“他者”是后殖民主義時期學術界對近代“西方中心主義”的一個批判概念，處于中心立場的“主體”和位于邊緣地位的“他者”構成一種不平等的對立關系，這種“中心主義”的思想在古代中國和在今天的中國也都非常有市場。曾經，“他者”視角意味著文明的沖突，但現在，“他者”也可能為具有自省能力的“主體”帶來參照學習的可能性。

相比于我們經常將“中美關系”看作二元對立的視角，在討論科技議題時似乎也更多專注于中美對標、中美競賽、中美差距等等議題。但有時候我們可能會忽略，德國在科技產業的需求、身位和路徑與中國具有出奇的一致性。

比如說德國和中國同樣工業基地雄厚，急需產業升級；比如德國和中國一樣都需要重新找回半導體的話語權，并在AI等新興技術中不容有失。看多了美國的我們，或許很適合將地處歐洲大陸的德國視作一個“他者”。以這個他者，見證中國科技之路上的更飽滿側影。

如今，作為高端制造業強國的德國，正積極推動新型科技產業的變革，謀求在全球科技競賽中的話語權，同時也正面臨區位、人才、產業轉型等方面的挑戰。

我們希望通過對“他者”德國的新型科技產業發展現狀的梳理，從中找到中國科技產業可資借鑒、參考或警惕的經驗。

為此，我們將從人工智能、半導體、電動汽車這三個德國正傾力投入的領域，來洞見一個老牌工業國在推動新科技產業上的發展邏輯和困局。

談及AI產業的全球競賽，我們通常會把目光聚焦在中美兩國上面。一方面，無論是從AI產業的成長規模還是AI產業的技術積累，中美兩國的AI實力是毋庸置疑的。另一方面，無論媒體也好，還是大眾也好，很少去關注中心視野之外的“他者”。

而地處歐洲中部，面積僅有中國云南省大小，以高端制造業著稱的德國，在全球人工智能的產業版圖中看起來似乎并不十分搶眼。但是實際上，德國很早就開始在工業領域進行人工智能技術的布局，現在正在走上一條具有“德國特色”的AI產業之路。

上世紀70年代，德國就開始了一場“機器人替換人”的變革，采用機器人來替代部分高危、有毒、有害的工作崗位上的勞動工人，德國工業機器人至今處于世界的領先水平。

2011年，德國提出“工業4.0”的發展戰略，其中將人工智能技術視作推動工業互聯網和智能制造的重要技術力量。到2018年，德國出臺的《人工智能戰略》，相當于將人工智能上升到國家戰略層面。

最令外界印象深刻的是，這一戰略提出的一大期望就是將“AI德國造”（AI Made in Germany）打造成全球公認的品質標志，這正是所謂具有“德國特色”的AI產業的一個核心概念。

出于對這一概念的好奇，我們將重點回答以下問題：“德國造AI”的產生原因和發展邏輯是什么、面臨哪些機遇和挑戰？對于我國的AI產業來說又有哪些可以借鑒的經驗和思路？

“起早趕晚”，德國AI產業的低調應考

從上世紀70年代的“工業機器人”計劃，到2011年的“工業4.0”，再到如今將人工智能視為重點國家戰略，德國聯邦政府對于AI產業的發展不可謂不重視。但從近幾年來并沒有多少亮眼的表現來看，難免給外界一種“起了大早，趕了晚集”的感覺。

事實上，德國AI產業正在走出一條極具特色的發展道路，就是AI技術的研發主要根植于工業、制造業領域，更注重生產端，注重生產效率的提升。這一特點顯著區別于美國的“以消費端應用”為主的AI技術路線，因此很難吸引外界的關注和報道。

以德國頂級的AI研究機構，也是目前全球最大的非營利人工智能研究機構——德國人工智能研究中心（DFKI）為例，其覆蓋了人工智能產業的主要方向，包括：大數據分析、知識管理、畫面處理和理解和自然語言處理、人機交互、機器人等領域，成立三十年時間，形成大量的產業成果，并孵化創立了80多家創業公司，服務于工業、汽車、物流等產業。

正如DFKI深度學習能力中心主任達米安·波爾特所透露的，德國AI技術依托的是高端機械制造業的發展，在DFKI的AI研究人員也大多擁有機械工程背景，在軟件應用開發上面略顯遲鈍。

不過，德國在2018年發布的《聯邦政府人工智能戰略》也指出，德國人工智能的發展水平相對滯后。表現在廣大中小企業缺乏AI領域的專業知識，而AI初創平臺只有一部分在汽車、工業、供應鏈、物流、安防等少數領域，且缺乏對產業AI化的深入見解。在這些表象問題的背后，其實和德國的產業優勢和區位條件息息相關的。

在德國，推動AI技術應用的主體是中小企業，他們通常是各工業領域細分賽道的“隱形”領軍企業，盡管這些企業推動了人工智能在一些環節的落地，但是缺乏像中美兩國那樣的大型平臺型科技公司的支持，無法形成具有影響力和規模化的AI技術平臺和大數據平臺。

而AI初創企業又普遍面臨資本不足的困境，相關軟件開發人員又難以短時間形成專業的產業知識，因此又難以形成產業規模效應，更容易集中在機器視覺、客戶服務等易上手領域。同時，德國政府鼓勵AI產業的相關企業將更多的注意力集中在工業制造業領域，以確保這些領域在智能化上的領先優勢。

為此，2018年底，德國聯邦政府正式發布的《人工智能戰略》，提出的戰略口號是“AI Made in Germany”，也就是“德國造AI”，目標是使“產業化AI”成為全球公認的高品質標志。

因此我們可以看出，德國AI產業的發展帶有強烈的路徑依賴，試圖延續在工業制造業領域的品質優勢，采用一種類似“進窄門”的策略來進行AI產業的戰略突圍。

穿越“窄門”，多重挑戰下的最優解

那么，德國AI產業選擇穿越工業AI的這道“窄門”，究竟是有意為之，還是迫不得已？實際上，兩方面的考慮兼而有之。德國自身的先天不足和優勢，同時決定了工業AI戰略選擇。

先天不足之處在于，德國人口有限，德語也并非全球通用語言，無法形成具有全球影響力的互聯網應用平臺。因此，德國AI產業的生態無法從大眾消費場景中建立。而先天的優勢就在于，高端制造業的產業人才、數據、經驗積累，使得德國的科研機構和創業企業，自然更傾向于在優勢產業中率先推動人工智能技術的發展。

在德國聯邦政府發布的《人工智能戰略》中，一個主要目標就是借助AI技術來保證德國在工業4.0領域的強勢地位，并成為工業AI應用領域的領導者。目前，工業4.0平臺上正在研究AI的工業應用案例，包括訂單控制的生產、自適應工廠、自組織的自適應物流、基于價值的服務、產品交付的透明化與自適應性、生產中的人機交互技術、智能生產中的智能產品研發、創新產品研發、無縫且動態的工廠工程等。

2019年2月5日，德國聯邦經濟事務與能源部發布了《國家工業戰略2030》草案，旨在有針對性地扶持重點工業領域與人工智能相結合，為相關企業提供更優惠的政策服務，并放寬壟斷法，允許形成“全國冠軍”甚至“歐洲冠軍”企業，以提高德國的全球競爭力。

為了鞏固這一戰略，去年底，德國聯邦政府對《人工智能戰略》做出修訂，試圖從資金投入、人才培養和國際開放合作多個角度來確保人工智能的創新能力。

當然，德國的人工智能戰略的目標不只是限于保持德國工業制造業的領先優勢，同樣也在推動AI在社會生活領域的應用，特別是在自動駕駛、智能醫療、行政管理領域有所作為。同樣，該戰略也在多處體現了德國對AI的技術倫理、數據安全、數據可用性的高度重視。

另外，德國也清楚自己在人工智能技術領域存在的短板，比如在AI芯片的研發和制造上的缺失，以及在人才、資金等方面的不足，德國也正在越來越依靠國外的科技巨頭和風險投資來發展自己的人工智能技術。在多樣化合作關系下，德國的人工智能技術隨著在工業互聯網、智能制造等領域的推進也將有機會在海外市場得到發展機會。

“AI德國造”給我們的啟發

最后，我們如何來理解“AI德國造”的內在邏輯呢？

用博世集團CTO邁克爾·博爾接受采訪的一段話說，就是“在人工智能的應用上，美國和中國的大型互聯網公司優先考慮的是讓機器來理解人，而歐洲（德國）則更關注另一方面，我們讓機器優先理解物理世界，也就是所謂的工業AI。”

簡單來說，就是德國打造了一個極富識別度、具有“德國特質”的AI品牌，這是在市場、資金、人才規模都不占有優勢的現實制約下的最優選擇。

對于中國而言，盡管我們在發展AI產業上有著比德國更優渥的條件，但是德國的AI產業經驗同樣能夠給我們許多啟發。

首先，最重要的是，我們如何能在全球AI產業中打造更具競爭力、更具識別度的“AI中國造”的產品，在像交通、安防、物聯網等細分AI產業領贏得絕對領先優勢

其次，AI產業的繁榮依賴大量具有創新力的中小AI企業的不斷涌現。德國政府通過科研機構鼓勵和孵化獨立AI初創企業的方式，來推動AI技術的成果轉化。這對于中國的“產學研”的發展思路，具有積極的借鑒意義。

另外，AI產業的健康、可持續發展，是建立在數據安全和數據可用性的基礎之上。德國以及歐盟在數字安全領域的嚴格標準和保護成為我們應該學習和遵循的范例。我國企業也只有加強在數據安全等方面的合法合規，才能在AI產業的海外擴張中少交學費，避免翻車。

總之，“德國造AI”雖然存在這樣那樣的短板，但在工業制造業領域的基礎優勢，在科研和數據安全合規上有著領先優勢，確保其在全球市場找到一定的發展空間。

而中國的AI產業想要實現高質量發展和全球性的產業增長，或許也要注意“寬門”和“窄門”的平衡。

有時候優先穿越一些窄門，是為了走得更寬敞。
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