人工智能前提条件：优化措施

在AI 发展前提条件方面，德国处于研究对象国的中等位置（参见图20-1）。2016年，88%的德国人口上网，因特网使用人数接近7400 万，尽管在绝对数值上处于欧洲领先地位，但由此构成的“国家数据池”规模在国际比较中相对较小，仅相当于中国的10%和美国的35%。德国公共部门数据的质量和可获得性位居13 国中的第七，落后于日本^[3]。此外，德国高科技企业的运作模式和中、美高科技企业迥异——中、美企业立足于数据收集和处理，而德国企业更立足于制造工业。

基于较高的自动化水平，德国有建立“工业数据池”的巨大潜力待开发；要把中小企业也涵盖，就必须建立跨企业的“数据池”。此外，由于欧洲的“碎片化”，德国主体还缺少应用大容量跨境“数据池”的可能。为弥补这些缺陷，德国人工智能战略制定了一系列的措施，例如支持建立欧洲数据空间，审核企业和研究机构间的“数据伙伴关系”，建立国家研究数据基础设施，支持国际的和德国的数据倡议，推动培训数据库的开放，研究工业数据的互操作性以及改善公共数据的可获得性。(www.xing528.com)

全球商用超级计算机500 强中有21 台在德国；此项指标上，德国位列研究对象国的第5 位，落后于中国、美国，甚至一些较小国家（如日本和英国）。和其他欧洲国家不同，德国拥有世界知名的半导体制造商，但其销售额要远低于中国和美国生产商。虽然半导体产品全球可交易，其计算能力通过云系统全球可提取，但目前的贸易冲突显示，在这一领域的依赖性是德国战略的缺陷。

德国每年从研究AI 的信息学研究所毕业有400 多名硕士生，位列研究对象国的第八位。尽管柏林、慕尼黑和汉堡的初创企业生态系统提供优越的学术、文化和自然资源，同时和全球网络和基础设施接轨，吸引了越来越多的外国精英，但仍不及旧金山和伦敦。为推动本国专业技术人员的培训，德国战略将人工智能确定为职业培训和继续教育的固定组成部分。该战略还将中小学的早期培养提上议事日程，但由于2018年年底德国参议院否决数字化一揽子方案而搁浅。