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投書：德國身為工業強國　AI發展為何步調遲緩

楊聰榮 2025年02月11日 07:00:00

德國在AI發展中的挑戰主要體現在技術研發與商業化之間的脫節，以及產業結構轉型的緩慢。（德國「畫報」AI製圖／合成畫面／取自畫報、freepik）

德國的人工智慧發展戰略為全球AI探索提供了重要的參考價值，特別是如何從傳統工業強國成功轉型為數位時代的領航者。德國一向以其精密工業和技術創新而聞名，但在人工智慧浪潮中，這個工業4.0的先驅卻顯得步伐遲緩。這樣的矛盾凸顯出傳統優勢與新興技術結合中的挑戰，也帶來了深刻的啟示：單憑過去的積累已無法應對數位轉型所需的靈活性與速度。

德國在AI發展中的挑戰主要體現在技術研發與商業化之間的脫節，以及產業結構轉型的緩慢。雖然擁有深厚的基礎研究實力，但技術商業化能力不足，使得許多研究成果難以轉化為市場價值。另一方面，傳統製造業根基穩固的優勢也成為阻力，尤其是以中小企業為主的產業結構，創新資源有限，數位化進程相對遲滯。然而，德國並未固守傳統，而是提出了以可信賴AI為核心的新發展路徑，強調AI技術應該融入既有的工業體系，發揮工業數據應用的潛力，打造與製造業高度融合的智慧解決方案。

值得注意的是，德國在AI戰略中所體現的價值導向與信任機制為全球科技治理提供了新思路。他們強調AI系統應該具備透明性與倫理責任，這不僅符合歐洲的人文傳統，也為如何在技術快速發展中維持社會信任樹立了榜樣。同時，德國深知在AI領域孤軍奮戰難以取得突破，因此積極推動歐洲範圍內的跨國合作，通過建立統一的數據標準與共享資源機制，形成集體優勢。這種協作模式打破了國家界限，為解決全球性問題提供了可行的框架。

從德國的經驗中，發展中國家和工業國家都能汲取不同的教訓。對於發展中國家來說，德國的AI發展歷程提醒我們應該避免重蹈覆轍，不應盲目模仿發達國家的路徑，而是應該結合自身特點，利用後發優勢找到差異化的發展方式。至於其他工業國家，則需要審視自身的數位轉型進度，強化創新生態系統的建設，並積極推動跨國合作，以縮小與新興科技國家的競爭差距。

德國的人工智慧發展道路同時也揭示了三個關鍵方向：整合創新、開放合作與價值引領。這意味著未來的技術發展不僅需要將傳統產業與新技術緊密結合，創造具有市場競爭力的特色應用，還需要建立全球性的協作機制，實現資源共享與共同進步。此外，技術發展必須與倫理標準、社會責任以及可持續發展相結合，從而推動科技造福全人類。

德國的AI發展歷程無疑是一個值得深思的案例。它展示了一個工業強國如何以務實態度在數位時代重新定位自己。這種既保持傳統核心優勢，又不斷自我革新的模式，為其他國家提供了重要借鑒。面對日益激烈的全球AI競爭，德國的故事告訴我們，AI的未來不僅關乎技術，更關乎策略與價值。「AI in Germany」的崛起或將成為一個新的全球標杆，為各國的科技發展道路帶來深遠啟發。

※作者為中台灣教授協會理事長／任教於台灣師範大學

AI 人工智慧產業台灣半導體德國

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