1、開源框架（Open-Source Frameworks）

人工智慧的進入門檻比以往任何時候都低，這要歸功於開源軟體。2015年穀歌開放了其機器學習庫TensorFlow，越來越多的公司，包括Coca-Cola、e Bay等開始使用TensorFlow。2017年Facebook釋出caffe2和Py Torch（Python的開源機器學習平臺），而Theano是蒙特利爾學習演算法研究所(Mila)的另一個開源庫，隨著這些工具的使用越來越廣泛，Mila公司已經停止了對Theano的開發。

2、膠囊網路(Capsule Networks)

眾所周知，深入學習（Deep Learning）推動了今天的大多數人工智慧應用，而膠囊網路（capsule networks）的出現可能會使其改頭換面。深入學習界領航人Geoffrey Hinton在其2011年釋出的論文中提到“膠囊”這個概念，於2017年-2018年論文中提出“膠囊網路”概念。針對當今深度學習中最流行的神經網路結構之一：卷積神經網路(CNN)，Hinton指出其存在諸多不足，CNN在面對精確的空間關係方面就會暴露其缺陷。比如將人臉影象中嘴巴的位置放置在額頭上面，CNN仍會將其辨識為人臉。CNN的另一個主要問題是無法理解新的觀點。駭客可以透過製造一些細微變化來混淆CNN的判斷。經測試，膠囊網路可以對抗一些複雜的對抗性攻擊，比如篡改影象以混淆演算法，且優於CNN。膠囊網路的研究雖然目前還處於起步階段，但可能會對目前最先進的影象識別方法提出挑戰。

3、生成式對抗網路(Generative Adversarial Networks)

2014年，谷歌研究員Ian Goodfellow提出“生成式對抗網路”（GAN）概念，利用“AI VS AI”概念，提出兩個神經網路：生成器和鑑別器。谷歌DeepMind實習生Andrew Brock與其他研究人員一起合作，對Gans進行了大規模資料集的培訓，以建立“BigGANs”。GANs面對的主要挑戰就是計算能力，對於AI硬體來說必須是並行縮放。研究人員用GANs進行“面對面翻譯”，還有利用GANs將影片變成漫畫形式，或者直接進行繪畫創作等，但GANs也被一些不懷好意的人利用，包括製作假的政治錄影和變形的色情製品。

4、聯合學習(Federated Learnnig)

我們每天使用手機或平板會產生大量資料資訊，使用我們的本地資料集來訓練AI演算法可以極大地提高它們的效能，但使用者資訊是非常私人和隱秘的。谷歌研發的聯合學習（Federated Learning）方法旨在使用這個豐富的資料集，但同時保護敏感資料。谷歌正在其名為Gboard的Android鍵盤上測試聯合學習。聯合學習方法與其他演算法的不同在於考慮了兩個特徵：非獨立恆等分佈（Non-IID）和不均衡性（Unbalanced）。聯合學習已運用於搜尋引擎Firefox、人工智慧創業公司OWKIN等。

5、強化學習(Reinforcement Learning)

當谷歌DeepMind研發的AlphaGo在中國圍棋遊戲中擊敗世界冠軍後，強化學習（Reinforcement Learning）獲得了廣泛關注。基於強化學習，DeepMind接著又研發了AlphaGo Zero。UC Berkeley研究人員利用計算機視覺和強化學習來教授YouTube影片中的演算法雜技技能。儘管取得了進步，但強化學習與當今最流行的人工智慧正規化監督學習相比，還算不上成功，不過關於申請強化學習的研究越來越多，包括Microsoft，Adobe，FANUC等。

2025年自動駕駛利潤達800億美元 物流率先應用

6、人工智慧終端化

人工智慧技術快速迭代，正經歷從雲端到終端的過程，人工智慧終端化能夠更好更快地幫助我們處理資訊，解決問題，我們捨棄了使用雲端控制的方法，而是將AI演算法加載於終端裝置上（如智慧手機，汽車，甚至衣服上）。英偉達（NVIDIA），高通（Qualcomm）還有蘋果（Apple）等諸多公司加入了對終端側人工智慧領域的突破和探索，2017和2018年是眾多科技公司在人工智慧終端化進入快速發展期的兩年，同時他們也在加緊對人工智慧晶片的研發。但AI依然面臨著儲存和開發上的困境，亟需更豐富的混合模型連線終端裝置與中央伺服器。

7、人臉識別

8、語言處理

隨著5G商業牌照的正式落地，5G技術將以前所未有的速度觸達人們生活的方方面面，5G的到來，絕不僅僅是把手中的4G手機換成了5G手機，5G技術將改變未來整個社會的生活方式。

有了5G，充滿無限想象的未來離我們又近了一步，讓我們來感受一下未來的全新智慧生活。

5G手機網速更快

5G的網速和裝置容量將是4G網路的100倍，意味著我們能快速觀看影片和瀏覽圖片，不再需要等待，1秒鐘下完兩小時的高畫質電影，下載大型遊戲僅需幾秒，遠端觀看VR畫面流暢自如，對網路延遲揮手告別。

高鐵WiFiI迎來春天

在4G時代，高鐵WiFi未能普及，近日據每日經濟新聞等媒體稱，高鐵WiFi系統技術與5G技術即將融合，定製開發車載5G裝置早已進行戰略部署，2019年底即可完成測試，以後大家乘坐高鐵，可以連線WiFi，也不用擔心旅途無趣了。

智慧駕駛汽車

智慧駕駛汽車已經出現，無人駕駛也將逐漸進入我們未來生活，隨著科技的進步，資訊通訊、網際網路、大資料、人工智慧、道路交通等行業加速跨界融合變革，智慧網聯汽車將在未來成為我們的交通工具。

當汽車能相互通訊時，我們自駕汽車的安全性將得到提高，路況也將是最最佳化的流量控制，以後可以不為考駕照而煩惱，也不用擔心疲勞駕駛，這將是件多麼美好的事。

5G+VR，虛擬對接更精準

隨著VR技術的不斷髮展，VR不僅在遊戲和影片的應用，其他的領域如教育培訓、房地產、醫療、零售等行業作用逐漸凸顯，透過VR技術，我們在家裡也能感受到商場購物身臨其境的體驗，生病了可以在家裡看醫生，生活可以更加智慧方便。

智慧穿戴新玩法

未來我們的穿戴產品可能是VR眼鏡、智慧手環、智慧耳機、甚至是戒指，隨著5G智慧時代的來到，萬物互聯，終端只是一個顯示和操作裝置，直接傳輸處理完成的資料顯示就好，相當於播放影片，不需要終端過多處理，未來的終端可能對效能沒有什麼要求了。

我們不能常見到家人或者好朋友，可以進行虛擬對接聯絡，透過5G的快速上傳下載，透過虛擬投屏達到人和人之間的實際距離很遠變得很近。

4G改變生活，5G改變社會，智慧生活成為現實，未來有無限可能，讓我們一起準備迎接萬物互聯的新時代。

《艾媒報告 |2019-2022中國智慧家居行業發展及趨勢預判分析報告》顯示，2018年上半年全球人工智慧企業數量已達到4998家，中美兩國是當今人工智慧產業的領頭羊，中國已有1045家，美國有2039家。

隨著人工智慧的發展，那些重複性、機械性以及低技術含量的工作慢慢會被取代。 所以，未來需要一種全新的教育正規化，來培養學生髮現問題和創造性解決問題的能力。因為它們是機器目前無法替代的，教學內容領域的機會，就在這裡。具體來看，首先發現問題是解決問題的基礎，而訓練發現問題的能力需要批判性思維。