如果說AI是賦予各個下游產業的“大腦”，那分布在世界各地的研究院就是AI的“大腦”。從地域來看，美國依然是“核心腦區”。而從中國AI領域研究院的發展情況來看，管中窺豹可略見一斑，中國AI的道路還是任重而道遠。
學院派
麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)
CSAIL的創辦最早可以追溯至1959年，LISP編程語言發明人及“人工智能”一詞的發明人約翰·麥卡錫同人工神經網絡研究專家馬文·明斯基一同創辦了麻省理工學院人工智能項目。2003年，MIT將計算機科學研究和人工智能實驗室合并。
目前，CSAIL是麻省理工學院最大的實驗室，在人工智能研究方向主要涉及腦和認知科學，研究領域包括：人工智能，尋求理解和發展使人與機器都能便于理解的推理、感知和行為的人工系統；系統，從軟硬件兩方面尋求擁有新的原則，模型，指標的電腦系統；理論，尋求對數學在計算中的廣泛性、實時性。
卡耐基梅隆大學機器人學院（Robotics Academy）
美國卡耐基梅隆大學是世界上第一所專門開設機器人系的大學，機器人學院隸屬于卡耐基梅隆大學，前身是成立于1979年的機器人研究所。研究注重理論與實踐經驗結合，目標是成為全球研究機器人最好的地方。
作為NASA航空航天科研任務的主要承制單位之一，卡耐基梅隆大學機器人學院在自動駕駛、月球探測步行機器人、單輪陀螺式滾動探測機器人的研究上成績非凡。目前，該學院以ROBOTC平臺為基礎，已發布近20門教育機器人相關課程，構成了覆蓋K12到大學階段的課程體系。
德國人工智能研究中心（DFKI）
DFK創立于1988年，是德國國家級軟件系統創新中心，德國最大的從事軟件技術和應用的研究機構，在人工智能創新軟件系統方面擁有超過25年的基礎研究和應用經驗，研究方向覆蓋人工智能的主要產業方向，包括大數據分析、知識管理、畫面處理、理解和自然語言處理、人機交互、機器人。
去年5月，由歐洲科學院院士、DFKI柏林所所長Hans Uszkoreit擔任院長的“北京深知無限人工智能研究院”正式落戶北京亦莊。通過合作，DFKI逐步把SPREE分析處理技術、Acrolinx文本質量自動檢測修改系統、Yocoy移動端跨語言人人和人機交流翻譯系統等國際領先技術帶入中國尋求落地轉化。
清華大學智能技術與系統國家重點實驗室
清華大學智能技術與系統國家重點實驗室于1987年7月開始籌建，1990年2月通過國家驗收，并正式對外開放運行。
目前，該研究室主要研究方向為：認知過程與智能信息處理的交叉與結合研究；基于內容的海量信息處理理論與方法，特別是針對信息安全、信息檢索、信息挖掘等研究具體的算法及應用；面向動態過程的機器學習理論與方法；智能信息處理與控制理論在移動機器人與智能車、類人機器人、無人飛機、空間機器人等系統中的應用理論與技術；智能圖文信息處理，包括各種文字識別、文檔識別和理解等方面。
市場派
google x實驗室
作為谷歌巨頭中的普羅米修斯，承擔“智慧”重任的google x實驗室的神秘程度堪比CIA，據說僅少數幾位谷歌高層掌握情況。該實驗室坐落地點也頗為神秘，位于美國舊金山的一處秘密地點。
但事實上，通過Wi-Fi氣球到納米粒子，從微小衛星到快遞無人機，谷歌的每一項“登月”計劃都瞄準了全人類。而隨著一個個產品的問世，x實驗室的神秘面紗也在被慢慢揭開。據了解，除了軟件工程師之外，該實驗室還有很多機器人專家和電氣工程師，都來自于世界頂級院校，或者其它科技巨頭企業。
Microsoft Research AI研究院
今年7月，據外媒報道，微軟正在籌建 Microsoft Research AI研究院，這一舉動說明其未來將專注人工智能領域，創建開發更多的通用學習系統。事實上，微軟早在1991年便創立微軟研究院。2014年，微軟聯合創始人保羅·艾倫與他人又共同創立了艾倫人工智能研究院。
據了解，Microsoft Research AI研究院共分為十三個研究小組，共近百位人工智能領域的科學家將集中在此。這些小組包括自適應系統和互動組、空中信息和機器人組、會話系統組、深度學習組、信息和數據科學組、知識技術組、語言和信息技術組、機器學習和優化組、機器教學組、自然語言處理組、感知和互動組、生產力組、強化學習組。
Facebook人工智能實驗室
2013年12月，Facebook正式成立人工智能實驗室。該實驗室在人工智能和機器學習領域的哲學理念是：保持開放。據了解，Facebook 的人工智能研究項目（FAIR）由 LeCun 領導，專注于基礎科學和長期研究。
在加盟Facebook之前，LeCun在貝爾實驗室工作超過20年，那里是世界最著名的計算機研究實驗室，誕生過許多偉大的產品。LeCun在貝爾實驗室工作期間開發了一套能夠識別手寫數字的系統，并把它命名為LeNet。
百度研究院
百度研究院隸屬于百度AI技術平臺體系（AIG），下設五大實驗室：分別是深度學習實驗室（IDL）、大數據實驗室（BDL）、硅谷人工智能實驗室（SVAIL）、商業智能實驗室（BIL）、機器人與自動駕駛實驗室（RAL）。1月18日，Kenneth Ward Church、浣軍、熊輝宣布加盟百度研究院，同時，百度研究院宣布增設商業智能實驗室（Bussiness Inteligence Lab,BIL）和機器人與自動駕駛實驗室（Robotics and Autonomous Driving Lab,RAL）。
其中，商業智能實驗室主要關注用于新型數據密集型應用的高效數據分析技術，后者則重點關注機器人技術，以及百度在自動駕駛領域技術的推進。目前，百度研究院擁有了包括院長王海峰，以及徐偉、李平、楊睿剛，和新加盟的Ward Church、浣軍、熊輝等七位世界級科學家的陣容。
小結：
如果說AI是賦予各個下游產業的“大腦”，那分布在世界各地的研究院就是AI的“大腦”。從地域來看，美國依然是“核心腦區”。不僅有頂級的學院派代表麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)、卡耐基梅隆大學機器人學院（Robotics Academy），市場派的最為卓越者也都產生于此，google x實驗室正在實現拉里和謝爾蓋的夢想，“企圖”以各種“創作”改變世界；Microsoft Research AI研究院繼續秉承微軟穩扎穩打的個性，雖然腦洞較谷歌稍欠，但是這個老牌計算機軟件帝國有著更為扎實的功底；與谷歌同樣作為后起之秀，Facebook在人工智能的成績相對較弱，但在最容易將AI落地的互聯網領域，扎克伯格還有大片領地可以開疆拓土。
回到國內，相較于頂級學府清華大學的智能技術與系統國家重點實驗室，百度研究院似乎更有看點。從AI技術平臺體系，到百度研究院，再到IDL、BDL、SVAIL、BIL、RAL，2017不僅是百度的“陸奇年”，更在人工智能領域實現了大步跨越。
如果研究院的積累程度代表著理論及應用的發展情況，那么早前有研究報道稱“美國的AI產業布局非常完善，基礎層、技術層和應用層都有涉及，尤其是在算法、芯片和數據等產業核心領域，積累了強大的技術創新優勢，各層級企業數量全面領先中國”便不足為奇。管中窺豹可略見一斑，中國AI的道路還是任重而道遠。
