务实的德国人工智能战略
2019年德国政府用于AI研发的预算为5亿欧元。在德国联邦政府近期正式发布的《德国联邦政府人工智能战略报告》提出，人工智能（以下简称AI）已进入一个新的成熟阶段，要使 “AI德国造”成为全球公认的产品标识；把遵守道德和为道德而设计的理念作为整体，推行“AI欧洲造”商标。《报告》涉及AI研发与广泛应用，及其带来的政治、经济、文化、安全、法律、道德、国际合作等等方面可能出现的变化，提出了行动措施。《报告》也是德国数字化实施战略的一部分，到2020年将进一步修改完善，应对AI快变。
确定近期AI方向
德方未就AI定义达成共识，但确定了“弱”AI和“强”AI两个方向。
“强”AI是指AI系统具有与人类类似甚至超越人类的智能。 “弱”AI则专注于解决基于数学和计算机科学方法的具体应用问题，由此开发的系统能够自我优化。此外，研究人员也对人类智能各方面进行建模并正式描述，构建了用于模拟和支持人类思想的系统。
为抓住机遇，德国联邦政府战略导向是使用人工智能来解决应用问题，提出近期定位为“弱”AI方向：
1．推理系统，机器证明。从逻辑表达式推导正式陈述，证明硬件和软件正确性的系统。
2．基于知识系统。建模和汇集知识的方法，用于模拟人类专业知识和专家支持的软件（专家系统），部分与心理学和认知科学有关。
3．模式分析和模式识别。一般归纳分析方法，特别是机器学习。
4．机器人技术。机器人系统的自动控制，也是自主系统。
5．智能多模人机交互。分析和“理解”语言（结合语言学）、图像、手势和其他形式的人类交互。
提出AI发展目标
提出三大目标：将德国和欧洲打造成AI区位，保障德国未来竞争力；实现负责任、以共同福祉为导向的AI开发和应用；在道德、法律、文化和制度上将AI嵌入整个社会。具体内容：
1.“AI德国造”，成为AI领域的世界领导者。
2.加强基础研究，与其他技术发展和应用结合，在各行业、公共管理和社会领域开辟新应用；增强工业4.0地位，成为该领域AI应用领导者；支持中小企业在应用中收益。
3.与欧洲合作伙伴和技术领导者一起成为领先者；打造AI研究、创新和经济区位，吸引并留住世界上最聪明的AI人才，大力提高相应教育能力。
4.在德国实现AI应用价值，重点是公民（个体和社会）可以享用AI。
5.严格尊重公民的数据主权和数据安全，利用特定数据集，开发基于AI的商业模式，成为新的出口畅销品。
6.在扩建千兆社会实时数据传输和分析的智能基础设施中，将AI应用作为固定和移动系统中的核心，构建公共管理和政府的网络基础设施。
7.确保高级别IT安全性，防止敏感技术被操纵、滥用等风险。
8.促进负责任和以共同福祉为导向的AI使用，并监督AI整个发展和应用过程，遵守自由民主基本秩序导向的道德和法律原则。
9.寻求数据驱动型商业模式的欧洲做法，为创造数据驱动的价值开辟新路。
10.从AI开发人员到用户，确定其尊重道德和法律原则，检查其是否为高级别的法律确定性而被监管。
11.实现以人为本的开发和应用，确保劳动者处于中心位置，从多元化视角纳入所有考虑因素，包括残疾人特殊需求。
12.提高对所有公民特别重要领域的安全、效率和可持续性；提高公民的社会和文化参与度、行动自由和自决。
13.为实现2030年议程的可持续性目标做出贡献。
14.为AI应用设置框架条件，为文化和媒体自由的发展提供必要空间。
明确发展思路
明确政府要将AI纳入所有政策领域，在基于民主秩序的经济和社会层面，实现以人为本、以社会福祉为导向的应用。主要思路：
1.利用现有科研和经济结构优势，在诸如工业4.0等重点行业领域的技术领先地位，结合AI潜力，通过强强联合，提高现有的效率或进入新的商业模式，实现未来价值。
2.在尊重公民信息自决前提下，将AI技术系统嵌入到复杂产品、服务或商业模式中，建立基于公民积极参与、透明程序和可追溯性的信任关系。
3．AI发展对传统强大的中等规模制造业提供了巨大机会，但对中小企业是挑战；AI对公共管理和政府某些任务具有巨大潜力。
4.加强AI适用法律框架讨论；提高全社会认识，加强公共辩论所需的事实和证据基础；国家策略应有助于“AI德国造”，有助于国家和社会福祉，并易于被广泛采纳。
5.加强欧洲及国际范围内合作，确保AI经济层面的成功，特别是统一的道德准则；欧盟通用数据保护条例（DSGVO）是欧洲合作的重要基础，除实现技术实力、利用市场力量，还要积极宣传其价值观；参与国际规则制订，在欧盟内颁布标准。
6.为有效实施高科技战略2025，将AI作为德国创新区位的焦点，并成为政府之使命。
推出AI行动措施
2018～2025年，德国政府投入约30亿欧元资金用于AI研发，达到3.5%的研发目标，其中2019年预算为5亿欧元。带来的杠杆效应至少会使政府可支配资金翻倍。另外，超出政府权力如教育和培训经费等，需国家和社会伙伴的特别资助。
共提出了12项行动：加强德国和欧洲的研究，成为创新引领者；创新竞争和欧盟创新集群；成果转化，加强中小企业作用；四是唤醒创业活力并助其成功；实现就业和劳动力市场的结构调整；加强职业教育，培育专业人才和专家；将AI用于行政管理提供管理能力；确保数据可支配，减少应用障碍；适应规则框架；确定标准（谁制定标准，谁就拥有市场决定权）；国内和国际层面合作；加强社会对话，进一步开发政治框架。其中，涉及科教和产业有关的行动措施主要有：
每年将通过“AI培训师”与至少1000个公司建立关联；在全国组建1个至少包含12个中心和应用集群；在高校设立AI专业，推出科学青年学者培养及教学计划，至少新增100名教授；将AI基础知识作为职业教育和培训教学内容；制定AI技术工人战略；推动AI与核心技术相结合，如在物技术和生产技术；在农业和食品链中开发应用AI等。
提出现代信息通信系统构成了数字经济和社会的中枢神经系统，为确保网络效率和可靠性，并高效、可持续地利用现有资源，必须开发新的学习和自适应通信系统。为检测网络以及信息通信和生产系统中的异常，需在短时间内分析海量数据，必须研究和开发基于AI的新（部分）自动化程序。应用AI，在卫生领域考虑到患者合法权益，对于分布式数据源产生的数据实行数据保护式开发；在护理领域推动开发；加强航空航天技术的研发。对AI现有研究资助程序，政府要设审查期，并从研发早起，就要监督是否满足法规专业要求，尤其是严格的监管要求等。
强调工业AI应用程序为工业流程数据的有效处理和加工提供了工具。AI是智能监控、操控和调节工艺的核心要素和关键，可将工业4.0提升到一个新水平。通过创新商业模式，可为工业产品提供数字服务和AI应用；AI成果在工业中迅速转化，对经济领域广泛应用具有重要推动作用。中小企业应更易涉足AI技术、计算能力和云平台等领域；开放标准可支持AI广泛使用。另外，工业和B2B环境下机器生成的数据和特定领域数据尤为重要，必须遵守数据保护规定等。
提出AI在所有运输方式中的应用，可使“人与物”移动更安全、环保、高效、便宜。如可更早地识别出危险情况，比人类更可靠地做出反应，可大幅降低事故数量；未来交通流量可被引导，不再出现拥堵或延迟；不再为停车位发愁；物流可优化容量，消除不必要空载等。AI系统将为实现自动驾驶与汽车领域可靠性方面发挥关键作用。驾驶和传感数据的生成/记录、管理和评估，促进汽车行业进行密切跨公司合作，保障自动驾驶AI系统可靠应用。要与数据保护监管机构和行业协会共同制定符合隐私的AI系统开发与应用指南，及时提出最佳应用示例；加强和扩大工业数据交换和互操性研究；推动数据格式和接口标准开发，并在欧洲开展合作等。
综上可以看出，虽然《报告》发布晚于英、美、中、日等国一年以上，但《报告》是在吸取近期世界各国发展AI的意见和建议基础上形成的。提出的目标、思路和行动措施更加全面，更加务实，更加可操作，为“AI德国造”的实现提出了具体的要求。这些都值得我们学习与借鉴，在未来的竞争中掌握主动。
作者：李仁涵（上海大学战略研究院院长）
编 审：孟采菽（《知识自动化》主编）
更多精彩原创内容，请关注微信公众号“知识自动化”。