人工智慧是引領未來的戰略性技術， 世界主要發達國家都已經把發展人工智慧都作為提升其國家競爭力、維護國家安全的重要戰略， 進行針對性佈局， 力圖在新一輪國際科技競爭中掌握主導權。 從美國的龐大資本市場推動， 到中國政府的新開放政策與發展規劃；從德國傳統的工業基礎， 到英國不可忽視的人才優勢。 幾乎所有的世界一線國家都在針對自己的條件， 制定獨特的人工智慧發展規劃， 希望在這一輪的科技競賽中取得領先。
人工智慧是引領未來的戰略性技術， 世界主要發達國家把發展人工智慧都作為提升其國家競爭力、維護國家安全的重大戰略，
美國
美國在人工智慧發展方面具有明顯的優勢， 從政府到企業對人工智慧帶來的變革都極為重視， 科研機構對人工智慧重視程度也在不斷加強， 相關創新型產品反覆運算迅速。
戰略層面高度重視， 成立國家專家委員會機構
2015年以來， 美國白宮科技政策辦公室連續發佈的《為人工智慧的未來做好準備》、《國家人工智慧研究和發展戰略計畫》和《人工智慧、自動化與經濟報告》3份重量級報告。 2016年5月， 美國白宮推動成立了機器學習與人工智慧分委會（MLAI），
資本與政策共同發力， 挖掘最具潛力的創業企業
美國矽谷是當今人工智慧發展的重點區域。 聚集了從人工智慧晶片到下游應用產品的全產業鏈企業。 在人工智慧融資規模上， 美國在全球占主導地位， 比重在60%以上。 美國的科技巨頭們早已展開一系列收購暗戰， 例如近5年來， Google成為人工智慧領域最活躍的收購者， 相繼收購了DNNresearch、DeepMind和Nest。
巨頭企業形成集團式發展， 共建人工智慧生態圈
以穀歌、微軟、亞馬遜、Facebook、IBM五大巨頭為代表， 自發形成人工智慧夥伴關係，
推動軟硬體系統協同演進， 全面開發人機協作智慧系統
美國更加關注長期投資在具有潛在能力的高風險高回報專案， 以此補充社會和企業短期內不願涉足的領域。 在軟體方面， 提升人工智慧系統的資料採擷能力、感知能力並探索其局限性， 同時推動系統革新， 包括可擴展、類人的、通用的人工智慧系統的研發。
德國
“工業4.0”計畫
德國政府在工業機器人發展的初級階段發揮著重要作用， 其後， 產業需求引領工業機器人向智慧化、輕量化、靈活化和高能效化方向發展。 20世紀70年代中後期， 德國政府在推行“改善勞動條件計畫”中， 強制規定部分有危險、有毒、有害的工作崗位必須以機器人來代替人工， 為機器人的應用開啟了初始市場。 2012年， 德國推行了以“智慧工廠”為重心的“工業4.0計畫”， 工業機器人推動生產製造向靈活化和個性化方向轉型。
以服務機器人為重點， 加快智慧型機器人的開發和應用
德國聯邦教研部在“資訊和通訊技術2020—為創新而科研”研究計畫中安排有服務機器人的專案。 聯邦經濟部的“工業4.0的自動化計畫”的15個專案中涉及機器人專案的有6個。 德國科學基金會通過計畫和項目資助大學開展機器人基礎理論研究， 如神經資訊學、人機交互通信模式、機器人自主學習和行為決策模式等。
推動“自動與互聯汽車”國家戰略， 引領汽車產業革命
2015年9月聯邦政府內閣通過了聯邦交通部提交的“自動與互聯汽車”國家戰略。 德國頂尖大學和研究機構對感測器、車載智慧系統、連通性、數位基礎和驗證測試進行的廣泛研發使德國在技術領域又一次走在前沿。 德國以設備製造商和大學的緊密科研合作為特點， 通過公共補貼專案，支援更高水準的自動駕駛大規模研發。
柏林彙聚一半以上的人工智慧企業，成為絕對發展中心
柏林作為德國的首都以及科技類創業基地，囊括了將近百分之54的人工智慧企業，遠超慕尼克，漢堡以及法蘭克福等城市。德國“腦科學”戰略重點是機器人和數位化。2012年德國馬普腦科學研究所和美國開展計算神經科學合作研究，並於以色列、法國開展多邊合作。
英國
英國人工智慧注重實效性，強調“綜合施治、合力發展”。在產學研的轉換週期上，更加快速落地。在政策資金支援上，英國政府擬斥資約2億英鎊，建立新的“技術學院”，針對雇主需求提供高技能水準的人工智慧培訓。
科學人才供給充足，英國具備領先的發展優勢
人工智慧最早的概念，就是由英國著名科學家阿蘭•圖靈提出，英國擁有牛津大學、劍橋大學、英國帝國理工學院以及倫敦大學學院、愛丁堡大學為代表的高等學府以及以阿蘭•圖靈研究所為代表的眾多智慧研究機構，其創新型成果不斷在全球範圍內得到推廣應用。人工智慧的研發生態優良，研究人員、企業主、投資人、開發商、客戶以及創新網路平臺等，共同構成了一個豐富完善、良性迴圈的人工智慧生態系統。
創新企業活力十足，高新技術產業轉化率高
過去幾年，英國也誕生了大量優秀的人工智慧初創企業，例如享譽全球的AlphaGo的研發公司DeepMind，就是來自倫敦大學的初創公司。同時，2013年，亞馬遜用2600萬美元收購英國語音辨識創業公司True Knowledge。2014年，Goolge收購了Dark Blue Labs,Vision Factory兩家深度學習相關的公司。英國存在大量的科技孵化機構，助力早期的人工智慧初創企業，或者提供退出途徑，以此形成產業鏈良性發展。牛津的Isis Innovations和劍橋的Cambridge Enterprise就是有名的技術轉讓公司，通過幫助大學裡的創新技術商業化，確保學校或者個人獲得回報。
法國
2017年3月，法國經濟部與教研部發佈《人工智慧戰略》，旨在把人工智慧納入原有創新戰略與舉措中，謀劃未來發展。
引導人工智慧前沿技術研發，培育後備力量
如發起長期資助計畫、人工智慧+X(相關領域)合作計畫、建設大型科研基礎設施、新建法國人工智慧中心、設立領軍人才計畫、普及人工智慧知識等。
促進人工智慧技術向其他經濟領域轉化，充分創造經濟價值
如設立技術轉化專案與獎金、設立人工智慧公共服務專案、建設雲資料共用平臺及資料和軟體等資源集成與展示平臺、設立投資基金和人工智慧基金會、推動人工智慧在智慧汽車及金融投資等領域應用、扶持人工智慧在安全及監測異常行為等冷門研究方向的新創企業、共同起草人工智慧研發路線圖等。
結合經濟、社會與國家安全問題考慮人工智慧發展
如開發自主整合式軟體平臺、資料存儲與處理平臺、自動學習技術平臺、網路安全平臺等，預見人工智慧對社會尤其是就業的影響，評估人工智慧對現有工作任務的替代性等。
中國
2017年7月20日，國家突然宣佈：舉全國之力，在2030年一定要搶佔人工智慧全球制高點！
國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，其中提到，新一代人工智慧發展分三步走的戰略目標，到2030年使中國人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水準，成為世界主要人工智慧創新中心，這是中國首個面向2030年的人工智慧發展規劃，隨著人工智慧上升到國家戰略，頂層設計框架搭建完成，產業發展有望持續提速，帶來投資新機遇。
國家人工智慧戰略三步走目標
第一步，到2020年人工智慧總體技術和應用與世界先進水準同步，人工智慧產業成為新的重要經濟增長點，人工智慧技術應用成為改善民生的新途徑，有力支撐進入創新型國家行列和實現全面建成小康社會的奮鬥目標。
第二步，到2025年人工智慧基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水準，實現人工智慧核心產業規模達4000億，帶動相關產業規模超5萬億。
第三步，到2030年，我們的人工智慧務必要佔據全球人工智慧制高點。我國的人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水準，成為世界主要人工智慧創新中心，其智慧經濟、智慧社會取得明顯成效，從而為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎，實現人工智慧核心產業規模達1萬億，帶動相關產業規模超10萬億。
日本
日本政府和企業界高度重視人工智慧的發展，不僅將物聯網（IoT）、人工智慧（AI）和機器人作為第四次產業革命的核心，還在國家層面建立了相對完整的研發促進機制，並將2017年確定為人工智慧元年。希望通過大力發展人工智慧，保持並擴大其在汽車、機器人等領域的技術優勢，逐步解決人口老化、勞動力短缺、醫療及養老等社會問題，扎實推進超智慧社會5.0建設。
第一階段（~2020年），確立無人工廠和無人農場技術，普及新藥研製的人工智慧支援，實現生產設備故障的人工智慧預測。
第二階段（2020~2030），達到人與物輸送及配送的完全自動化，機器人的多功能化及相互協作，實現個性化的新藥研製，以及家庭與家電人工智慧的完全控制。
第三階段（2030~），使護理機器人成為家族的一員，實現出行自動化及無人駕駛的普及（人為原因交通事故死亡率降為零），能夠進行潛意識的智慧分析並實現本能欲望的視覺化。
結尾
目前來說，人工智慧正在朝著我們可預料和不可預料的方向飛速發展。誰能引領人工智慧，誰就掌控了人類的未來。新的時代已經漸行漸近，我們根本無力阻止，與其坐以待斃，不如緊跟時代潮流，隨風而起！
通過公共補貼專案，支援更高水準的自動駕駛大規模研發。柏林彙聚一半以上的人工智慧企業，成為絕對發展中心
柏林作為德國的首都以及科技類創業基地，囊括了將近百分之54的人工智慧企業，遠超慕尼克，漢堡以及法蘭克福等城市。德國“腦科學”戰略重點是機器人和數位化。2012年德國馬普腦科學研究所和美國開展計算神經科學合作研究，並於以色列、法國開展多邊合作。
英國
英國人工智慧注重實效性，強調“綜合施治、合力發展”。在產學研的轉換週期上，更加快速落地。在政策資金支援上，英國政府擬斥資約2億英鎊，建立新的“技術學院”，針對雇主需求提供高技能水準的人工智慧培訓。
科學人才供給充足，英國具備領先的發展優勢
人工智慧最早的概念，就是由英國著名科學家阿蘭•圖靈提出，英國擁有牛津大學、劍橋大學、英國帝國理工學院以及倫敦大學學院、愛丁堡大學為代表的高等學府以及以阿蘭•圖靈研究所為代表的眾多智慧研究機構，其創新型成果不斷在全球範圍內得到推廣應用。人工智慧的研發生態優良，研究人員、企業主、投資人、開發商、客戶以及創新網路平臺等，共同構成了一個豐富完善、良性迴圈的人工智慧生態系統。
創新企業活力十足，高新技術產業轉化率高
過去幾年，英國也誕生了大量優秀的人工智慧初創企業，例如享譽全球的AlphaGo的研發公司DeepMind，就是來自倫敦大學的初創公司。同時，2013年，亞馬遜用2600萬美元收購英國語音辨識創業公司True Knowledge。2014年，Goolge收購了Dark Blue Labs,Vision Factory兩家深度學習相關的公司。英國存在大量的科技孵化機構，助力早期的人工智慧初創企業，或者提供退出途徑，以此形成產業鏈良性發展。牛津的Isis Innovations和劍橋的Cambridge Enterprise就是有名的技術轉讓公司，通過幫助大學裡的創新技術商業化，確保學校或者個人獲得回報。
法國
2017年3月，法國經濟部與教研部發佈《人工智慧戰略》，旨在把人工智慧納入原有創新戰略與舉措中，謀劃未來發展。
引導人工智慧前沿技術研發，培育後備力量
如發起長期資助計畫、人工智慧+X(相關領域)合作計畫、建設大型科研基礎設施、新建法國人工智慧中心、設立領軍人才計畫、普及人工智慧知識等。
促進人工智慧技術向其他經濟領域轉化，充分創造經濟價值
如設立技術轉化專案與獎金、設立人工智慧公共服務專案、建設雲資料共用平臺及資料和軟體等資源集成與展示平臺、設立投資基金和人工智慧基金會、推動人工智慧在智慧汽車及金融投資等領域應用、扶持人工智慧在安全及監測異常行為等冷門研究方向的新創企業、共同起草人工智慧研發路線圖等。
結合經濟、社會與國家安全問題考慮人工智慧發展
如開發自主整合式軟體平臺、資料存儲與處理平臺、自動學習技術平臺、網路安全平臺等，預見人工智慧對社會尤其是就業的影響，評估人工智慧對現有工作任務的替代性等。
中國
2017年7月20日，國家突然宣佈：舉全國之力，在2030年一定要搶佔人工智慧全球制高點！
國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，其中提到，新一代人工智慧發展分三步走的戰略目標，到2030年使中國人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水準，成為世界主要人工智慧創新中心，這是中國首個面向2030年的人工智慧發展規劃，隨著人工智慧上升到國家戰略，頂層設計框架搭建完成，產業發展有望持續提速，帶來投資新機遇。
國家人工智慧戰略三步走目標
第一步，到2020年人工智慧總體技術和應用與世界先進水準同步，人工智慧產業成為新的重要經濟增長點，人工智慧技術應用成為改善民生的新途徑，有力支撐進入創新型國家行列和實現全面建成小康社會的奮鬥目標。
第二步，到2025年人工智慧基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水準，實現人工智慧核心產業規模達4000億，帶動相關產業規模超5萬億。
第三步，到2030年，我們的人工智慧務必要佔據全球人工智慧制高點。我國的人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水準，成為世界主要人工智慧創新中心，其智慧經濟、智慧社會取得明顯成效，從而為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎，實現人工智慧核心產業規模達1萬億，帶動相關產業規模超10萬億。
日本
日本政府和企業界高度重視人工智慧的發展，不僅將物聯網（IoT）、人工智慧（AI）和機器人作為第四次產業革命的核心，還在國家層面建立了相對完整的研發促進機制，並將2017年確定為人工智慧元年。希望通過大力發展人工智慧，保持並擴大其在汽車、機器人等領域的技術優勢，逐步解決人口老化、勞動力短缺、醫療及養老等社會問題，扎實推進超智慧社會5.0建設。
第一階段（~2020年），確立無人工廠和無人農場技術，普及新藥研製的人工智慧支援，實現生產設備故障的人工智慧預測。
第二階段（2020~2030），達到人與物輸送及配送的完全自動化，機器人的多功能化及相互協作，實現個性化的新藥研製，以及家庭與家電人工智慧的完全控制。
第三階段（2030~），使護理機器人成為家族的一員，實現出行自動化及無人駕駛的普及（人為原因交通事故死亡率降為零），能夠進行潛意識的智慧分析並實現本能欲望的視覺化。
結尾
目前來說，人工智慧正在朝著我們可預料和不可預料的方向飛速發展。誰能引領人工智慧，誰就掌控了人類的未來。新的時代已經漸行漸近，我們根本無力阻止，與其坐以待斃，不如緊跟時代潮流，隨風而起！