文本、图像、语音、视频等信息突破了各自属性的局限，实现跨媒体交互 ，智能化搜索、个性化推荐的需求进一步释放。未来人工智能将逐步向人类智能靠近，模仿人类综合利用视觉、语言、昕觉等感知信息，实现识别、推理、设计、创作、预测等功能。
（3）基于网络的群体智能技术开始萌芽
随着互联网、云计算等新一代信息技术的快速应用及普及，大数据不断积累，深度学习及强化学习等算法不断优化，人工智能研究的焦点，己从单纯用计算机模拟人类智能打造具有感知智能及认知智能的单个智能体，向打造多智能体协同的群体智能转变 。群体智能充分体现了“通盘考虑、统筹优化”思想，具有去中心化、自愈性强和信息共享高效等优点，相关的群体智能技术己经开始萌芽并成为研究热点。
（4）自主智能系统成为新兴发展方向
长期以来，人工智能发展历程中，对仿生学的结合和关注始终是其研究的重要方 向。如各国科研机构研制的一系列人形机器人等，但均受技术水平的制约和应用场景的局限，没有在大规模应用推广方面获得显著突破。随着生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，通过嵌入智能系统对现有的机械设备进行改造升级成为更加务实的选择，也是中国制造2025、德国工业4.0、美国工业互联网等国家战略的核心举措。在此引导下，自主人工智能系统正成为人工智能的重要发展及应用方向。
（5）人机协同正在催生新型混合智能形态
人类智能在感知、推理、归纳和学习等方面具有机器智能无法比拟的优势，机器智能则在搜素、计算、存储、优化等方面领先于人类智能，两种智能具有很强的互补性。人与计算机协同，互相取长补短将形成一种新的“ 1+1>2” 的增强型智能，也就是混合智能，这种智能是一种双向闭环系统。人可以接受机器的信息，机器也可以读取人的信号，两者相互作用，互相促进。在此背景下，人工智能的根本目标已经演进为提高人类智力活动能力，更智能地陪伴人类完成复杂多变的任务。 |
