1. 深度学习与神经网络的演进

更深、更宽的网络结构： 为了提高模型的性能和效果，研究者们不断探索更深、更宽的神经网络结构，包括更多的层和节点。

自注意力机制的应用： 自注意力机制在自然语言处理等领域获得广泛应用，例如BERT、GPT等模型的崛起，带来了更加优秀的语言表示学习能力。

2. 强化学习的突破

应用领域拓展： 强化学习在游戏、机器人控制等领域取得重大突破，成为智能系统的重要技术手段。

深度强化学习的发展： 结合深度学习和强化学习的方法，如深度Q网络（DQN）、深度确定性策略梯度（DDPG）等，得到了更好的应用效果。

3. 自然语言处理技术的进步

预训练模型的兴起： BERT、GPT等预训练模型的问世，带来了自然语言处理领域的一场革命，极大地提升了文本理解和生成的能力。

跨语言处理技术的发展： 跨语言自然语言处理技术的研究不断深入，使得AI系统在多语种环境下的应用更加普及和成熟。

4. 计算机视觉的进展

目标检测与分割技术的突破： 目标检测和分割技术在精度和速度上均有较大提升，广泛应用于自动驾驶、工业视觉等领域。

生成对抗网络的发展： 生成对抗网络（GAN）等技术的进步，使得图像合成、风格迁移等任务取得了令人瞩目的成果。

5. AI在医疗领域的应用

医疗影像诊断： AI技术在医学影像诊断中的应用越来越广泛，能够辅助医生提高诊断准确性和效率。

个性化医疗： 利用机器学习技术，实现基因组学、生物信息学等数据的个性化分析，为患者提供更精准的医疗服务。

6. AI与智能物联网的融合

智能家居应用： AI技术与智能物联网相结合，推动了智能家居、智能城市等领域的发展，提升了生活品质和城市管理效率。

工业4.0： AI技术在工业生产中的应用越来越广泛，实现了生产过程的智能化和自动化。

7. AI伦理与监管的挑战

隐私保护问题： 随着AI技术的普及，隐私保护问题日益突出，如何在保障数据安全的同时实现AI技术的发展成为一个重要议题。

算法歧视： AI算法中存在的歧视性问题引起了广泛关注，如何解决算法的不公平性成为一个紧迫的问题。

8. 人机协作与智能辅助

人机协作的深入研究： AI技术在辅助人类决策、创意生成等方面的应用不断深入，成为人类智能的重要补充。

智能助手的兴起： Siri、Alexa等智能助手的普及，推动了语音识别、自然语言理解等技术的发展。

9. AI教育与人才培养

AI教育的普及： AI技术的普及使得AI教育变得越来越重要，各类AI培训机构、在线教育平台层出不穷。

跨学科人才的需求： AI领域对跨学科人才的需求日益增加，如数学、计算机科学、心理学等领域的交叉人才成为稀缺资源。

这些风向展示了AI行业在2019年的发展趋势和重要动态，对于关注AI领域的人士来说，了解这些趋势可以帮助把握行业的发展方向，及时调整学习和工作策略，抓住机遇，应对挑战。