1.布局
从产业图谱来看，人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。技术层包括人工智能通用技术平台（例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别）。应用层包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。基础层包括人工智能芯片、算法和数据。
美国巨头呈现出全产业布局的特征，包括基础层、技术层、应用层，均有布局；而中国巨头主要集中在应用侧，只在技术层局部有所突破。
2.实验室
3.收购
中美并购事件近两年密集增加。CB Insights的研究报告显示，谷歌自2012年以来共收购了11家人工智能创业公司，是所有科技巨头中最多的，苹果、Facebook和英特尔分别排名第二、第三和第四。集中于计算机视觉、图像识别、语义识别等领域。Google于2014年以4亿美元收购了深度学习算法公司Deepmind，该公司开发的AlphaGo为Google的人工智能添上了浓墨重彩的一笔。
4.开源平台
谷歌早在2011年就成立AI部门，在谷歌内部，由机器学习驱动的产品和业务不计其数，包括谷歌搜索、Google Now、Gmail等，同时谷歌还向其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能。2011 年第一代机器学习系统，从大量的Youtube 图片中学会了识别猫；2015年，谷歌将内部采用深度学习的技术整理到一起，发布第二代人工智能系统TensorFlow，并宣布将其开源。这是一套包括很多常用深度学习技术、功能和例子的框架。得益于庞大的计算和数据资源，谷歌大脑在深度学习方面取得了显著的成果。在几次人机大战中大放异彩的DeepMind公司自2014年被Google收购后，陆续发表了207篇顶级期刊论文，为Google带来了大量研究人才。
2013年卷积神经网络发明者Yann LeCun加入Facebook，带领公司的图像识别技术和自然语言处理技术大幅提升。Facebook的深度学习框架是基于之前的Torch基础上实现的，于2015年12月开源。此外，Facebook还开源了人工智能硬件平台Big Sur等十余个项目。
微软在2016年整合微软研究院、Cortana和机器人等团队建立“微软人工智能与研究事业部”，现有7000多名计算机科学家和工程师。同年，微软发布了其深度学习工作包CNTK，CNTK使得实现和组合前馈型神经网络DNN、卷积神经网络和循环神经网络变得非常容易。
IBM也开源了其深度学习平台SystemML。IBM主推的认知计算平台也向开发者开放了Watson的认知计算能力，加速人工智能的部署。
2016年，百度开放了其深度学习平台Paddle-Paddle，覆盖了搜索、图像、语音识别、语义处理、用户画像等领域的技术。腾讯不同事业部都在不同领域展开AI研究。AI Lab注重将技术与腾讯业务场景相结合，即游戏、社交、内容生态。
大公司纷纷拥抱开源有两方面原因：第一，通过开源来构建生态和护城河。无论是谷歌、亚马逊还是BAT都已经拥有云计算基础设施，Google、微软一直在讲的开源、AWS推出的AI功能，本质上并无差别，都是为了赋予自家云端客户更强的数据处理能力。在现有的云服务市场中，科技巨头占据多数，构建基于人工智能的云服务将成为巨头的下一个主战场。AI是信息基础设施的一个升级，是今后产业发展的巨大引擎。巨头都想把握升级过程中涌现的大量机会，赋能全行业。
第二，开源是一种开放式创新。通过开源深度学习平台，不仅可以吸引大量开发者，还可以为机器学习提供大量的数据支持，以及大量的现实场景。在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛应用场景的竞争格局。
5.结论
第一，基础层的开源算法平台。
美国企业成为此次引领全球人工智能算法研究的领头羊，谷歌、Facebook、微软都已推出了深度学习算法的开源平台，而国内目前仅有百度推出开放平台paddle paddle。
第二，技术层的云平台。
除了算法以外，大数据、云计算都是实现人工智能技术应用的关键性设施。从目前中美云服务平台发展的情况来看，作为云计算的“先行者”，北美地区仍占据市场主导地位。虽然中国云服务起步晚于美国，但阿里、腾讯、华为等中国互联网及IT企业都推出了领先的云服务平台，Docker 技术在我国云计算领域逐步从实验阶段走向应用阶段，在云服务的基础技术上中美差距已不大，但在IT服务环境、用户认知等方面与美国仍存在差距，但这个差距是很快就能缩小并赶超的。
第三，应用层的应用平台。
在人工智能应用平台领域，中、美两国的互联网企业均推出基于人工智能技术的垂直应用平台。在语音平台上，美国有谷歌的Google assistant、亚马逊的Alexa、IBM的Watson、微软的Cortana、Facebook的Deeptext等领先企业的语音平台，国内百度的百度大脑、科大讯飞语音开放平台等，虽然在开放平台的数量上中国不及美国，但从整体布局来看，基本与美国并驾齐驱。
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