德国人工智能一体化发展路径解析
导读：人工智能已成为德国增强国家科技创新实力、抢占全球科技产业制高点的关键方向。为抓住人工智能带来的发展机遇，同时解决技术研发、人才供给与产业需求之间衔接不足等问题，德国先后在2018年、2020年与2023年发布《联邦政府人工智能战略》并持续修订；在2025年，又启动《高科技议程》。依托国家层面的统筹设计，德国逐步形成“战略引领、高校核心、平台支撑、协同联动”的整体框架，系统推进人工智能教育、科技与人才的一体化协同，构建出更具德国特色的落地做法，也为其他国家在人工智能领域开展教育、科技、人才的系统规划提供了参考。
4月20日，一名男子在德国汉诺威工业博览会西门子展区尝试VR设备。©新华社
1、顶层战略引领：明确教育科技人才一体发展方向
人才既是贯通教育与科技的关键纽带，也是人工智能跃升发展的首要资源。德国以国家战略为主线，通过不断完善顶层方案，厘清教育、科技、人才三者之间的协同关系，从而强化一体化发展的政策指向，为各类具体举措提供可靠的制度保障与资金支持。
参观者在2025年德国杜塞尔多夫国际医疗器械设备展上体验康复设备。©新华社
2018年发布的《联邦政府人工智能战略》明确提出：教育与人才是支撑德国开展人工智能研究的关键因素。战略强调要系统扩展人工智能教育供给，在各类教育体系中普及相关知识与技能，使教育内容能够与未来社会发展所需保持一致。
2020年，德国联邦政府对人工智能战略进行了更新，并将资助规模提高到50亿欧元。德国政府指出，拥有广泛且高水平的专业人才队伍，是德国在全球人工智能研发与应用中保持领先地位的根本支撑；因此需要通过高等教育、职业培训以及继续教育等多种渠道持续增加人工智能人才储备。
2023年，面对生成式人工智能快速演进所带来的新课题，联邦政府再次调整战略，推出《人工智能行动计划》。计划将人才与研究、数据、算力共同列为推动人工智能发展的四项基础要素，并以此作为德国维护技术主权、保持全球领先的重要保障。
2025年，德国新一届政府在首个科技创新顶层战略《高科技议程》中，进一步加强一体化发展的战略导向。议程以人工智能等关键技术为突破方向，并把专业人才的培养与引进作为确保战略落地的核心支撑。为推动实施，联邦研究、技术与航天部在2025年度预算中专门拨出15亿欧元，用于支持人工智能等关键技术的研发创新与人才培养。通过对科技与人才的协同投入，提升德国在关键技术层面的综合竞争能力。
4月20日，观众在德国汉诺威工业博览会观看机械狗表演。©新华社
2、高校核心发力：搭建全链条人才培养与科研支撑体系
德国联邦政府将高等教育视为教育、科技、人才一体发展中的核心枢纽，采取多项举措促进人工智能在高校科研与教学中的深度融合，进一步增强高校在研究与育人方面的能力。
推出“高等教育中的人工智能资助倡议”，推动人工智能向高等教育体系全面融入。德国联邦政府与各州政府于2020年11月共同通过“高等教育中的人工智能资助倡议”。依据该倡议，联邦与州政府在2021年至2025年间按9∶1比例共同投入约1.33亿欧元，用于支持高校将人工智能系统纳入教学体系。资助主要面向两类任务：其一是支持高校建设人工智能课程体系或教学模块，以强化学术型人才培养；其二是支持人工智能技术在高校教学与管理场景中的应用。就资金强度而言，独立申请的高校最高可获200万欧元；联合其他高校申请的最高可获500万欧元。最终该倡议共资助项目54个，覆盖81所高校。
大幅增设人工智能教授岗位，夯实高校发展根基。2018年德国联邦政府在首版人工智能战略中提出：到2025年，全国新增至少100个人工智能相关教授岗位，以破解高校师资不足问题，并提升学术研究与教学水平。该目标已于2022年提前达成。至2023年，联邦研究、技术与航天部依托洪堡基金会、德国科学基金会、人工智能能力中心以及预聘-长聘计划等多元途径，实际新增的教授岗位已超过150个。这些岗位分布在德国多所综合大学与工业大学，为德国人工智能的学术研究与人才培养提供了坚实基础。
设置人工智能相关学位项目，形成从本科到博士的完整培养链条。德国高校已开设覆盖全面的人工智能专业课程，内容涵盖机器学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉、机器人等人工智能关键方向；课程数量在欧洲处于前列。同时，德国高校高度重视人工智能的跨学科属性，将相关知识融入哲学、经济学、医学、传媒、法学等传统学科领域。截至2022年，除计算机科学专业外，人工智能跨学科课程数量实现增长五倍，总计达109门，其中多数课程采用“开放课程”机制，向各专业学生开放。
为进一步强化人工智能硕士与博士层次人才培养，2022年，联邦研究、技术与航天部联合德国学术交流中心，启动以德国计算机先驱康拉德·楚泽命名的研究生项目——“康拉德·楚泽人工智能卓越学院”。该项目突出跨学科、跨领域与国际化教学特点，汇聚学术界与产业界的高水平专家组建导师团队，为学生提供学术指导、研究选题与实践机会，并支持其开展国际交流。三所学院分别由达姆施塔特工业大学、德累斯顿工业大学与慕尼黑工业大学牵头，联动多个科研机构与企业共同建设，围绕机器学习、可信人工智能以及健康人工智能等重点方向展开教学与研究。各学院每年可获得联邦研究、技术与航天部提供的最高300万欧元办学资金。
一名观众在2025年德国柏林国际消费电子展上与人形机器人握手。©新华社
3、打造平台载体：提升科研创新与人才培育的协同效能
德国强调建设多样化的平台载体，统筹高校、科研机构与产业界资源，推动科研创新与人才培养的深度协同，从而在人工智能发展中破解算力、技术与人才等瓶颈，形成以“能力中心引领、专业联盟支撑、基础设施保障”为特征的协同发展格局，提升教育科技人才一体推进的整体效益。
建设人工智能能力中心，打造人工智能研究“国家队”和人才培养高地。德国联邦政府自2018年起，在柏林工业大学、多特蒙德工业大学、德累斯顿工业大学、图宾根大学以及慕尼黑大学等5所顶尖高校布局建设5个人工智能能力中心，覆盖机器学习、大数据、计算机视觉等主要研究方向与方法体系。能力中心致力于推动前沿科学突破，培养青年科技人才，形成在国家层面具有示范性的人工智能技术研发、应用与人才培养核心平台。
能力中心以高校为依托，联合科研机构共建，并与企业紧密协作，共同构成资源共享、互联互通的国家级人工智能协作网络。2022年，联邦研究、技术与航天部将对能力中心的资助方式由短期项目制调整为长期的机构式资助，以通过更稳定的经费支持，为人工智能研究与人才培养提供持续保障。联邦研究、技术与航天部与中心所在州政府按5∶5比例共同提供长期资助，年度总规模可达1亿欧元；各能力中心每年获得的资金在1500万至2500万欧元之间浮动。
组建网络化德国机器人研究所，形成国家级机器人研究联盟与人才“锻造工厂”。机器人技术是人工智能的重要组成方向，为德国创新带来关键机遇。2024年，联邦研究、技术与航天部联合14所顶尖高校与科研机构，并联合20余家合作单位成立德国机器人研究所（RIG），在四年内提供2000万欧元资助，目标是推动顶尖机器人技术的研究与教育，助力德国在具身人工智能领域成为全球引领者。RIG制定以研究为导向、贯通从本科到博士各培养阶段的人才培养方案，旨在应对机器人领域不断增长的人才需求。具体举措包括：开设机器人学导论课程，引导本科生进入机器人研究方向；推出英文授课的机器人学硕士项目，并设置快速通道的博士项目，以加快高层次人才成长；同时通过行业实习与专项培训，提升学生的产业实践能力。
建设国家高校高性能计算网络，破解科研算力瓶颈。国家高校高性能计算网络（NHR）是由德国联邦政府与各州政府共同资助的国家级人工智能基础设施项目，其宗旨在于整合并提升高校高性能计算能力，为科研人员提供具备国际竞争水平的算力支持。NHR由亚琛工业大学、达姆施塔特工业大学、德累斯顿工业大学、埃尔朗根-纽伦堡大学、法兰克福大学、哥廷根大学、柏林大学联盟、卡尔斯鲁厄理工学院以及帕德博恩大学等9所高校计算中心共同组成，覆盖德国主要科研聚集区域。
除为人工智能、大数据等前沿研究提供关键算力支撑外，NHR同样重视人才培养，设置从基础到高级的一系列培训课程，强化科研人员的技术与方法能力，并设立NHR研究生院，每年提供最多9个博士奖学金名额。资金方面，联邦研究、技术与航天部与各州政府共同投入，每年为NHR提供6250万欧元，资助周期为2021年至2030年。2024年，联邦研究、技术与航天部在《德国人工智能计算基础设施行动计划》中进一步提出，将为NHR配备适配人工智能应用的处理器，以持续增强其技术支撑效能。
人工智能技术正成为驱动新一轮科技革命与产业变革的核心动力，而教育、科技、人才三者的深度融合则是实现人工智能高质量发展的关键路径。德国在统筹推进人工智能教育科技人才的一体发展过程中，逐渐形成了以国家顶层战略为牵引、以高等教育为核心枢纽、以平台载体为支撑，并有效联动高校、科研机构与产业界的协同发展模式。该模式可为各国应对人工智能发展带来的挑战、完善相关领域布局提供借鉴经验，也为人工智能技术的持续演进注入更为持久的动力。
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