城市洞察丨德国人工智能产业与空间布局浅析(上篇)

世界最大的人工智能研究机构之一

德国人工智能研究中心（DFKI），是德国顶级的人工智能研究机构，也是目前世界上最大的非营利人工智能研究机构。DFKI于1988年成立 ，在萨尔布吕肯、凯泽斯劳滕、不莱梅等地均设有研究机构，同时在柏林也设有项目办公室。其研究方向覆盖人工智能的主要产业方向，包括：大数据分析、知识管理、画面处理和理解和自然语言处理、人机交互、机器人等。由于非常注重对从研究到实际应用的转化，将近30年来形成了大量的产业成果——孵化设立了84家分拆公司，创造了2500个工作岗位。

德国人工智能研究中心的CEO沃夫冈•瓦尔斯特尔(Wolfgang Wahlster)教授是德国总理默克尔的科技顾问，也是“工业4.0”构想三人发起者之一。

截止2018年1月，该研究中心拥有500多位资深研究工作者，以及来自60多个国家的384位高校毕业生，在这里进行项目研发。DFKI的研究室主任都是德国大学的教授，以及全世界很多精英研究机构管理领导委员会成员，包括：德国国家科学院、欧洲科学院、瑞士皇家科学院、德国自然与文学科学院、德国自然与工程科学院、柏林勃兰登堡自然与人类学科学院等知名科学院的院士。

DFKI的研究资金除了来自包括Google、Intel、 微软、宝马、SAP、Airbus等在内的全球顶级科技企业，同时还有一部分来源于政府机构，例如欧盟、德国联邦教育和研究部、德国联邦经济事务与能源部、德国联邦政府以及德国研究基金。研究中心每两年会接受项目的审计与进程评估，德国联邦教育和研究部也会定期对研究中心进行评估。企业也可以入股研究中心，成为未来技术研发领域的决策人。

人工智能优势领域

从基础到分析到应用类技术全领域研究

德国人工智能研究中心的优势领域与竞争力，主要体现在这22个方面：

空间载体：五个城市分别拥有

研究、转化与测试功能分支

研发项目由18个研究部门（研究组）、10个能力中心以及7个生活实验室进行开发。研究部门大部分是与当地大学一起合作，进行应用技术导向型的研究。能力中心则是知识、技能与技术结合的载体；生活实验室则是将最领先技术进行展示、测试、评估的空间。

图片来源：华高莱斯根据谷歌地图制作

数据为本，专攻数据处理50多年

弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所位于波恩市边上的小城圣奥古斯汀（Sankt Augustin），该研究所的前身是1968年成立的数学与数据处理协会（GMD,1968-2001）。

当时联邦德国认为核能研究领域应向计算机数据处理领域转变而设置了大科学研究院，由波恩大学数学系的应用数学研究所扩张而来；1998年，数学与数据处理协会（GMD）开设了自动智能系统研究所，也就是现在的弗劳恩霍夫IAIS。因为其50年的数据处理科学研究传统，弗劳恩霍夫IAIS在大数据应用研究领域，如数据科学、样本识别、系统建模以及分析等方面位于欧洲领先地位。目前有200位科学家在此机构工作。

人工智能优势研究领域

数据分析为核心的智能领域

弗劳恩霍夫智能分析和信息系统研究所下设五个研究部门分别是：自适应反应团队、网络媒体部门、媒体工程部门、知识挖掘部门、企业信息系统部门。主要的研究领域为：数据科学、多媒体模式识别、深度学习、认知机器人、人工智能、语义技术与关联数据。而在其将与数据相关的人工智能技术应用转化的未来实验室里主要研发以下几种技术：

• 信用卡诈骗识别技术

• 数字化辅助及实时推荐技术

• 文档自动识别技术

• 语言识别技术

• 自动驾驶技术

• 机器人编程学习

• 数据科学家深度学习培训

• 企业知识图像

• 智能广告：自适应内容

其中，最引人注目的一项研究就是用摄像头替换传感器的自动驾驶技术：2016年12月启动的AutoConstruct研究项目，该项目由德国政府负担部分资金，旨在设计一系列待用、成本优化的摄像头，可替代自动驾驶用传感器。该研究机构还担负着开发相关图像处理软件的职能。对自动驾驶车辆而言，在高速上建立建站挑战性较高：道路较窄，车道更窄，容易引起拥堵。倍感压力的驾驶员们通常会采用不太安全的方式予以应对，容易引发交通事故。传感器系统和自动驾驶系统的算法无法应对复杂的交通情况，如：车道标记重叠、指向标数量有限、传感器难以识别锥形交通路标（traffic cones）。路标还含有允许车速等信息。

特斯拉引以为傲的系统，再怎么智能都无法真正辨别路上所有范围内的所有标识——即便它足够的高清、计算速度足够的快。除了天气外，车道标记重叠、指向标数量有限、传感器难以识别锥形交通路标（traffic cones）以及含有允许车速等信息的路标，往往都是造成车辆无法识别的主因。

就此问题，弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究院（Intelligent Analysis and Information Systems，简称：IAIS）的研究人员正采用人工智能攻克技术难关。Stefan Eickeler负责目标识别，他表示：“我们的新技术使系统能够读取并理解路标的意思，精确度极高。获取数据后将从语义层级进行数据处理，确保系统能够完整地了解所表达的含义，以便车辆处理该数据。通过深度学习功能，我们能让软件学会如何更为快速、高效地识别路标表达的内容。” 采用该方法后，未来导航系统和驾驶辅助系统能够共同协作，正确地区分高速公路上的出口标识，更为精确地调整车辆间的行驶间距并及时调整车速。

该设备尚在研发阶段，将基于当前采用的车用摄像头技术，每秒帧数为20-25。该系统能否分析运行中的图像，识别信息标识、交通车道标线（traffic lane marking）和LED交通信息等的相关信息。未来愿景：摄像头将成为自动导航系统的主接口，使各类传感器变得多余，可有可无。

不仅关注前沿技术，

同时也致力于人工智能的未来人才培育

与所有弗劳恩霍夫的分支机构一样，IAIS十分注重人才的培育与科学的传播普及。早在2014年，IAIS就与谷歌合作发布了名为“Open Roberta”的云平台，它的目的是简化小型机器人的编程工作，希望通过Open Roberta，鼓励儿童利用“乐高头脑风暴”来编程。

所谓的“乐高头脑风暴”基本上都是可编程的机器人。谷歌与IAIS合作的部分内容是将所需软件放在云中并且将软件开源，这样就可以让编程变得更加容易，让学生们无需安装任何软件或工具，也不用对软件进行升级。还将为教师们提供关于如何在兼顾男孩和女孩的不同兴趣的情况下使用Open Roberta的辅导内容。Open Roberta项目已面向德国16个州的所有学校开放。

国际化的片区、自由化的研究领域

来营造区别于传统德国的研究氛围

“这是一个完全开放的领域，没有人能预见AI会变成什么”

——Martin Stratmann 马科斯普朗克学会主席

赛博谷从开始建立就并不局限于德国本土。在这里，英语是第一语言，“如果你想进入AI世界，你必须说英语”赛博谷的协调工作人员Tamara Almeyda说道。“有些德国的研究人员甚至不会用德语来讨论AI话题，这里的任何研究都是用英语完成的。”

赛博谷以马普研究所的30个三年制的博士学位为吸引，收纳来世界各地的AI人才。在这三年内，这些人工智能领域的年轻人才可以研究任何他们想研究的课题。如，放弃了加州NASA研究工作的Sarah Bechtle，来到赛博谷开始其博士研究生涯。Sarah Bechtle觉得自己对AI伦理与政府政策研究感兴趣，他表示：“虽然是机器人与机器学习博士，但是在这里，只要我们能很好地解释清楚我们研究与AI的相关性，我们就是自由的。” 在赛博谷，Sarah Bechtle并不被要求与任何企业合作，但如果她需要调用自动驾驶的数据作为研究的基础材料，那么她可以与赛博谷内的宝马和保时捷公司合作。

巴符州强势机器人产业基础作支撑

赛博谷区别于其他研究片区的一个核心竞争力在于，不仅拥有学术机构与大学，更有强势的巴登符腾堡州的智能与机械产业基础。片区内的雷宁根（Renningen）小城是博世集团的研发总部所在地，也是赛博谷人工智能机器人学习领域核心片区。

全世界52%的自动驾驶专利来自德国，排名前十的企业中有六家是德国企业，而其中的NO.1就是博世，博世在2010-2017年之间以958项自动驾驶专利排名世界企业第一，远超谷歌。

无人驾驶汽车专利拥有量前十的企业排行（2010年1月-2017年7月专利数量）

数据来源：科隆德国经济研究所

鼓励在赛博谷区域的大学生

积极创办AI企业 

学习硅谷的一个重要因素就是，像斯坦福大学为硅谷的数字科技产业创造的建设性创业氛围一样，为赛博谷创造人工智能的创业氛围。因此，赛博谷旨在打造全新的“创业文化”。