都市村庄：欧洲人工智能和网络安全中心 / BIG
BIG公布了位于斯洛伐克首都布拉迪斯拉发(Bratislava)的科技园区设计方案，其为环绕中心庭院的互联式建筑所组成的都市村庄。该园区致力于打造以人工智能创意和网络安全中心的生态系统建构。方案由BIG联合Inflow,Pantograph,BuroHappold和ARUP共同呈现，包含起伏光伏屋顶下的十二个独立结构集合体，共同勾勒了这位于喀尔巴阡山脉(CarpathianMountains)脚下建筑的轮廓。
项目距离市中心仅10分钟的车程，取代了原有的军事医院，摇身一变成为了科技网络安全的技术园区。方案设置了一定的空间差异性，外围建筑均包含公共空间，而靠内的四栋建筑则用于公司内部活动所需。园区西北侧呈开放状态，与容纳有一系列娱乐互动空间的公园相连，继而能够将园区的户外活动空间翻倍。
与其设计一个封闭的实体，我们选择将该园区打造成一个由互相连通的建筑组成的都市村庄，包含一系列的公共路径和都市广场。起伏的光伏屋顶下，多元化独立建筑单体的组团共同勾勒了项目的外轮廓，有如从森林公园中生长而出一般，也好似小喀尔巴阡山脉的人造附加物。联合一旁的高校，该科技园区意在激发布拉迪斯拉发全新创新街区的打造。-BjarkeIngels,BIG创始人及创意总监
园区内部的庭院意在成为当地社区的焦点之一，设有零售、教育、运动和文化空间。园区建筑每四栋就会形成带有天光的中心庭院，而每栋建筑内的主厅也都配有被社交空间环绕的主楼梯，以及丰富的亲生物设计元素。方案还以碳中和为目标，建材选用木材，以确保项目的低碳足迹。园区的电能来自可再生能源，包括光伏屋顶和地源热泵。BIG的方案为国际竞赛的获胜提案，该项目计划于2024年开始建造。
项目图纸
△建筑模型
△建筑模型
△分析图
△分析图
△分析图
△分析图
△分析图
△分析图
△分析图
△分析图
项目信息
基地面积: 90,000平方米
建筑面积: 55,000平方米
项目合作: Inflow,Pantograph,BuroHappold,ARUP
责任合伙人: BjarkeIngels,AndreasKlokPedersen
项目总监: IoannisGio
项目团队: AndyYoung,MatildeTavanti,LudkaMajernikova,CarmenSimone,BoniYuen,FlorenciaKratsman,GualtieroMarioRulli,JasonChia,LorenzoBoddi,MariadeSalvadorArnaiz,MichelaCardia,PedroNunes,RichardSeanMcIntyre,RihardsDzelme,SashaLukianova,SolveigJappy,StefanPlugaru,VincentKatieninKonate,YoungjinJun,AnnaMariaPazurek
欧洲在全球人工智能竞争中的地位及战略分析
人工智能已成为全球竞争的焦点，为抢抓这一重要战略机遇，欧洲各国纷纷出台相关战略推动人工智能的发展。本文评估了欧洲在全球人工智能竞争中的地位，比较了欧洲各国人工智能战略，并讨论了欧盟层面的相关政策和计划。
欧洲在全球人工智能竞争中的地位
人工智能全球竞争态势日趋激烈，国家之间的人工智能竞争力可通过市场份额、投资水平、创新能力以及道德监管力度来衡量。总体而言，欧洲在人工智能竞争力的许多关键方面落后于中美等国，但在道德监管方法上处于领先位置。
市场份额。以人工智能初创企业数量作为衡量标准，2018年一项研究指出，全球排名前三的国家依次为美国、中国和以色列，分别拥有1393家（40%）、383家（11%）、362家（11%）人工智能初创企业；四个欧洲国家跻身前十，分别是英国（第四位）、法国（第七位）、德国（第八位）、瑞典（第十位）。但总体而言，欧洲仅次于美国，共拥有769家人工智能初创企业（占全球总数的22%）。这表明，虽然欧洲单个国家缺乏全球竞争力，但若欧洲加强其数字单一市场，将有望成为人工智能主要参与者。
投资水平。尽管自2008年以来持续增长，欧洲在人工智能领域的私人投资仍落后于美国和中国。2016年，欧洲在投资基金上的投入仅为24~32亿欧元资金，而亚洲、北美的投资额分别为65~97亿欧元、121~186亿欧元。过去十年中，私募股权和风险投资公司占欧洲人工智能相关交易量的75%。此外，英国、法国和德国吸引了人工智能公司的大部分投资，证明欧洲人工智能发展极不平衡。
创新能力。欧洲在创新方面的表现不断提高，根据2020年版《欧洲创新记分牌》，2020年欧盟整体创新绩效有所提升，与2019年相比，25个欧盟国家的创新绩效有所改善，其他绩效较低国家也有较大进步。自2012年以来，欧盟的平均创新绩效提高了近9个百分点，甚至在2019年首次超过美国。与全球竞争对手相比，欧盟的平均创新水平领先于美国、中国、巴西等国，但落后于加拿大、韩国、澳大利亚和日本。
道德监管。在人工智能监管和伦理方面，欧洲的表现优于其他国家和地区，注重探讨人工智能的法律、伦理和责任问题。欧洲早期对负责任和安全人工智能的关注，增加了其在制定道德监管标准方面的优势，其《人工智能白皮书》及其未来所有立法，都可能影响全球人工智能道德监管辩论，尤其是欧盟在数据隐私法规方面的经验，如《通用数据保护条例》（GDPR）等，可为新兴技术建立全球规范。此外，欧洲更容易接受尊重消费者基本权利的人工智能技术，随着全球标准的实现，这类技术有望迅速投入应用，给欧洲带来先行者优势，尤其是医疗、交通、能源等高风险应用领域。
欧洲各国在人工智能方面的战略及举措
为应对人工智能带来的挑战，法国、英国、德国、瑞典、芬兰、爱沙尼亚等欧洲国家纷纷制定人工智能战略，寻求以有益于社会的、合乎道德的方式推动人工智能发展。
（一）法国
2018年，法国政府发布《有意义的人工智能：走向法国和欧洲的战略》报告，首次明确了法国对待人工智能的态度，其文件标题中使用了“欧洲”一词，强调有必要将欧洲数据生态系统视为相关国家的共同利益，引入“产生、共享和管理数据”的新方法。同年3月，总统马克龙公布《法国人工智能发展战略》，宣布未来五年投资15亿欧元用于人工智能研发，强调在这一领域引领“欧洲之路”。该战略的四大重点为：一是加强生态系统建设以吸引最优秀的人才；二是制定开放的数据政策；三是建立支持新兴人工智能企业的监管框架；四是制定符合道德规范和可接受的人工智能法规。该战略还强调与人工智能相关的伦理考虑以及包容性和多样性等。
目前，法国在人工智能方面的努力初显成效。一份报告称，截至2019年底，法国已为人工智能初创企业筹集12亿美元，超过英国，成为欧洲人工智能融资领域的领跑者。此外，英国脱欧后，法国有望成为科技公司在欧洲的首选目的地，谷歌、Facebook、IBM、三星和微软等公司均已在巴黎开设或计划成立人工智能研究中心。
（二）英国
自2016年以来，英国陆续发布《机器人技术和人工智能》《人工智能：未来决策的机会与影响》《在英国发展人工智能》等战略文件，出台速度快、节奏紧凑且面面俱到，彰显出英国对引领人工智能未来发展的雄心和期待。2018年4月，英政府宣布投资10亿英镑用于其“人工智能行业协议”，该协议提出了人工智能发展愿景，即通过促进公私领域人工智能研发，投资科学、技术、工程和数学（STEM）教育，改善数字基础设施，培养人工智能人才，加强数字能力等，推动英国成为全球人工智能中心，提高各行业生产力，并建立英国在数据安全和道德伦理等方面的全球领导力。
英国人工智能战略确定了国家优势，并列出需要进行针对性投资的领域，但这些投资缺乏明确的时间规划。此外，若英国脱欧后无法与欧盟达成关系协议，可能导致国际科技公司从伦敦迁往欧洲其他地区，英国不仅失去欧盟研究资金和人才，还有可能失去获取欧洲数据资源的机会。
（三）德国
2018年11月，德国联邦政府通过了《人工智能战略》，正式将人工智能提升至国家战略高度，并提出3个目标：一是将德国和欧洲打造成人工智能的领先基地；二是合理及负责任地开发和使用人工智能；三是在伦理、法律、文化和制度等多个方面加强社会对话与引导。根据该战略，德国政府将在2025年前拨款30亿欧元支持人工智能的研究和产业升级。2020年12月，德国根据近些年形势变化及新冠疫情的现实需求对其《人工智能战略》进行修订，将对人工智能的资助从30亿欧元增加到50亿欧元。新版《人工智能战略》强调基础研究、转化与应用、监管框架等，并包括可持续性、环境与气候保护、抗击流行病等重点议题。
德国致力于负责任地开发和使用人工智能，旨在通过促进创新技术向工业应用转化来扩大经济优势。此外，德国为人工智能研发分配了相较于其他欧洲国家更多的资金，并将研究重点放在技术研究和转化等方面。
（四）瑞典
2018年5月，瑞典发布《国家人工智能方法》，阐述了该国人工智能目标，包括制定安全、可持续和合乎道德的人工智能标准和原则，改善数字基础设施，增加数据获取渠道，以及在欧盟发挥积极作用等。该战略指出瑞典缺乏人工智能专业人才，强调在合乎道德、可靠、安全和透明的法律框架内加强人工智能的基础研究和应用研究。此后，瑞典政府采取若干针对性举措，并取得良好进展。例如，自2018年5月以来，政府已向数所大学投资约370万欧元，帮助培养人工智能专业人才；在哥德堡的林德霍尔曼科技园建立国家人工智能中心，以促进公私合作、加强瑞典公司的科技实力等。
（五）芬兰
芬兰人工智能国家战略突出强调加大投资，培养、保留和吸引人工智能人才。其在人工智能领域保持全球竞争力的举措是对公民进行培训，全面科普人工智能技术对社会的潜在影响。为此，芬兰开发了免费的、首创的在线课程，面向所有公民开放，旨在提高其人工智能素养。未来，芬兰计划向所有欧盟公民免费提供人工智能在线课程。芬兰政府打算采取进一步措施来推动人工智能发展，包括制定中小企业参与计划，与爱沙尼亚、瑞典等合作，组建欧洲顶尖的人工智能测试实验室等。
（六）爱沙尼亚
爱沙尼亚是电子政务的先驱，也是世界上数字化程度最高的国家之一，技术基础雄厚，拥有诸多独角兽创业公司或估值超过10亿美元的私有公司，如Skype、Playtech、Bolt等。在《2019年克拉特报告》中，相关专家评估了公私部门就人工智能开展合作的方式，为《短期（2019~2021）人工智能国家战略》提供了依据。爱沙尼亚政府计划至少投资1000万欧元实施上述战略，并根据其实施经验和教训制定长期规划。爱沙尼亚人工智能战略强调增加公共部门投资和研发，促进可信任人工智能的发展，其在公共部门应用人工智能解决方案的目标是“增加以用户为中心的服务，改善数据分析过程，提高国家工作效率”。自2019年10月以来，爱沙尼亚在全国的公共部门至少部署了23个人工智能解决方案，目标是至2020年底拥有至少50个人工智能应用案例。
（七）其他国家
近期发布人工智能战略的其他欧洲国家包括奥地利、比利时、丹麦、意大利、立陶宛、卢森堡、马耳他、挪威、波兰、葡萄牙和西班牙。此外，奥地利、爱尔兰和意大利已建立国家人工智能工作组。葡萄牙、罗马尼亚和西班牙已将人工智能纳入其国家数字化战略。这些倡议大多强调加强作为人工智能基础的国家研究，建立人工智能中心，致力于支持工业界和中小企业，改善公众、行业从业者和公共部门之间的数据共享等。
欧盟对人工智能的态度
除国家层面的努力外，欧盟近年来还制定政策、提供融资机会，以推进欧洲人工智能的发展。
（一）欧盟资助人工智能研发
欧盟发挥作用的主要途径之一是其融资机制，作为《2021~2027年多年期财政框架》的一部分，欧盟委员会提出“数字欧洲计划”，意味着将92亿欧元投资于高性能计算、人工智能、网络安全和高级数字技能等。2004年以来，人工智能已被纳入欧盟研发预算，重点关注机器人，2014~2020年，机器人技术的投资增加了7亿欧元。此外，欧盟机器人研发计划也获得了21亿欧元的私人投资。
2014~2017年，欧盟在“地平线2020”多年研发资助计划下，向人工智能相关研究投资了约11亿欧元。在后续的“地平线欧洲”项目下，欧盟委员会提议投资1000亿欧元用于研发和创新，以加强欧盟的科技优势、提高创新能力和就业水平、增强全球竞争力、维持欧洲的社会经济模式和价值观。新成立的欧盟委员会已将投资人工智能作为其加强欧盟数字主权举措的一部分。
2019年11月，欧洲投资基金和欧盟委员会宣布推出一项新的人工智能和区块链投资计划，承诺在2020年提供1亿欧元资金用于支持人工智能初创企业。该基金通过向初创公司提供股权和资助，寻求缩小欧盟面临的投资差距。2021年该基金可能继续提供35亿欧元的投资资金，用于投资早期技术以鼓励创新。2020年12月，欧洲投资银行集团宣布一项新融资工具，与欧洲投资基金及私人投资者合作，为欧洲从事人工智能系统研发的公司提供1.5亿欧元资金，以弥补欧洲人工智能领域数十亿欧元的资金缺口。
欧盟《人工智能白皮书》指出，2017~2019年，欧盟用于人工智能的研发资金上升至15亿欧元，与前一阶段相比增长了70%，但它同样指出，欧洲在研究和创新方面的投资相较于世界其他地区仍略显不足。
（二）欧盟委员会不断发展的方法
除为研发提供资金外，欧盟委员会还寻求以其他方式推动人工智能的发展。
制定政策文件。2018年4月，欧盟24个成员国和挪威就“人工智能合作宣言”达成共识。此后其他欧盟成员国和英国也签署了这项声明。这份没有约束力的声明呼吁“欧洲在人工智能问题上采取全面综合的方法”。2018年4月，欧盟委员会通过《人工智能通讯》，阐述了欧盟对待人工智能的方法，重点关注人工智能伦理，旨在提高欧盟的技术及工业能力，为欧洲应对人工智能带来的社会、经济变化做好准备，并建立适当的道德和法律框架。2019年4月，欧盟委员会发布《人工智能道德准则》，指出所有人工智能应用程序应遵守七项要求，方可视为可信任，包括人的能动性和监督，技术稳健性和安全性，隐私和数据治理，透明度，多样性、非歧视和公平性，社会和环境福祉以及问责制。2020年2月，欧盟委员会发布了《人工智能白皮书——欧洲追求卓越和信任的策略》《欧洲数据战略》和《塑造欧洲数字化未来》三份政策文件，作为“塑造欧洲数字未来”战略的一部分。
成立人工智能高级专家组。2018年6月，欧盟委员会成立人工智能高级专家组，该小组由来自学术界、商业界等52名人工智能专家组成，就人工智能战略的实施向欧盟委员会提供咨询。2019年4月，人工智能专家组发布《人工智能道德准则》，同年6月，发布《可信任人工智能的政策和投资建议》，提出33项建议，致力于改变监管和投资环境，引导人工智能技术向可持续、值得信赖的方向发展。
启动人工智能相关计划。2018年12月，欧盟委员会发布“人工智能协调计划”，强调欧洲各方在关键领域加强合作的必要性，鼓励加大对创新型中小企业的投资力度，构建欧洲人工智能数据平台，制定道德准则同时确保建立有助于创新的法律框架以及处理与人工智能应用有关的安全问题等。2019年1月，欧盟启动“欧洲联盟人工智能”（AI4EU）项目，汇集了21个国家的79家顶级研究机构、中小企业和大型企业，旨在促进欧洲人工智能生态系统建设，为人工智能技术潜在用户提供服务和支持。该项目耗资2000万欧元，持续三年，试图在欧洲建立集人工智能知识、工具和研究资源于一体的网络平台。
特点分析
一是欧洲数字市场分化。目前，欧洲部分国家尚未制定人工智能战略，另一些国家已全面实施人工智能计划，人工智能发展水平各不相同，北欧国家普遍处于领先地位，而南欧和东欧国家则趋向于落后。此外，欧洲各国政府推出各自的人工智能战略及方法，大多数未经协商，加之欧洲的信息技术资产分散在不同国家，使得欧洲各国难以发挥共同优势、吸引人才资本和外部投资，从而缺乏全球竞争力。因此，尽管欧洲拥有强大的工业基础、较高的科研水平，但其在人工智能方面的表现远未达到应有水平。
二是英国脱欧可能会对欧洲人工智能发展造成影响。英国人工智能研究在全球颇具影响。伦敦是欧洲最重要的人工智能中心，初创企业密度较高，拥有1000余家人工智能公司、35个科技中心，以及阿兰·图灵研究所等著名人工智能研究中心。在欧洲加强数字单一市场建设时，英国脱欧意味着一个重要的欧洲国家正在朝不同方向发展，可能会对欧洲数字单一市场建设产生长期影响，减缓欧洲在人工智能方面集体进步。
三是欧洲积极寻求人工智能监管方面的先发优势。与其他国家/地区战略最大区别在于，欧洲战略高度关注道德、可信任、可持续发展以及人工智能系统的应用。欧盟层面及国家层面的举措也反映出欧洲发展“以人为中心”的人工智能并成为该领域领导者的愿望。可信赖人工智能奠定了欧洲建立和使用人工智能道德准则的基础，可能成为欧盟战略领先世界的关键。作为欧盟委员会道德准则的一部分，为欧洲诸多人工智能公司建立合规制度，将有助于推广欧盟人工智能开发和使用的规范。
免责声明：本文转自国防科技要闻，原作者蔡文蓉。文章内容系原作者个人观点，本公众号转载仅为分享、传达不同观点，如有任何异议，欢迎联系我们！
转自丨国防科技要闻
作者丨蔡文蓉
编辑丨翟丽影
研究所简介
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欧洲人工智能战略解读：走向以人为本的人工智能时代
根据NilsJ.Nilsson（斯坦福大学教授，著名人工智能专家）的定义，人工智能这一术语可用来表示任何能很好地做出预测的技术（软件、算法、处理流程以及机器人等）。这改变了机器只能“愚蠢”地接受人类指令的传统印象。如今，海量数据使机器能够自我学习，并变得智能化，同时拥有卓越的分析能力，有时甚至超过人类。
正如电力或蒸汽机，人工智能会成为深刻改变人们生活各个方面的通用技术。当下，人工智能已经在日常生活中扮演重要角色。如，基于机器学习的文本和语音识别或翻译已被越来越多地运用，算法推荐为那些浏览网页的用户提供产品建议，或为那些在社交媒体上浏览内容的人量身定制新闻。未来将有更大的改变，包括无人驾驶汽车、无人快递机、健康分析和精准医疗、网络安全应用和加密货币、自动欺诈检测、自动生产线等。由于高性能计算和海量数据的可用性，人工智能技术的应用将不断超越人类极限。
人工智能带给经济的影响是显著的，并为拥抱它的国家和公司带来许多机会。据估计，采用认知系统与人工智能技术，将使全球商业收入从2016年的64亿欧元，增长到2020年的378亿欧元之多。预计到2030年，人工智能将为全球经济贡献12.8万亿欧元，相当于现今全球GDP增长了14%。实际上，通过采用自动化与机器生产，人工智能技术（机器学习）将显著提高生产效率，到2035年预计可提高40%。
人工智能竞赛与各国战略
全球人工智能的发展已处于狂热之中。2012年至2017年期间，专门从事人工智能应用的初创企业的全部风险资本融资的年复合增长率为85％。仅在2016年至2017年间，资金就增加了两倍以上，达到110亿欧元之多。大企业正在竞相收购以人工智能为重点的公司，2012年以来有250多家使用AI算法的公司被收购。
各国政府正在制定广泛的人工智能战略计划，包括全面的政策计划、研究活动和对私人投资的财政支持。
中国、新加坡、日本、韩国等17个亚洲国家的政府在人工智能领域处于领先地位。其中，中国的目标是到2030年成为为世界主要人工智能创新中心，并于2017年12月14日宣布了一项详细的三年计划，计划到2020年实现一系列具体目标，包括能大规模生产芯片和提升制造业能源效率10%左右等。
与此同时，加拿大和美国也在制定自己的战略。而在欧洲，只有英国和芬兰的政府在制定人工智能战略，法国政府也委托一个特别工作组为其提出人工智能战略。
人工智能美好图景的背后
人工智能带来好处的同时也会对经济和社会造成不稳定影响，如新技术可能导致劳动力冗余、个体担忧对个人信息失去控制、基于算法的在线平台逐渐扮演准公共角色等。
虽然人工智能仍是新兴领域，但其所具有的变革性特质要求政府保持警惕。
一方面，人工智能需要必要的支持，即有利的监管环境和必要的投入，如算力、数据、技能和资金等；另一方面，决策者需要发现并解决人工智能带来的新威胁，目的不是为控制技术演进，而是引导技术发展方向，是为制定全球标准和最佳实践，以确保技术为社会带来价值，并被广泛地分享。
1）人工智能应增强而非替代人类
虽然一些人会因为人工智能而失业，但是人工智能不会导致工作的终结，只是会转变人们对工作的期望。在未来的人工智能社会中，人类仍有一席之地，只是重点放在促进技能过渡，并为那些更可能承担风险的群体提供支持和保障。
国家的公共政策应该旨在建立人与机器的共生关系，并鼓励人工智能的发展。人工智能应该是对人类的补充，而不是替代，其发展应该让人们感受到赋能而不是威胁。
2）人工智能的固有偏差
在增强人类能力的同时，人工智能还会加剧现有的权力不对称和偏见。随着人工智能所赋能的技术逐渐成为人类社会的基本分析、交流甚至法律的基础设施，我们必须谨慎对待。例如，算法正在影响公司的招聘流程、不同手机应用之间的沟通乃至用户在Google或Facebook上所看到的内容。
然而，人工智能技术不可避免地会反映开发者的背景和偏见，如人工智能开发生态系统的人群有如下特征，即白人男性、家庭富裕、受过良好教育、对高科技有强烈倾向等。一个非多样化的环境无法在不复制自身偏见的情况下，设计出社会运行的新范式。在1970年代早期，男性开发者首次推出安全气囊，并以男性大小的仿制品进行实用测试，结果导致女性司机比男性司机受重伤概率增加了47%。美国国家运输安全机构和汽车厂商花了30多年才对女性和儿童仿制品进行测试。
对于数字技术而言，我们没有那么充足的时间，数字市场的演进十分迅速。单靠市场力量难以有效处理偏见问题。
歧视是一种重大的风险，人工智能可以将权力不对称的后果推向极端。尽管歧视并非总是坏的（如电影院“歧视”学生，给他们打折的电影票），但是大数据和复杂的算法可以通过“歧视”挑战我们的社会基础。
如，预测分析可以防止基于种族或性取向的歧视性法律，甚至可以为患病可能性较高的人提供更高的保险费。因此，定义新“数字社会”的根本法则不应仅仅交于开发者，至少部分属于公共政策的职能。在人工智能进一步发展前，政策制定者应该为此设定必要的框架。
欧洲人工智能发展面临的双重挑战
内部挑战与公司和公共部门对人工智能技术的应用有关，需要建立一个适应未来技术发展的灵活监管框架，并尊重关键的根本原则，包括社会和制度原则，如捍卫民主、保护弱势群体（如儿童）以及隐私，同时还包括经济原则，如促进创新和竞争。整个欧洲大陆的公司采用数字技术的进度缓慢。
2017年，全球数据中仅有4％存储在欧盟，而且仅有25％的大企业和10%的中小企业使用大数据分析。在大多数成员国中，数据科学家占总就业人数不到1%。虽然大公司能够采用人工智能技术来改进自身系统，但小公司面临严重限制，如缺乏技术人才、面临高昂投资和难以预估经济回报等。
不过，欧洲有潜力在物联网与人工智能领域取得领先地位，但是当下这些领域仍处于模拟运作中。再次错失数字化发展，不仅会使欧洲的公司在竞争中处于劣势，长期看来也会对经济增长、税收和就业产生重大影响。通过建立机器互联系统并采用人工智能技术，欧洲公司将获得“AI倍增”效应，不仅使其变得更加高效，而且还能捕获和分析大量机器生成的数据作为运营的副产品。
外部挑战是人工智能在世界各地的发展速度不均衡，一些地域会拥有结构优势。如硅谷，其具有独特的经济结构，能支持具有强大商业应用的颠覆性创新。再如中国，其监管环境对个人隐私与个人数据的控制较少，公共和私人投资持续流入人工智能领域。
有数据显示，文化因素使得93％的中国用户愿意与汽车制造商共享位置数据，中国更有可能成为“汽车数据革命”的热土。如果中国公司能够实施更先进的人工智能技术并做好数据挖掘，它将成为主要竞争对手。中国在人工智能领域的努力也反映在学术界，中国研究人员目前较美国或欧洲同行发表了更多关于深度学习的学术文章。虽然欧洲的科研基础比较强大，但长期以来无法将有前途的发明转化为真正的创新，因而缺乏全球性的大型数字公司。
欧洲在专利提交和投资方面也落后于美国和中国。2016年，外部投资者将9亿至13亿欧元投入欧洲公司，但他们在亚洲却投资了12亿到20亿欧元，在北美投资了40亿到64亿欧元，同时欧洲公司的内部投资也很低。即使一些欧洲人工智能公司在开发新的人工智能技术（DeepMind，Skype等）方面表现良好，却往往在后期被非欧洲公司收购。欧洲大陆有时会成为“孵化器”，却无法建立起大规模和国际化的科技公司，而其他科技公司却借机在欧洲兴建人工智能中心。
因此，欧洲应通过实现两个目标来应对内部和外部挑战：首先，创设一个支持人工智能投资的框架；其次，设定全球人工智能质量标准。
欧洲人工智能发展战略方向
斯蒂芬·霍金曾表示：“AI（人工智能）是我们文明史上最大的事件，或者最糟糕的事件，我们只是不知道。”人工智能具有两面性：一方面对技术的合理使用，有望解决当下世界上最棘手的问题，如气候变化、贫困与疾病，另一方面对技术的恶意使用，却可能使世界陷入极权主义与战争，甚至威胁人类的生存。
为了应对人工智能的挑战，欧洲需要一个全面的涵盖商业和公共管理的战略部署，除了为人工智能的发展创设有利环境外，还必须基于广泛认可的价值观和原则来建立全球监管规范和框架，以保证人工智能的发展以人为本。
1）创设发展环境
人工智能的高速发展得益于三个要素：计算能力更强大、算法更复杂、大数据的可获得性更高。因此，应在这三个方面采取行动，为欧洲创造更有利的人工智能发展环境，并投资相关配套技术，以及提供合适的保障措施。
2）识别欧洲在人工智能领域的优势
机器智能和机器学习是依赖于大数据驱动的，相较于中国这些个人数据流动更加自由的国家而言，欧洲较高的数据隐私标准可能会成为一项劣势。但长远看，数字化“繁荣”必然与公民的福祉并行不悖，这也是欧洲可以为自己创造竞争优势的地方。
3）加强欧洲的人工智能人才建设
欧洲面临人工智能人才的严重短缺，因而需要朝互动、认知和非常规的职业技术方面升级，并建立高效的社会安全网。技能的培养要有包容性，能够增强对人工智能潜在缺点的适应力。
4）推进以人为本的方法
随着人工智能技术逐渐成为支撑经济和社会活动的基础，权力不对称和不平等的问题被放大，并引起人们的担忧。对此，需要尽早采取措施，以确保以人为本的人工智能发展方向。这需要较高的且透明的质量标准，并对人工智能的社会影响进行持续监测，同时需要及时更新一些传统制度政策（比如竞争政策）。
欧洲人工智能发展战略举措
欧洲人工智能战略应立足于四个维度。
1）支持：促进人工智能在欧洲的发展和推广
人工智能需要欧盟决策者的全力支持才能蓬勃发展。欧洲需要加快部署和应用人工智能技术，其需求和供应可通过多个层面来刺激：
增加对数据的访问和获取以支持人工智能系统监管方案的设计应有利于整个欧洲大陆数据的收集、使用和共享，同时保证“一般数据保护条例”（GDPR）所规定的最高个人数据保护标准。欧盟委员会的“建立欧洲数据经济”（BuildingaEuropeanDataEconomy）倡议，旨在消除跨境获取和分享数据的障碍，该倡议包括一项允许非个人数据自由流动的规定，目前正由欧盟理事会与议会进行讨论。在遵守竞争法前提下，欧盟委员会还可以促进欧洲公司之间共享数据资产。例如，创建数据共享平台：一方面激励公司和研究人员创建与利用这些平台；另一方面借此解决中小企业的信息不对称问题。
实施基础设施投资并为人工智能设定有利的监管框架新法规应开放投资，并为人工智能提供所需的关键基础设施，即电信基础设施和高性能计算设施（HPC）等。新提出的电信代码旨在激励对超高速宽带连接和无线5G技术的投资，15个欧盟成员国已签署协议，支持欧盟委员会建立多政府合作框架，以部署下一代超级计算基础设施。这些措施在当下需要作为优先考虑的政治决策，因为如果欠缺具有竞争力的高性能计算能力和高速连接能力，欧洲将缺乏必要的速度和带宽来构建和支持未来的商业模式。
促进人工智能中心的发展和人工智能研究的进步创新生态系统通过融合补充技能和资源，将研究人员和私人投资者聚集在一起。欧盟委员会从2016年到2020年每年投资1亿欧元，在欧盟各个业务领域创建数字创新中心，这笔资金中的很大一部分将用以支持人工智能创新。欧盟委员会应促进人工智能机构的永久网络建设，支持公共和私人资金对人工智能实验室规模扩大的投资。这些措施需要立足于欧盟大学与人工智能公司之间的互利关系，并在其他地区的公司取得实际进展前落实。
支持创建欧洲人工智能平台这样一个泛欧平台可以发挥咨询机构的作用，汇集来自多个部门的不同利益相关方，从而识别人工智能的发展瓶颈，并为公共政策提供建议，促进欧洲人工智能技术的发展。
2）教育：关注个体以建立人工智能技能并培训用户
培养具有人工智能专业技术的员工队伍人工智能应用的最大障碍之一是缺乏技术人才，因此近期技术领域激增的并购活动，大都是跨国公司通过收购有前途的初创企业来获取人工智能的专业人才。虽然欧洲对此类技术人才有明显需求，但37%的欧盟劳动力人口仍没有基本的数字技能。因此，培养机器学习和数据专家成为重中之重，同时应提升传统行业中传统工作的IT技能和数据素养。
以欧洲倡议为基础，建立下一代人工智能人才欧盟委员会的战略围绕2016年的“新技能议程”，其中包括旨在帮助成年人克服数字文盲的技能保障措施。此外，数字技能与就业联盟是各级机构协调行动的平台，旨在提升技能和推动数字教育。
创造适应力和独立性，尤其是在数字原住民中包容性人工智能战略需要一种自下而上的方法，为社会成员提供必要的工具来安全地驾驭新的数字方式。人工智能带来的定制服务和海量数据，使个人可以获取准确契合其需要的商品和服务。但是，这也将个人推向了“有限理性”的极限，容易受到开发者的剥削、产生心理依赖和受到在线骚扰。因此，需要调整算法。人工智能的潜在风险或不利因素不仅可以通过自上而下的监管来解决，也可以通过用户的自我措施来解决，因为变革和适应力主要来自个人。
3）执行：对传统的体制和政策工具进行现代化
解决市场扭曲和权力不对称问题数字时代有时会造成供应商和用户之间的不对称，传统政策工具需要适应新的数字环境才能起效，这是欧盟委员会一系列举措的逻辑基础，包括GDPR条例和数字单一市场战略，具体如电子隐私条例、对数字商品和服务的消费者保护、禁止地理封锁等。
最有效的传统工具是竞争政策并购控制、反垄断和国家援助规则的适当实施，可以防止市场扭曲和避免在数字价值链中形成瓶颈。竞争政策有助于那些为客户提供创新和最佳服务的企业获得市场奖励，竞争将降低企业通过算法歧视来剥夺用户价值的能力。但是，采用竞争政策需要赶上快速变化的商业环境。
4）引导：确保以人为本的人工智能发展路径
为了在人工智能竞赛中取得成功，欧洲需要解决潜在的社会风险，并建立起欧盟人工智能品牌。这可由欧盟委员会领导的明确行动计划来实现，该计划应注重在欧盟层面建立必要的专业知识，以监测欧洲人工智能技术发展，并获得设立质量标准的合法性以及执行这些标准的权力。该行动计划的核心因素包括：
监控并定期报告人工智能技术的发展应该在欧盟层面发展复杂的统计指标，以量化所有形式的人工智能技术的应用，由此可以围绕相关领域探讨有效的公共政策。
引入社会系统分析不同学科的研究人员和专家、政府和企业代表，应通过不同层面的分析，来评估人工智能技术对不同社区的社会和经济影响。应评估偏倚算法的潜在影响和歧视性做法的影响，评估结果与纠正性监管措施应告知公众。
定义AI质量标准包括算法流程的透明度级别与使用人工智能技术不产生偏见的义务。该质量标准，一方面应包括“设计合法”原则，保证开发人员在算法中包含对法律的尊重，从而克服机器学习和神经网络技术的内在问题，如自我演进而逃脱设计者的控制。另一方面应包括“人机回环”原则，以使人工智能被设定为增强人类能力，而不是替代人类。“人机回环”（humanintheloop）原则将包括定期测试和再培训，以确保在技术故障的情况下人类仍能够执行有关任务。
执法欧盟应具备必要工具以有效执行其人工智能质量标准，应制定机制来确定技术何时偏离了标准，并确定在部署和发布技术时满足质量要求，应公开报告违反质量标准的情况，并在适当情况下将违法行为诉诸执法机构。
领先的全球性多边倡议欧盟应通过促进和参与与其他地区的多边对话，在全球层面上发挥领导作用，推动用统一方法来界定人工智能发展的基本原则。例如，应该宣布起草一份“人工智能宪章”，其中应包括此类原则：限制向专制政权或可能侵犯人权的行为开发或售卖人工智能技术，禁止将人工智能技术用于部署自动化致命武器等。返回搜狐，查看更多