一组人工智能专家发布了人工智能2018年度报告，详细介绍了人工智能学术研究的增长、行业使用、政府提及、计算机视觉和自然语言处理方面的专利和技术性能。虽然去年的第一份报告侧重于北美的人工智能活动，但今年的报告包括了欧洲、中国、韩国和日本的人工智能发展状况。
跨区域的人工智能活动的一个衡量标准是学术论文的产出。按此计算，欧洲领先，占去年人工智能论文的28％，其次是中国，占25％，而美国占17％。最广泛涉及的主题是机器学习和概率学习、神经网络和计算机视觉。不同国家的人工智能研究主要集中在不同领域，中国的论文集中在工程、技术和农业科学，而美国和欧洲则专注于人文科学、医药和健康科学。
各国之间的另一个显著差异是，2017年中国政府部门产出的人工智能论文数量是中国企业数量的四倍，而在美国，企业在人工智能论文方面引领潮流。对人工智能的兴趣日益增加也反映在课程中。在美国，2017年人工智能入门的入学人数是2012年的3.4倍。同期，入门机器学习入学人数（ML）增长了5倍。 2017年中国清华大学的人工智能和机器学习课程入学率是2010年的16倍。
机器人软件的下载也在全球范围内兴起，特别是在中国。中国每年安装的机器人数量也领先世界，自2012年以来增长了500％。去年，中国安装了近15万台机器人，而北美地区则少于5万台机器人。
该报告表示加拿大和英国议会中提到了机器学习和人工智能，美国国会记录中也提及了这些技术。从1995年到2015年，美国国会每年提到这项技术不到25次。而在2018年则提到了100次。在英国，这些技术在2015年之前几乎没有被提及，而在2018年这一数字则火箭般地飙升至将近300次。
该报告还追踪人工智能的人类水平性能里程碑。1997年IBM的“深蓝”（DeepBlue）击败了国际象棋冠军加里.卡斯帕罗夫，而且在2011年，IBM Watson赢得了Jeopardy比赛。到2016年，Google DeepMind的AlphaGo击败了世界一流围棋选手李世石。今年，一款DeepMind代理在3D多人第一视角游戏《雷神之锤3：竞技场(Quake III Arena)》中达到了人类的水平。
值得注意的是，报告中没有任何关于人工智能的军事用途和政府在技术上的支出的分析。正如新南威尔士大学悉尼人工智能研究员Toby Walsh所指出的那样，包括英国、法国和德国在内的一些政府已经向人工智能投入了数十亿美元。Walsh希望看到各国投资的细分以及军方对人工智能的使用。
