【摘要】[目的/意义]基于文献研究，揭示人工智能领域具有研究和发展潜力的新兴研究主题，为捕捉领域的发展动态和未来趋势提供参考。[方法/过程]构建人工智能领域国际顶级会议文献数据集，运用BERTopic主题模型实现主题发现，利用新颖性、增长性、主题强度，计算各研究主题的综合新兴潜力，遴选和评价领域新兴主题。[结果/结论]人工智能领域整体发展活力强，综合计算认为“目标检测”“联邦持续学习”和“梯度提升”是该领域当前最具潜力的新兴主题，“AI隐私保护”“3D点云”“音频与视觉交叉”是未来比较有潜力的新兴主题。文章提出的研究框架能够发现更具时效性、准确性和可解释性的研究结果，具备实际可行性。[局限]未对不同神经网络语言模型进行对比研究和综合分析，未来可综合利用不同模型，揭示更具系统性、针对性、方向性的研究结论。