Google ：具有全世界最大的資料庫，專注於應用和產品開發，而不是長期的AI研究。Google Brain擁有超過1300名研究人員的團隊，谷歌不僅是第一家開始研究人工智慧的公司，此外谷歌還擁有一個深度學習人工智能研究項目Google Brain，它擁有一個團隊，有自己的研究議程，研究領域涵蓋了機器學習、自然語言理解、機器學習演算法和技術，以及機器人。
Facebook ：每日處理2.5B的內容和500多TB的數據，Facebook ArticialIntelligence Researchers (FAIR)大約有80位研究人員和工程師，每天翻譯超過40種語言的20億用戶帖子，每天有8000萬用戶使用這些翻譯。
IBM ：計劃進行為期10年、價值2億4000萬美元的投資來創建MIT-IBM沃森人工智能實驗室。在全球擁有2000多名AI員工，通過沃森生態系統建立了7000多個應用。
2. 算法與技術的整合
所有在人工智能領域投資的二級資本公司，比如英特爾、Salesforce 和 Twitter，都將追隨擁有這些數據的大公司，並使用他們的數據算法和人工智能。行業參與者之間將會發生數據交易，而且很有可能會整合算法和技術。
3. 數據眾包
所有的人工智能公司都追求巨大的資料庫，以實現他們對人工智能的雄心壯志。這些公司將開始通過眾包方式獲取大量數據。谷歌通過眾包的方 式，獲得了大量的圖片，並構建了成像演算法。
4. 更多的併購將發生
CBInsights的統計數據顯示，AI公司的收購競爭已經開始。2018年將是我們能看到的最多的公司收購和被收購的一年。
原因是AI在沒有數據庫的幫助下沒法工作，算法將毫無用處。同樣如果沒有算法，數據幾乎也毫無用處。數據是算法的核心，大量的數據是至關重要的。
5.開放民主化的工具將獲得市場份額
大公司將開始開放他們的算法和其他工具，以獲得市場份額。以市場為基礎的數據和算法進入壁壘將會減少，人工智能的新應用將會增加。通過開放平台和民主化，那些無法使用人工智能工具的小公司將可以獲得大量的數據來研究人工智能算法。
6. 人機交互將得到改善
Siri 和 Alexa 大概是目前最受歡迎的人機交互工具，與之類似的更多基於機器人的解決方案將是人工智能公司進入這個行業的門檻。例如，雖然機器已經被編程用於語音分析和面部識別，但機器還得做到根據你的聲音來識別你的情緒，也就是進行情緒分析。
在這“博奕棋局”中，機器是否會勝人類？
7. 人工智能對眾多領域產生影響
製造、客戶服務、保健、醫療保健和交通運輸的領域已經受到AI的影響，自動駕駛汽車預計2018年上市。會有更多的領域受到人工智能的影響。
保險──AI將通過自動化改進索賠流程。PR＆mediaAI將幫助快速處理數據。以AI為導向的個性化教育計劃將改變學生和老師的互動。健康機器學習可用於創建更複雜，更準確的方法來在患者出現症狀之前預測疾病。
8. 安全、隱私及倫理道德問題
2018年，有關安全和隱私的問題將得到解決，這一年，也是人工智能可能出現新的發展的一 年。人工智能的倫理問題也將成為2018年的主要問題，需要解決的倫理和道德問題包括人工智能對人類有哪些好處和壞處。人們也對機器人取代人類的可能性感到擔憂，比如護士、治療師或警察，另一個需要處理的問題是自主武器。
