下一个技术制高点确认，仍然只有中美，欧洲或被彻底“优化”掉

掉据报道，在巴黎举办的首届Machina峰会上，多家欧洲企业坦承，它们正努力在物理AI领域站稳脚跟。

物理AI，指的是把人工智能融入机器人和机械设备的技术。由于中国和美国已经抢先取得领先，与会业内人士警告，如果欧洲建不起一套有竞争力的产业，整个大陆将面临进一步"去工业化"的风险。

摩根士丹利估算，到2050年全球可能有多达10亿台人形机器人在服役，对应5万亿美元以上的市场。这样一块蛋糕摆在面前，谁都不想缺席。

市场研究机构的数据显示，2025年全球人形机器人装机量约16000台，中国整体占比超过80%。

根据德国墨卡托中国研究中心测算，全球人形机器人零部件供应链里，约63%的关键企业在中国手中，从驱动关节运动的执行器，到做高性能永磁体离不开的稀土，上游都由中国掌控。中国把这件事当成国家战略在系统推进。

新的五年规划提出"人工智能+"行动，计划到2030年让九成产业用上人工智能，把机器人和AI写进了新质生产力的核心议程。其实，这种技术落差并不是最近才出现的。

早在数年前的人工智能投资版图里，这场分化就已埋下伏笔。

从声控个人助理到工厂车间里的智能机器人，人工智能已经在深刻影响人们的生活。也正因如此，世界各国都在努力保持领先地位。

但从投资层面看，谁真正在为口号投入真金白银？以私人投资为例，美国遥遥领先，2024年该领域获得的私人投资远超290亿美元。

中国位居第二，约100亿美元，此外中国的国家投资规模也颇为可观。相比之下，欧盟远远落后，投资仅略高于20亿美元。原因何在？

作为欧盟最大经济体的德国，是否有追赶计划？一个人工智能实际应用的案例位于柏林近郊的罗尔斯·罗伊斯（劳斯莱斯）控制中心。

即便在紧急情况下，这里也能保持冷静。安全工程师在这里监控着全球9000多台发动机，远在商用喷气机的机主察觉到故障之前，系统就会拉响警报。

这正是人工智能在发挥作用。系统被输入大量数据。

发动机运行数据会被送到这里进行分析，工程师会关注某些趋势，比如发动机是否比平时振动更剧烈，是否存在潜在故障，或者在未来某个时刻是否可能出现类似问题。随后，飞机所有者会收到通知，飞机可以在问题演变为高昂维修成本或危及生命的隐患之前进行维护。

在相邻的建筑里，发动机被组装起来。许多零件都是定制的，由设计工程师事先研发，他们同样在使用人工智能。

例如，如果更换某些部件，会对发动机造成怎样的影响？AI能帮助找到最佳方案。有研究显示，AI可节省15%到16%的成本。

但对工程师而言，一切都关乎安全，安全是第一位的。真正最重要的是质量层面，因此，深入洞察发动机及其部件的运行行为绝对是重中之重。

位于柏林附近达勒维茨中心的人工智能中心于2019年开设。这里的员工并不担心人工智能会抢走他们的工作。

工作必须以跨学科方式展开，也就是要与其他团队沟通，要尽快开发系统，各种需求接踵而至，而这些仅靠AI是无法实现的。事实上，未来机械工程师可能还需要安装更多的传感器和线缆。

毕竟，按照计划，大约五年后，这些飞机将采用基于可持续燃料和电力的混合动力系统飞行。

此前，AI初创公司孵化器Merantix联合创始人兼首席执行官阿德里安·洛赫尔（Adrian Locher）就欧洲在AI投资方面为何显著落后于美国和中国的问题进行了阐述。他表示，主要原因之一在于欧洲人对新技术的风险意识。

这是一种思维方式的差异，很大程度上与人们担心AI会带来伤害有关。结果就是，在技术尚未成熟之前，就已经出现了大量监管。

而美国和中国在这方面采取的路径截然不同，他们更倾向于反复试错，从而大大加快了发展速度。对于这些担忧是否可以理解——例如那种"失控机器人"的常见想象——洛赫尔指出，许多人并不知道AI技术已经在多少领域发挥作用。

风险毋庸置疑是存在的，需要缓解、需要讨论、需要探讨。但同样重要，也是他更希望欧洲能够重视的一点是：也要谈谈这项技术所带来的巨大机遇。

举例而言，生物学，尤其是合成生物学，将以前所未有的方式改变世界，而其中很多进展都是由AI和机器学习驱动的。医学同样正经历由AI推动的重大转型和变革。

也就是说，许多基础技术正被机器学习和AI从底层重新塑造，带来大量赋能作用。对于欧洲AI在投资偏低的情况下可能占据的细分领域，洛赫尔提到，很多人将SAP视为欧洲第一家、也是最大的科技领军企业。

而像Signavio、Celonis这样较新的公司，在B2B软件领域实力雄厚，这是一个可以搭建并成长起来的广阔平台。然而从今天回望这些判断，欧洲留给自己的时间窗口正在快速收窄。

欧盟走完一部新法律的立法流程平均要19个月，光是和科技相关的法律就有大约100部，管数字领域的监管机构多达270家。技术越是发展，欧洲就越是可能面临新一轮去工业化的压力。

上一轮遭到去工业化，主要与俄乌冲突及其引发的能源危机相关。而接下来的这一波去工业化，将是技术层面的。

一步步赶不上，后来的每一步都会落后得更多。最终，这个工业革命起步的地方，很可能被AI时代率先"优化"掉。