2017年，中国人工智能初创公司投入在全球占比48％，并首次超越美国占据榜首。2018年，据金准数据大数据中心预测，就人工智能创业公司和总股本交易数量而言，美国在全球仍将领先，但其正在逐渐失去全球交易主导地位。人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能都作为提升其国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权，从而引领世界，引领潮流。
中国
2017年7月20日国家突然宣布：举全国之力，在2030年一定要抢占人工智能全球制高点！到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，这是中国首个面向2030年的人工智能发展规划，国家政策推动、加强多领域合作，让国民体验科技发展带来的经济效益。“从智能革命及其将引发的社会转型的角度来看，人工智能应用场景应建立更全面、更客观、更加实用。下一轮全球科技及经济发展的大方向。期间不乏中国几大巨头。
百度公司在人工智能。仅仅一年的时间多方面发展人工智能如：金融科技、软件工具、娱乐游戏、交通出行、智能家居、智能汽车等多个传统行业中激起新鲜浪花，给社会带来新的的变革。
阿里巴巴的AI，并在数据仓库、算法和自然语言处理的相关优势。阿里云，阿里旗下一家云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力。ET城市大脑便是把这个庞大的硬件智能化，比如解决我们如今每天都会面对的难题——交通问题。通过人工智能，能够更好地运转。
腾讯的人工智能主要基于：专注机器学习、自然语言处理、语音识别和计算机视觉四个方向的基础研究。未来腾讯的人工智能服务将紧密围绕内容、社交、游戏三个核心应用场景展开，并将人工智能工具以API形式开放出去，推动行业健康发展。
金准数据也加入了科技领域队伍，几年时间致力发展人工智能，AI征信系统，金准数据AI征信技术适用于信用模型所用信息不包含非信贷类信息的信用评分，主要应用场景为金融领域，针对特定用途需要特定授权。金准数据对个人征信严格遵守三项原则：第三方征信的独立性，征信活动中的公正性，以及个人信息隐私权益保护，同时需要明确个人征信 ≠ 社会信用体系。其中不得不说在企业服务领域做的新型改革。在很多企业应用中，金准数据 AI 技术在默默地发挥作用，直接影响我们对企业真实的判断。
金准数据AI征信技术具有以下优势：
第一，可以更准确的评估用户信用。
第二，对风控的控制更加精确。
第三，极大提升传统征信行业的决策效率。
最后，将大数据+AI技术应用到征信行业。
日本
日本政府征着手探讨打造发生严重灾害时用人工智能(AI)识别和整理现场灾害对策总部收集的受灾报告及支援请求等信息的机制，这是日本力图实现相关机构共享防灾信息及数据库化的一环。运用人造卫星提供信息以及通过推特收集信息等方案也包括在内。由于刚发生灾害时大量信息通过电话涌入，信息整理和共享成为课题。运用AI方面还会利用声音识别功能等，根据关键词判断信息优先度，按每个疏散地和地区进行整理。打算使对策总部人员能够简单共享信息，带动迅速应对。
美国
美国在人工智能从政府到企业对人工智能带来的变革都极为重视，科研机构对人工智能重视程度也在不断加强，相关创新型产品迭代迅速。美国硅谷是当今人工智能发展的重点区域。聚集了从人工智能芯片到下游应用产品的全产业链企业。以谷歌、微软、亚马逊、Facebook、IBM五大巨头为代表，自发形成人工智能伙伴关系，通过合作的方式推进人工智能的研究和推广。这种新型的巨头集团式发展模式，成为人工智能时代的亮点，能保证技术方案的效益最大化。在未来，还会有更多企业和机构加入其中。用户组织、非营利组织、伦理学家和其他利益相关者也都会围绕生态圈进行更大范围的研究和开发。
德国
德国“工业4.0”计划德国政府在工业机器人发展的初级阶段发挥着重要作用，其后，产业需求引领工业机器人向智能化、轻量化、灵活化和高能效化方向发展。德国推行了以“智能工厂”为重心的“工业4.0计划”，工业机器人推动生产制造向灵活化和个性化方向转型。柏林作为德国的首都以及科技类创业基地，囊括了将近百分之54的人工智能企业，远超慕尼黑，汉堡以及法兰克福等城市。德国“脑科学”战略重点是机器人和数字化。
英国
英国人工智能注重实效性，强调“综合施治、合力发展”。在产学研的转换周期上，更加快速落地。过去几年，英国也诞生了大量优秀的人工智能初创企业，例如享誉全球的AlphaGo的研发公司DeepMind，就是来自伦敦大学的初创公司。同时，2013年，亚马逊用2600万美元收购英国语音识别创业公司True Knowledge。2014年，Goolge收购了Dark Blue Labs,Vision Factory两家深度学习相关的公司。英国存在大量的科技孵化机构，助力早期的人工智能初创企业，或者提供退出途径，以此形成产业链良性发展。牛津的Isis Innovations和剑桥的Cambridge Enterprise就是有名的技术转让公司，通过帮助大学里的创新技术商业化，确保学校或者个人获得回报。
重视人工智能基础研究的同时，要大力推动应用研究和场景落地。如今中国的人工智能从各个方面进行扩展与深化。从原始的弱人工智能，走向强人工智能。更有许多新兴科技企业均越过起步阶段，力争成为人工智能的佼佼者。
