英國是傳統強國
從計算機之父、人工智能概念雛形的提出者圖靈（AlanMathisonTuring），到將人工智能關注度推向新高潮的阿爾法狗（AlphaGo），英國在人工智能領域的優勢由來已久。
英國上議院人工智能特別委員會主席鐘斯勛爵（LordClement-Jones）在接受第一財經記者專訪時表示，政策支持，人才聚集以及不斷完善的數字生態系統等因素決定了英國在人工智能領域的獨特優勢。他說：“此外，非常重要的是倫 理框架的打造，要讓民眾相信，人工智能是安全透明且有益的。”
英國帝國理工學院數據科學研究所所長郭毅可在接受第一財經記者專訪時表示，英國政府非常懂得如何把數據資源社會化。“比如，倫敦政府會把所有政府收集的城市信息都公開，免費提供給所有的初創公司，作為這些公司的數據資源，基于這些數據可以進行很多創新。”郭毅可說。
與此同時，倫敦、牛津、劍橋這一“科技金三角”吸引了約四分之三的歐美基金在此設立分支，目前在倫敦工作的研發人員達42萬人，該數字在2015~2017年間增長了16%。
鐘斯勛爵表示：“我們希望看到，所有英國大學在研究領域的最新成果，都能夠應用到相關產業中，這是我們非常具有競爭力的一點。”
“我認為英國企業可以向微信、微信支付、支付寶等平臺學習，如何更好地向消費者提供服務。”英中貿易協會技術主任馬克·海德利在接受第一財經記者采訪時表示，與此同時，在中國尋求金融改革快速推進的過程中，英國也有可以借鑒的地方。英國在金融監管方面有傳統優勢，成熟的監管體系。
金融科技的迅速發展，引發人們對于金融風險與技術風險疊加，進而導致系統性風險的擔憂。在推動產業技術快速發展的同時，英國政府以及科創公司更加意識到科技監管的重要性。目前業內普遍認為，由人工智能發展而來的監管科技（RegTech）可以更好地識別與防范此類風險。預計到2020年，全球對監管、合規等的金融科技需求將達到1187億美元，監管科技很可能成為金融科技領域的新藍海。
QRCGroup首席執行官亞當·華茲尼對第一財經記者解釋，監管科技代表著如何用技術來解決監管、合規問題。對于金融機構而言，合規是一項非常繁雜并且高成本、高人力需求的事情，而且往往可能無法達到理想的結果。如果使用科技手段進行合規操作，則可以明顯降低成本，提高合規效率。
“之前企業和機構可以用免費獲得的用戶數據來獲利，而區塊鏈和人工智能技術正試圖讓用戶能夠通過主動選擇分享自己的數據而得到回報。”阿斯蘭姆認為，這一改變將是人工智能領域未來發展的趨勢，同時也是今年發展最快的科創領域之一。
印度欲“彎道超車”
作為人工智能領域的后起之秀，面對美國與中國這兩大業內強國，印度還會有機會嗎？答案是肯定的。
據第一財經記者了解，目前，印度有800多家公司已經或正在部署人工智能，擁有近2.9萬名人工智能專業人才。盡管印度在信息科技方面具有傳統的優勢，但很多公司和研究人員目前仍未充分利用人工智能的潛力。
IBM公司印度和南亞區首席技術官普拉桑特·普拉丹（PrashantPradhan）表示：“中國的人工智能計劃高度結構化，是‘自上而下’地驅動，而印度在很大程度上是由私營企業和它們對人工智能的獨特 需求推動的。”他也指出，與中國相比，印度也沒有百度、阿里巴巴、騰訊這樣的互聯網巨頭，舍得花大錢去投資人工智能這樣的尖端科技。
同時，印度也有成為人工智能大國不可或缺的優勢。比如，擁有龐大的科技人員隊伍；迅速成長的創業環境，自2011年以來人工智能初創公司的數量以年復合增長率86%的速度在增長；以及越來越多人擁有智能手機和上網產生的大數據。
塔塔咨詢（TCS）、威普羅（Wipro）、印孚瑟斯（Infosys）這三大巨頭代表著印度強大的IT外包產業，在印度雇用了數百萬技術人員，至今都在為跨國銀行、制造業巨頭、跨國科技公司提供著各種各樣的服務。
目前，印度政府也開始逐漸重視人工智能的發展。莫迪政府在2018~2019年度的財政預算中對人工智能撥款提高了一倍，達到4.8億美元，并決定在人工智能、數字制造、區塊鏈和機器學習等技術的研究、培訓和技能開發方面投入巨資。
總 理莫迪要求人工智能技術應為“印度制造”服務。印度聯邦政府成立了特別委員會，以研究人工智能在各個領域內應用的可能性，以及廣泛應用人工智能后可能會產生的問題。
今年6月，印度政府智庫“改造印度國家研究院”（NITIAayog）發布的《人工智能的國家戰略》報告認為，應用人工智能后，印度將會有五個領域最為受益：醫療保健、農業、教育、“智慧城市”和如城市交通等基礎設施。
埃森哲2018年的研究報告顯示，人工智能可以通過改變工作性質，為企業和社會創造效益，為印度經濟增收9570億美元，到2035年推動印度國家收入提高15%。
日本暫時落伍
過去很長一段時間，日本的機器人制造業、汽車行業以及基礎工業等，是國內相關行業的學習和趕超對象。然而在人工智能創新方面，日本卻落后了。
日本的“人工智能學會”創立于1986年，此時正好處于第二次人工智能潮的全盛期，符號處理和知識信息處理成為了主流。日本便是從這個時候開始投入大量的預算，致力于開發人工智能，取得了相當的成就，如知名的第五代計算機、極限作業機器人等。
然而進入21世紀，電腦的計算能力實現飛躍式提升之后，一直以來被忽略的“機器學習”領域也很快地呈現出了活力。
風險投資對于推動人工智能行業的發展至關重要。在日本，風險投資的活躍程度遠遠低于美國和中國。日本2016年的風險投資總額在3000億日元（約183億人民幣），雖然比上一年增長了一倍，但即使是這樣，資金規模也僅是美國的二十分之一和中國的十分之一。
日本慶應義塾大學特聘教授夏野剛認為“怯于冒險”是當前日本企業面臨的一個重要問題，企業做任何投入，更多會從短期回報來考量，同時，日本的風險投資從一般人到機構投資者看待問題都很保守。
日本還缺少刺激人工智能產業增長的社會環境。人工智能研發最終將走向產業化、商品化并深入民眾生活。長期的物質充足與老齡化，讓日本社會對新興科技的接受力和認同感嚴重滯后與鈍化，而個人消費多年疲軟也無法提供有力的市場刺激。
2016年4月，日本在首相安倍晉三的建議下設立跨部門的“人工智能技術戰略會議”。今年6月26日，日本政府召開了人工智能技術戰略會議，敲定了推動人工智能普及的實行計劃。
在日本2019年度預算的概算要求中，科學技術領域的要求額較2018年度最初預算增長13.3%，達到4.351萬億日元（約2666億元人民幣）。這筆預算將重點用于人工智能相關技術開發和人才培養等。
