摘要：中德工业AI沙龙：德国企业如何将一份装配SOP从数周缩短到几分钟。这项技术已在德国家电、汽车工厂验证。后台私信“666”，添加客服微信，一起加速装配工艺！

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中德工业AI沙龙：德国企业如何将一份装配SOP从数周缩短到几分钟。这项技术已在德国家电、汽车工厂验证。后台私信“666”，添加客服微信，一起加速装配工艺！

引言

在算力和模型规模的竞赛中，美国科技巨头的优势几乎不可撼动。德国没有选择硬碰硬，而是走向另一条路径。

过去两年，一个趋势愈发明显：越来越多的德国创业者把AI带入他们最熟悉的领域——制造业、医疗和能源。

目标不是证明参数能堆到多大，而是解决“工厂少停几分钟”“医生少漏一次诊断”这样的具体问题。

最新 Bitkom 调研指出，截至 2025 年，约75% 的德国企业已经或正在考虑采用 AI 技术，其中工业与医疗等高监管领域的应用尤为受到关注。

在这样的语境下，“德国或许正在成为全球AI的第二根据地”这一说法逐渐流行。

（一）

为什么是德国

德国的产业基础雄厚，但真正塑造AI路径的，是本地市场对可信与可控的极致要求。

企业在采购AI时，并不关心模型参数有多大，而是关心能否解释、能否追责、能否无缝嵌入现有的PLC、MES、ERP系统。

如果这些前提无法满足，再先进的算法也难以进入工厂。

这种特点在代表企业身上体现得尤为明显。

近年来，不少德国AI公司频繁出现在 《Handelsblatt》“德国最有前景AI公司”榜单 或 德国工业大奖 的入围名单中：

Aleph Alpha，被称为“欧洲最强大模型公司”，在欧洲站稳脚跟，靠的正是对合规性和可控性的强调——在这里，客户愿意为“可信”买单。

DeepL，全球最常用的AI翻译工具之一，避开通用大模型竞争，把翻译这一高频需求打磨到极致，依靠稳定现金流实现自我造血。

在工业AI场景中，更多初创选择“轻颠覆、重嵌入”的路径。

比如 Deevio，曾获“德国工业大奖”提名，为制药厂提供基于AI的瓶安检系统；36ZERO Vision 入选《福布斯》欧洲AI创新企业榜，通过边缘视觉AI提升装配线检测精度；Gestalt Robotics 则与德国铁路合作，引入“相机门”系统实现列车自动巡检。

这些公司不谈“重新定义工厂”，而是把AI作为工业系统中最可靠的组件。

（二）

制度与资本：慢变量反成护城河

长期以来，德国严格的监管常被视作创新桎梏，但在AI领域却意外成了护城河。

可审计、可追责的要求，使“可信AI”成为稀缺资源，也迫使初创从一开始就把合规与可控性作为核心卖点。

资本结构同样不同。德国没有硅谷式的融资洪流，却形成了产业资本深度介入的模式。

博世、西门子、大众等巨头不仅是潜在客户，也是投资者。

例如，西门子通过其“Industrial AI Fund”入股多家初创，直接把技术导入工厂。

这样的双重身份，为初创提供更稳健的成长路径。

与此同时，本土算力设施也在补齐。2023年启用的 Jupiter Exascale 超级计算机，是欧洲最快的超算之一。

（三）

被迫的务实：局限反而塑造机会

德国AI的发展并非一路顺风。

算力不足、人才紧缺、融资环境偏冷，导致许多企业在B/C轮融资时遇到瓶颈。

根据德国AI协会2024年调查，超过20%的初创认真考虑过将总部迁出本土。

然而，正是这种压力，倒逼初创更早聚焦在ROI可验证的高价值场景——例如工业与医疗。这些领域有两个共同特征：

一个近期案例是：柏林初创 Nyris 在获得宝马和空客的战略投资后，直接将其视觉检索AI嵌入零部件检修流程。

据创始团队透露，“选择在德国坚持下来，是因为这里能最快验证价值——客户要的不是概念，而是停机能不能少一小时”。

换句话说，短板迫使德国AI走上了“工程务实”的路线，而这恰恰可能成为机会。

尤其当这种模式与中国制造的“规模效率”结合时，验证周期能被显著缩短，试点更快放大为规模化应用。

德国的局限，反而可能成为中德合作的契机。

（四）

结语

德国人工智能研究中心（DFKI）负责人在谈到超算“Jupiter”时说：

“我们终于可以在欧洲完成此前必须依赖美国的工作。”

德国工业智库

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来源：德国工业智库一点号