Artificial intelligence leads
so-called 4th Industrial Revolution
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來源：科技日报
對話德國人工智慧研究中心波爾特博士
以深度學習，自我升級為主要特徵的人工智慧，有望將人類各方面智慧拓展到極限，從而在各領域做到極致。
人工智慧的研發在全球如火如荼，自2015年年以來，各發達國家都將人工智慧，列為本國高科技發展策略重點，一場人工智慧全球競賽已拉開帷幕。
記者就國際人工智慧的發展情況，做了專題採訪，幫助我們在這一關鍵領域知己知彼。
人工智慧的研發在全球如火如荼，自2015年年以來，各發達國家都將人工智慧，列為本國高科技發展策略重點，一場人工智慧全球競賽已拉開帷幕。
記者就國際人工智慧的發展情況，做了專題採訪，幫助我們在這一關鍵領域知己知彼。
美中兩國都將人工智慧視為，確保未來經濟和軍事優勢的關鍵技術，並投入了巨資，這場科技競賽不亞於當年美蘇兩國的太空競賽，有人稱其為新的技術「冷戰」。
在這場全球人工智慧競賽中，德國的戰略如何？與中美有何不同？目前取得了哪些進展？帶著這些問題，記者近日參加了在柏林舉行的一場對話會，聆聽了德國人工智慧研究中心（DFKI）負責人之一的達米安·波爾特博士的解答。
在這場全球人工智慧競賽中，德國的戰略如何？與中美有何不同？目前取得了哪些進展？帶著這些問題，記者近日參加了在柏林舉行的一場對話會，聆聽了德國人工智慧研究中心（DFKI）負責人之一的達米安·波爾特博士的解答。
「工業4.0」平台人工智慧平台
波爾特是DFKI所屬的深度學習能力中心主任，長期從事多媒體分析和資料採掘研究，曾獲麥肯錫商業技術獎和谷歌研究獎。DFKI是德國首個以公私合作夥伴關係（PPP）模式，建立的大研究中心，分佈在凱撒斯勞滕、薩爾布呂肯、不萊梅、柏林等地，主要負責應用性基礎研究，產品功能及樣品開發，提供專利方案等。
波爾特介紹，2013年德國政府提出的「工業4.0」策略，就涵蓋了人工智慧。「工業4.0」策略著重在製造業等領域，利用網際網路、人工智慧技術，將人與機器，機器與機器連線起來，實現智慧化操作和智慧化生產。
之後，在聯邦教研部的倡導下成立的「工業4.0」平台，將研究機構，大學和企業的研發力量，集中到一個平台上，大大推進了人工智慧在這個平台下的開發和應用。聯邦政府為這個平台前期投資了2億歐元，並帶動了工業界和民間的投資。
之後，在聯邦教研部的倡導下成立的「工業4.0」平台，將研究機構，大學和企業的研發力量，集中到一個平台上，大大推進了人工智慧在這個平台下的開發和應用。聯邦政府為這個平台前期投資了2億歐元，並帶動了工業界和民間的投資。
人工智慧與認知系統，會學習的機器密切關聯。因此，2017年年9月，聯邦教研部又啟動了一個稱為「學習系統」的人工智慧平台，這是繼「工業4.0」平台之後，德國政府推出的第二個以數位化為主題的研發平台。
這項計劃是透過開發和應用「學習系統」，使未來的工作和生產更加靈活和節省資源，提高工作效率和生活品質，促進經濟，交通和能源供應等領域的可持續發展。
聯邦教研部部長萬卡表示：「我們必須從新的角度來思考人工智慧，它就像」工業4.0「一樣，將帶來深刻的變化，在德國起到系統性的推動作用」。
這項計劃是透過開發和應用「學習系統」，使未來的工作和生產更加靈活和節省資源，提高工作效率和生活品質，促進經濟，交通和能源供應等領域的可持續發展。
聯邦教研部部長萬卡表示：「我們必須從新的角度來思考人工智慧，它就像」工業4.0「一樣，將帶來深刻的變化，在德國起到系統性的推動作用」。
投資力度不夠發展模式不同
德國新一屆政府在其組閣檔案中，曾6次提到人工智慧，足以顯示重視程度。
但與美、中相比，目前德國的投資力度還遠遠不夠，政府在專案上的投資僅數億歐元。而中國政府在2107年出台了詳細的人工智慧發展規劃，將投入數十億美元。
在企業界，美國的Big Five（微軟、谷歌、蘋果、臉書和亞馬遜）和中國的BAT ，阿里巴巴和騰訊），投資人工智慧的研發費用約為200億-300億美元。
但與美、中相比，目前德國的投資力度還遠遠不夠，政府在專案上的投資僅數億歐元。而中國政府在2107年出台了詳細的人工智慧發展規劃，將投入數十億美元。
在企業界，美國的Big Five（微軟、谷歌、蘋果、臉書和亞馬遜）和中國的BAT ，阿里巴巴和騰訊），投資人工智慧的研發費用約為200億-300億美元。
波爾特博士介紹，德國除了投資力度不夠的外，與美、中兩國明顯不同的還有發展模式。美、中兩國在網際網路技術方面具有優勢，Big Five和BAT都是網路巨頭，以其IT和網路優勢帶動人工智慧發展。
而德國的優勢是高階機械製造業，即便是在DFKI這樣的人工智慧研究機構，很多科研人員也是來自機械工程系。他們可以做出很像樣的硬體，但在軟體開發和應用方面略顯遲鈍。
而德國的優勢是高階機械製造業，即便是在DFKI這樣的人工智慧研究機構，很多科研人員也是來自機械工程系。他們可以做出很像樣的硬體，但在軟體開發和應用方面略顯遲鈍。
缺乏風險資本注重隱私保護
無論是Big Five還是BAT，都有很大的市場和盈利，因此這些巨頭有充足的風險資本，可以投資到研發人工智慧的初創企業。而德國企業雖然技術和產品品質高，但缺乏風險資本，而且德國人的天性不善於冒險。
德國許多人工智慧初創企業資金不足，不得已而紛紛被美國或其他國家收購。再有人才的流失，也是德國未來發展人工智慧面臨的最大風險。
德國許多人工智慧初創企業資金不足，不得已而紛紛被美國或其他國家收購。再有人才的流失，也是德國未來發展人工智慧面臨的最大風險。
中國由於人口多，資料量大，加上資料獲取相對容易，對基於大數據的人工智慧應用開發，就相對有利。而德國資料量少，對個人隱私和資料保護的法規較嚴，因此，在一定程度上限制了人工智慧產品的開發和應用，但在某種程度上也減少了人工智慧可能帶來的潛在危害。
波爾特博士稱，德國與美、中在發展人工智慧方面，還有很多其他差 異，例如，美、中都重視人工智慧，未來在軍事領域的應用，美國防部高階研究計劃局（DARPA）就有很多人工智慧研究專案，但德國沒有相關專案。
德國人工智慧的研發重點是工業、交通、醫療和能源領域，還有人工智慧對隱私，法律和道德影響方面的研究，關注新技術的兩面性和制定法律框架，這是德國擅長的。
德國在這場全球人工智慧競賽中，正在扮演越來越重要的角色，德、法兩國已決定建立人工智慧聯合研發中心，進一步增強歐盟在人工智慧領域的競爭力。
目前，德國除了DFKI外，弗朗霍夫協會、馬普協會、萊布尼茲協會，以及眾多大學都有人工智慧研究專案。西門子、博世等大型企業更是走在國際同行前列。波爾特博士認為，如果各國能加強在人工智慧研發方面的合作，將更加能造福於人類。
事實上，3S Market 已多次在資訊分享中提到，數據是工業 4.0中最基本、最重要的核心。
事實上，3S Market 已多次在資訊分享中提到，數據是工業 4.0中最基本、最重要的核心。
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