本報記者 李山

人工智能（ai）是一項未來核心技術(shù)，是數(shù)字轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力之一。德國人工智能基礎(chǔ)研究實力雄厚，在自主駕駛汽車方面具有國際競爭力，但在其他很多應用領(lǐng)域已經(jīng)落后于引領(lǐng)市場的國家。為此，德國多措并舉，奮起直追，希望能成為ai技術(shù)發(fā)展和應用的引領(lǐng)之地，走出一條有別于中美的人工智能發(fā)展之路。

加大投資力度 提供良好環(huán)境

人工智能的研發(fā)資助方面，德國政府計劃到2025年投資30億歐元，以在良好的研究與創(chuàng)新政策基礎(chǔ)上保證競爭力。這一投資額不算太大，因為僅德國聯(lián)邦教研部2019年預算就高達183億歐元，但政府的導向作用很明顯。德國地方政府跟著加大投入。如下薩克森州就決定在未來5年內(nèi)投資1700萬歐元擴建和發(fā)展德國人工智能中心（dfki）在州內(nèi)的分支機構(gòu)。歷來占研發(fā)投入總額三分之二的經(jīng)濟界也不甘落后。如德國博世公司就宣布將在2021年前投入40億歐元開發(fā)人工智能技術(shù)，從而把博世打造成自主駕駛領(lǐng)域不可或缺的合作伙伴。

人才競爭方面，德國計劃在人工智能領(lǐng)域增加至少100個教授職位，并建立一個雄心勃勃的年輕人才計劃。德國希望為杰出人才提供有競爭力的基礎(chǔ)研究資助經(jīng)費，留住研究成果豐碩的研究人員，并吸引外部人才。但實際上德國人工智能人才流失的情況不容樂觀，中美等國為人工智能專家提供的薪水往往達到德國的兩至三倍，另加可觀的科研經(jīng)費。未來，德國仍將面臨人工智能人才緊缺的挑戰(zhàn)。

加強科研中心建設方面，德國著重繼續(xù)發(fā)展壯大已初具規(guī)模的德國人工智能研究中心，特別是柏林、慕尼黑、多特蒙德和蒂賓根的四個中心。2019年漢諾威工業(yè)博覽會上，dfki在公眾的期待中展示了自己的人工智能研究成果，包括4.0版本的人機協(xié)作（mrk4.0）、可解釋的人工智能系統(tǒng)、建筑行業(yè)的數(shù)字化和物聯(lián)網(wǎng)、用于工作場所的可穿戴健康設備、太空自主機器人、自適應交互式教學和學習系統(tǒng)等。下一步，德國將在dfki的人才基礎(chǔ)上逐步建立由12個人工智能研究中心組成的全國創(chuàng)新網(wǎng)絡。

融入歐洲戰(zhàn)略 開展國際合作

德國充分意識到，成功的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略需要跨越國界，僅靠自己的力量無法跟上美國和中國雄心勃勃的企業(yè)和研究機構(gòu)發(fā)展計劃的步伐。因此，德國將自己的人工智能戰(zhàn)略與歐洲的戰(zhàn)略有機結(jié)合起來，加強協(xié)調(diào)積極拓展人工智能領(lǐng)域的國際合作，發(fā)揮國際合作與分工優(yōu)勢。在德國的大力支持下，歐洲人工智能實驗室聯(lián)盟（certlab）自2018年夏天推出以來，飛速成長不斷壯大，得到了超過2800位歐洲科學家的支持，已建成一個強大的網(wǎng)絡。

其次是加強德法合作。2019年1月，德法簽訂《亞琛條約》，雙方將開展廣泛的研究和創(chuàng)新合作，其中就包括建立德法人工智能研究創(chuàng)新網(wǎng)絡、針對數(shù)字化和數(shù)字社會領(lǐng)域內(nèi)的新技術(shù)制定倫理標準、達成國際層面共同的價值觀等。德聯(lián)邦教研部（bmbf）將人工智能的研發(fā)和應用視為德法兩國未來科技合作的優(yōu)先領(lǐng)域，希望與法國共同設置人工智能研究項目、機構(gòu)互聯(lián)以及共同創(chuàng)建人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)化新構(gòu)架。

再次是密切與日本的人工智能研究合作，特別是在自動駕駛領(lǐng)域。2019年2月，德國總理默克爾訪問日本，與日本總理安倍就德日間加強數(shù)字化和人工智能方面的合作達成了共識。4月16日，德國與日本簽署了在人工智能領(lǐng)域加強研究合作的意向書。德國研究基金會（dfg）、法國研究中心（anr）和日本科學技術(shù)振興機構(gòu)（jst）將共同資助人工智能領(lǐng)域的跨國合作研究，首批項目將于2019年夏天推出。德國還將對日開放更多的人工智能能力中心。將來日本的客座研究人員可以一定期限內(nèi)在德國開展研究。

最后，通過國際合作，德國希望能夠解決自己的數(shù)據(jù)來源問題。德國目前沒有一個在世界范圍內(nèi)具有競爭力的數(shù)據(jù)平臺，可用于人工智能的數(shù)據(jù)信息分散在眾多企業(yè)當中，市場模式?jīng)Q定了德國在未來一段時期也難以將大量數(shù)據(jù)集成一體。德國一方面需要解決數(shù)據(jù)分散問題，破除“數(shù)據(jù)壁壘”，加大分布式人工智能的研發(fā)力度；另一方面，不得不寄希望于國際合作，加強用于機器學習的數(shù)據(jù)交換與共享，為自己發(fā)展人工智能提供了海量信息基礎(chǔ)。

另辟蹊徑 增強自身競爭力

德國十分注重培植人工智能的燈塔效應，積極開展人文和社會科學研究，盡快提升人工智能的社會影響力，并強調(diào)監(jiān)管的必要性，積極開展人工智能相關(guān)的社會討論。在德國專家的參與下，2019年4月8日，歐盟委員會發(fā)布了可信賴的人工智能的核心要求，希望這一新的人工智能倫理要求能提升人們對人工智能產(chǎn)業(yè)的信任。

德國從自己擁有絕對優(yōu)勢的檢測認證領(lǐng)域切入，積極宣傳信任是人們廣泛使用人工智能產(chǎn)品的前提。dfki先是與德國檢測及認證機構(gòu)南德意志集團啟動了一個聯(lián)合項目，認證用于自動駕駛汽車的人工智能系統(tǒng)。接著，又成立了一個新的認證和數(shù)字主權(quán)實驗室，關(guān)注人工智能的可控性、可解釋性、穩(wěn)定性、安全性和公平性。4月19日，德國聯(lián)邦研究部長卡利切克進一步表示，應該考慮為“歐洲制造”的可信的人工智能設立一個檢測認證。她認為這樣一個標簽甚至在整個歐洲都是一個很好的賣點。

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