德国是欧盟最大的国民经济体、欧洲的创新领先国家，拥有高素质的劳动力和良好的基础设施。德国的人工智能发展起步较早，特色鲜明。李强书记在2019年世界人工智能大会开幕式上的讲话中提到，要以“开放”“创新”“包容”为关键词，携手全世界共推人工智能发展，共同开创活力无限的智能时代。
我们一方面应当保持已有的优势，包括政府政策的有力支持、合理的产业布局、领先的科研创新和社会的普遍支持，并加强人才培养和引进，提高对资金的吸引力；同时我们也应借鉴德国经验，加强顶层设计，推进产研合作，重视人工智能带来的伦理和数据保护问题，并关注人工智能时代的劳动转型。
起步早，起点高，研究基础深厚
德国作为传统的工业强国，在人工智能领域起步较早。20世纪70年代，德国就已着手用机器替代人的部分工作以改善劳动条件；1988年成立的德国人工智能研究中心至今仍是世界上最大的非营利人工智能研究机构，研究领域涵盖人工智能的各个产业应用方向；20世纪90年代，德国在人工智能算法和自动驾驶等领域也颇有建树。
当前，德国的各大科研院所在人工智能领域表现突出，在全球10大出产人工智能论文最多的科研院所中，德国的亥姆霍兹联合会、马克斯-普朗克学会、弗劳恩霍夫协会分别位列第4、7、10位。无论是基础研究，还是机器人、自动化与自动驾驶方面的应用研究，德国都处于领先地位。
产研合作的“硅谷”：赛博谷
对于人工智能这一极具变数、难以预知的未来技术，德国还尝试了空间集聚型的研发与创业促进模式。根据“硅谷”思路打造的赛博谷（Cyber Valley）启动于2016年，覆盖斯图加特和蒂宾根两城，依托设在当地的马克斯-普朗克智能系统研究所，由该研究所与巴符州政府、斯图加特与蒂宾根的两所大学以及脸书、亚马逊和斯图加特汽车与机械产业集群的各大公司如宝马、博世、采埃孚等共同打造，推进产研合作、打造人工智能领域的重要研究基地。
“工业4.0 ”与人工智能对接融合
2012年，德国《高科技战略》中提出“工业4.0”，人工智能技术成为其中一个核心内容。根据“工业4.0”的蓝图，人工智能主要体现在智能工厂、智能生产、智能物流三大领域，相应地，智能网络制造、智能技术系统、生产自动化等相关技术成为研发与应用的重点。德国在该领域的强项自动化与机器人得到充分发挥，2017年相关行业国内外销售额达到145亿欧元。乘着“工业4.0”的东风，德国人工智能领域的创业也迎来一个高潮。通过发展人工智能来发展“工业4.0”成为德国各界的一个共识。
高起点为何未能迎来高速发展
可以说，德国发展人工智能的起跑点是相当不错的，但当前其发展却正遭遇曲折。2018年全球3600多家人工智能创业公司中仅有106家在德国，全球仅列第八，大大低于美国（1393家）和中国（383家）。研发在全球看来不算突出，成果转化与产业应用方面也仍有巨大的潜力尚待挖掘。为什么德国发展人工智能的高起点未能如愿迎来高速发展？问题主要出在以下几个方面：
首先，人工智能的产业布局不够合理，德国国内缺少人工智能硬件与服务方面的供应商，这尤其影响到中小企业对人工智能技术的应用。同时，科研成果转化成为软肋，知识与技术向创业公司、技术与服务供应商和企业的转化速度太慢。
更严重的是人才的匮乏。德国IT专业人才缺口一年比一年大，2018年达到8.2万，一个IT岗位平均需要五个月才能招聘到合适的人。当前全球人工智能人才争夺日益激烈，以德国的薪酬水平和发展前景，难以吸引到顶尖人才。缺少风险投资也是德国人工智能发展的短板。德国对资金的吸引力不足，尤其令中小型企业面临困境。2017年德国有人工智能企业238家，其中仅16%获得风险投资。
最后，人工智能十分依赖大数据，但德国对个人隐私和数据保护十分严格，这在一定程度上限制了人工智能产品的开发和应用。而同时德国各界对于人工智能的态度还不够开放，在道德伦理和劳动转型等问题上高度谨慎，很多人抱有疑虑、偏见甚至恐惧，这也对人工智能的发展起到负面影响。
期待“人工智能战略”带来突破
进入21世纪，为帮助德国传统制造业应对互联网时代的挑战，促进经济社会数字化转型，保障德国的国际竞争力，德国正在积极行动，努力扭转自身面临的不利局面。人工智能被视为维持德国竞争力、保障德国未来的关键之一。
2018年11月德国政府发布《人工智能战略》，提出三大目标：一是要使德国和欧洲成为人工智能高地，巩固德国未来的竞争力；二是要负责任地发展与应用人工智能，为全社会谋福利；三是要在伦理、法律、文化与制度上为人工智能筑牢社会基础。为实现这三大目标，战略中归纳了十二个行动领域，包括加强科学研究，推进创新创业，促进知识转化，培养与吸纳人才，促进劳动转型，加强立法，规范数据使用，确立标准，并推动各界关于人工智能的交流对话。这项战略推出后获得了巨大的反响，各界对其评价积极，期待它能够为德国人工智能的发展带来突破。
（供稿单位：同济大学，作者系同济大学中德人文交流研究中心、德国研究中心研究人员，博士）