人工智能框架表示法的发展趋势主要体现在以下四个方面：

1. 与人工智能框架的协同发展

   框架表示法作为知识结构化表达的核心技术，与TensorFlow、PyTorch等主流人工智能框架深度融合，为模型训练、推理和部署提供高效的数据结构支持。

2. 向多模态与语义化演进

   未来将支持多模态数据（如文本、图像、视频）的统一表示，结合语义网络（如SRL、FRL）和框架语言（如OPS5），实现更复杂概念的建模与推理。

3. 模块化与可扩展性增强

   通过模块化设计提升框架的灵活性，使其能够快速适应不同领域需求（如自然语言处理、智能决策支持），并支持动态扩展以应对新兴技术（如生成式AI）的挑战。

4. 与人工智能治理的结合

   在法律与伦理层面，框架表示法将融入“人工智能法”体系，通过多维动态模式（如生命周期治理、场景化调整）实现技术治理与法规的协同，满足精细化治理需求。

总结 ：人工智能框架表示法的发展将围绕技术融合、语义增强、模块优化及治理结合展开，以支持更广泛、更智能的应用场景。