1. 技术重心转移
2018年：以学习为基础的标准监督学习仍是主流，但研究焦点开始转向更具挑战性的方向，如半监督学习、领域适应、主动学习和生成模型（尤其是GAN）。生成对抗网络（GAN）在图像合成（如BigGAN）和视频生成领域取得突破，同时神经渲染模型等替代生成技术出现。
2019年：技术更强调模拟与现实的结合（Sim2Real），通过模拟器训练AI模型以解决数据稀缺问题，推动机器人、自动驾驶等安全关键领域的发展。强化学习、边缘AI、可解释AI等新技术进入创新触发阶段，技术成熟度曲线显示更多新兴方向涌现。
2. 框架与工具生态
2018年：TensorFlow在学术界逐渐被PyTorch超越，开源框架竞争加剧。机器学习框架整合初现端倪，但尚未形成统一生态。
2019年：PyTorch进一步巩固地位，发布1.3版本并支持移动端（如PyTorch Mobile）。联合学习（Federated Learning）和自动化机器学习（AutoML）成为降低技术门槛的关键工具。
3. 应用场景扩展
2018年：AI在垂直领域快速渗透，如医疗影像分析、金融风控、智能客服（聊天机器人）。自然语言处理（NLP）因ULMFiT、ELMo等模型迎来分水岭，但商业化仍处早期。
2019年：应用更注重实际落地与行业融合。聊天机器人普及度显著提升，AI PaaS（平台即服务）和智能应用进入期望膨胀期。医疗领域出现首款获批的AI诊断设备，自动驾驶和智慧城市项目加速推进。
4. 产业与政策动态
2018年：全球AI投融资趋于理性，中国在论文和专利数量上领先，但基础层（如芯片）仍依赖国外。各国政策侧重技术布局，如中国《新一代人工智能发展规划》强调应用落地。
2019年：中国7家企业进入全球AI Top 20，算力基础设施（如“东数西算”）快速建设。与安全议题升温，部分国家开始制定AI治理框架。
5. 关键突破对比
2018年：
基于神经网络的机器翻译达到人类水平（微软）
胶囊网络挑战传统CNN的局限性
计算机视觉在ImageNet竞赛中超越人类准确率。
2019年：
BERT模型推动NLP性能飞跃
可解释AI和量子计算成为研究热点
生物特征识别技术应用于安防和金融。
总体来看，2018年是技术多元的“播种期”，而2019年更注重技术实用化与生态构建，标志着AI从实验室走向大规模产业化的关键转折。
