学院派
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)
CSAIL的创办最早可以追溯至1959年，LISP编程语言发明人及“人工智能”一词的发明人约翰·麦卡锡同人工神经网络研究专家马文·明斯基一同创办了麻省理工学院人工智能项目。2003年，MIT将计算机科学研究和人工智能实验室合并。
目前，CSAIL是麻省理工学院最大的实验室，在人工智能研究方向主要涉及脑和认知科学，研究领域包括：人工智能，寻求理解和发展使人与机器都能便于理解的推理、感知和行为的人工系统；系统，从软硬件两方面寻求拥有新的原则，模型，指标的电脑系统；理论，寻求对数学在计算中的广泛性、实时性。
卡耐基梅隆大学机器人学院（Robotics Academy）
美国卡耐基梅隆大学是世界上第一所专门开设机器人系的大学，机器人学院隶属于卡耐基梅隆大学，前身是成立于1979年的机器人研究所。研究注重理论与实践经验结合，目标是成为全球研究机器人最好的地方。
作为NASA航空航天科研任务的主要承制单位之一，卡耐基梅隆大学机器人学院在自动驾驶、月球探测步行机器人、单轮陀螺式滚动探测机器人的研究上成绩非凡。目前，该学院以ROBOTC平台为基础，已发布近20门教育机器人相关课程，构成了覆盖K12到大学阶段的课程体系。
德国人工智能研究中心（DFKI）
DFKI创立于1988年，是德国国家级软件系统创新中心，德国最大的从事软件技术和应用的研究机构，在人工智能创新软件系统方面拥有超过25年的基础研究和应用经验，研究方向覆盖人工智能的主要产业方向，包括大数据分析、知识管理、画面处理、理解和自然语言处理、人机交互、机器人。
去年5月，由欧洲科学院院士、DFKI柏林所所长Hans Uszkoreit担任院长的“北京深知无限人工智能研究院”正式落户北京亦庄。通过合作，DFKI逐步把SPREE分析处理技术、Acrolinx文本质量自动检测修改系统、Yocoy移动端跨语言人人和人机交流翻译系统等国际领先技术带入中国寻求落地转化。
清华大学智能技术与系统国家重点实验室
清华大学智能技术与系统国家重点实验室于1987年7月开始筹建，1990年2月通过国家验收，并正式对外开放运行。
目前，该研究室主要研究方向为：认知过程与智能信息处理的交叉与结合研究；基于内容的海量信息处理理论与方法，特别是针对信息安全、信息检索、信息挖掘等研究具体的算法及应用；面向动态过程的机器学习理论与方法；智能信息处理与控制理论在移动机器人与智能车、类人机器人、无人飞机、空间机器人等系统中的应用理论与技术；智能图文信息处理，包括各种文字识别、文档识别和理解等方面。
市场派
google x实验室
作为谷歌巨头中的普罗米修斯，承担“智慧”重任的google x实验室的神秘程度堪比CIA，据说仅少数几位谷歌高层掌握情况。该实验室坐落地点也颇为神秘，位于美国旧金山的一处秘密地点。
但事实上，通过Wi-Fi气球到纳米粒子，从微小卫星到快递无人机，谷歌的每一项“登月”计划都瞄准了全人类。而随着一个个产品的问世，x实验室的神秘面纱也在被慢慢揭开。据了解，除了软件工程师之外，该实验室还有很多机器人专家和电气工程师，都来自于世界顶级院校，或者其它科技巨头企业。
Microsoft Research AI研究院
今年7月，据外媒报道，微软正在筹建 Microsoft Research AI研究院，这一举动说明其未来将专注人工智能领域，创建开发更多的通用学习系统。事实上，微软早在1991年便创立微软研究院。2014年，微软联合创始人保罗·艾伦与他人又共同创立了艾伦人工智能研究院。
据了解，Microsoft Research AI研究院共分为十三个研究小组，共近百位人工智能领域的科学家将集中在此。这些小组包括自适应系统和互动组、空中信息和机器人组、会话系统组、深度学习组、信息和数据科学组、知识技术组、语言和信息技术组、机器学习和优化组、机器教学组、自然语言处理组、感知和互动组、生产力组、强化学习组。
Facebook人工智能实验室
2013年12月，Facebook正式成立人工智能实验室。该实验室在人工智能和机器学习领域的哲学理念是：保持开放。据了解，Facebook 的人工智能研究项目（FAIR）由 LeCun 领导，专注于基础科学和长期研究。
在加盟Facebook之前，LeCun在贝尔实验室工作超过20年，那里是世界最著名的计算机研究实验室，诞生过许多伟大的产品。LeCun在贝尔实验室工作期间开发了一套能够识别手写数字的系统，并把它命名为LeNet。
其中，商业智能实验室主要关注用于新型数据密集型应用的高效数据分析技术，后者则重点关注机器人技术，以及百度在自动驾驶领域技术的推进。目前，百度研究院拥有了包括院长王海峰，以及徐伟、李平、杨睿刚，和新加盟的Ward Church、浣军、熊辉等七位世界级科学家的阵容。
小结：
如果说AI是赋予各个下游产业的“大脑”，那分布在世界各地的研究院就是AI的“大脑”。从地域来看，美国依然是“核心脑区”。不仅有顶级的学院派代表麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)、卡耐基梅隆大学机器人学院（Robotics Academy），市场派的最为卓越者也都产生于此，google x实验室正在实现拉里和谢尔盖的梦想，“企图”以各种“创作”改变世界；Microsoft Research AI研究院继续秉承微软稳扎稳打的个性，虽然脑洞较谷歌稍欠，但是这个老牌计算机软件帝国有着更为扎实的功底；与谷歌同样作为后起之秀，Facebook在人工智能的成绩相对较弱，但在最容易将AI落地的互联网领域，扎克伯格还有大片领地可以开疆拓土。
回到国内，相较于顶级学府清华大学的智能技术与系统国家重点实验室，百度研究院似乎更有看点。从AI技术平台体系，到百度研究院，再到IDL、BDL、SVAIL、BIL、RAL，2017不仅是百度的“陆奇年”，更在人工智能领域实现了大步跨越。
如果研究院的积累程度代表着理论及应用的发展情况，那么早前有研究报道称“美国的AI产业布局非常完善，基础层、技术层和应用层都有涉及，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势，各层级企业数量全面领先中国”便不足为奇。管中窥豹可略见一斑，中国AI的道路还是任重而道远。