神经网络控制是指利用神经网络模型来设计控制器，以实现对复杂系统的控制。神经网络控制的发展趋势可以从以下几个方面来分析：
深度学习技术的发展：随着深度学习技术的不断发展，神经网络的结构和性能得到了极大的提升，这也为神经网络控制提供了更加强大的工具。深度学习技术的应用使得神经网络控制在复杂系统中的应用变得更加普遍和有效。
多模态数据融合：神经网络控制在处理多模态数据融合方面具有独特优势，未来的发展趋势将更加注重如何有效地融合来自不同传感器的信息，以提高控制系统的鲁棒性和适应性。
实时性和鲁棒性：未来神经网络控制系统将更加注重实时性和鲁棒性，尤其是在自动驾驶、机器人控制等领域，对实时性和鲁棒性的要求会越来越高。
未来神经网络控制面临的挑战主要包括：
解释性和可解释性：神经网络模型通常是一个黑盒模型，难以解释其内部的工作机制，这在一些对模型解释性要求较高的应用场景中会受到。
数据需求和泛化能力：神经网络控制需要大量的数据进行训练，而且在面对新的场景时，泛化能力也是一个挑战。
系统稳定性和安全性：在一些关键领域，如航空航天、医疗等，对系统的稳定性和安全性要求极高，如何在神经网络控制中保证系统的稳定性和安全性是一个重要挑战。
为了应对这些挑战，可以采取以下措施：
开展解释性AI研究，提高神经网络模型的可解释性。
加强对小样本学习和迁移学习的研究，提高神经网络模型的泛化能力。
强化对系统稳定性和安全性的测试和验证，引入符号计算等方法来增强系统的稳定性。
通过不断的研究和创新，相信神经网络控制在未来会有更加广阔的应用前景。