如果提到人工智能，你首先会想起哪个国家？
美国、中国？或是英国、韩国？相信很多人在想了一圈之后怎么也不会想到德国。
善于传播“毒鸡汤”的奥斯卡·王尔德曾经说过，只有一件事比被人谈论更糟糕，那就是没有人谈论。在3年前的德国，“人工智能”就是处于这一境地。
正如此前文章所表达的，德国人对数据非常“懒惰”，对移动支付并不感冒，加上人口规模小、制度内耗大等原因的综合作用，让德国在人工智能大国竞争中鲜有被提及。
AI离不开德国工业
这样的情况在两年前悄悄发生了变化。2018年11月，德国联邦发布了长达47页的《国家人工智能战略》，为德国在这一领域的发展确定了明确的发展思路和方向，并制定了详细的行动措施。
相比较于美、中、英三国在人工智能领域的发展，德国的优势和机会在于它拥有完善的生产应用场景。德国人认为，加强科研只是一方面，作为德国立国之本的工业也必须因此创造新的附加值。
在美国、中国主导面向消费者和用户的软AI应用时，德国需要保持在智能生产、自动化、智能传感器、机器人技术开发等领域的领先地位。
2019年12月，德国工业联合会BDI也发布了战略实施建议，《建议》中BDI呼吁德国联邦将德国人工智能推广的重点放置在机器人技术和数据依赖性低的领域，促进这一技术进入中小型工业企业之中。
普华永道在其《人工智能与经济增长》（AI全球研究报告）中也支持这一观点，它们认为到2030年，德国受人工智能发展影响的GDP增长百分比将达到11%以上，有4300亿欧元的潜力，领跑欧洲，影响这一结果的主要因素是AI工业中应用的巨大比例（生产力的显著上升）。
德国AI离不开中国人才
如何将技术应用于产业？关键还在于人才，特别是跨学科人才！
不得不说在这一方面德国拥有先天优势。由于学科设置健全，当下德国大学中拥有上千名学者正在从事人工智能或与之相关的研究。
有趣的是这并不意味着他们此前的学术方向与计算机相关，他们可能是物理学家、数学家、气候学家、医学家或者心理学家，但是当集齐了这些学科的“智力”后，德国在人工智能领域人才储备几乎看不到短板。
有了大规模的智力储备，想要成功还欠缺一个条件，那就是人工智能研究领域的领军人物。为了能够挖到这些精英科研人员，德国人也不惜祭出了一个大杀器，为这些人工智能领域的领军人物们颁发有着“德国诺奖”之称的“洪堡教席奖”。
奖金从350万欧元至500万欧元，相应的他们需要在德国开展为期5年的科研。从2008年开始，该奖项陆续吸引了包括微生物学家艾曼纽·夏蓬蒂埃（Emmanuelle Charpentier）和量子物理学家戴维·迪文森佐（David DiVincenzo）在内的多位科学家来到德国。
值得一提的是，AI领域的奖项拥有独立的基金池（目的非常明确~）。
像这样的人才《战略》计划吸收100位，其中就包括了伦敦大学盖茨比神经科学中心主任、英国皇家学会院士彼得·达扬（Peter Dayan）。
作为第一位“百人计划”教授，彼得·达扬是该领域举足亲重的科学家，此前他一直担任图宾根大学-马普学会生物控制研究所的负责人。对于他来说，奖金或许不是促成这一“转会”的主要原因（这种水平的科研人员在阿里巴巴、腾讯随便月薪七位数）。
建立上述基金的联邦研究部（BMBF）同样表示，金钱不是万能的，相比而言特别有吸引力的学术环境，德国的基础设施以及医疗和教育系统等福利系统这些软因素或许发挥了人才吸引中的重要作用。用这位54岁的老人自己的话说，真正让他下定决心的是图宾根大学。
“在这里（图宾根）对我来说意味着很多条件，优秀的同事、密集的研究机构（交叉）、大学的支持还有怀旧之情（他所研究的理论神经科学学科就是在里诞生的）”
当然，家庭与爱情或许也是一个重要的因素
2018年，与他一同入职的还有他的妻子；中国复旦大学顶尖试验神经科学家、图宾根大学教授李兆平。
彼得·达扬教授的研究重点是大脑决策机制，并将之应用于人工智能领域，他此前的研究为人工神经网络的发展奠定了重要的基础。
李兆平教授的研究则希望通过试验阐明大脑如何吸收和处理感官信息，从而影响决策。二人的研究融合理论与实践、互为补充，未来的研究突破或将在德国智能制造、智能传感器领域的发展起到关键作用。
科研与产业结合
如何才能将人才与德国的企业融合在一起，让人工智能的研究成果快速应用于产业之中呢？德国的做法是利用集群效应，比如由巴登-符腾堡州牵头建立的赛博谷（又称网络谷）。
在州政府的资助下，马普学会的两家智能研究所联合图宾根大学和斯图加特大学 两所院校在图宾根市郊的工业区中共同打造了一个科研集群。亚马逊、保时捷、宝马、爱尔维、戴姆勒、博世、采埃孚七个行业合作伙伴随后将他们的研究小组迁入。
上述研究机构和大学中的科研团队将在马普学会的协调下开展与机器学习、计算机影像、机器人相关的研究活动：
图宾根大学和斯图加特大学将会成立10个研究团队，由在上文中提到的10位行业领军人物带领（目前已组建5个），在戴姆勒和博世的资助下探索人工智能、自动驾驶方面的基础研究。
马普学会还会培养100名博士研究生、额外扩充100个高级研究职位，继续挖掘该地区的智力资源，使斯图加特-图宾根地区成为德国人工智能领域的重要研究基地。
从全德角度来看，这样的集群共有五个，其他四个分别位于柏林、慕尼黑两个城市和多德蒙德-波恩、德累斯顿-莱比锡两个地区。未来这些地区或许将成为全世界立志于在自动化、智能生产等领域发展学生的向往之处。
小知识：
图宾根大学(Eberhard Karls Universität Tübingen)建校于公元1477年，已有超过500年的历史是欧洲最古老的大学之一，也是当今11所德国精英大学之一，共培养了9位诺贝尔奖得主，包括德国著名哲学家黑格尔、诗人荷尔德林、天文学家开普勒、作家黑塞、前德意志联邦总统霍斯特·克勒等都毕业于该校。
斯图加特大学（Universität Stuttgart）始建于1829年，位于德国巴登-符腾堡州首府斯图加特，是巴登-符腾堡州的高等学府，不仅是德国顶尖的国立理工大学之一，也是在工程技术领域享有盛誉的世界著名理工大学。它是德国九所顶尖理工大学联盟TU9成员之一。
前者所在的图宾根城是德国著名的大学城（大学生密度最高的城市），距离巴登符腾堡州首府-斯图加特30公里，后者斯图加特城是以其周边以高科技企业而著名，其中代表有戴姆勒（即著名的梅赛德斯-奔驰生产商）、保时捷、罗伯特·博世有限公司、国际商业机器股份有限公司，这些闻名德国甚至是闻名世界的企业都将这里选为他们的总部所在地，这为大学、科研院所的研究与产业结合创造了良好的条件。
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