欧洲可能在artificial intelligence竞赛的第一阶段中落败。它既没有掌控最大的cloud平台，也没有最强大的基础模型，更缺乏支撑先进人工智能所需的专用计算基础设施。. 但下一阶段的走向，可能在截然不同的地方决定：在工厂车间、仓库以及机器内部。.
随着人工智能从生成文本和图像，逐步发展到在物理世界中进行感知、决策和行动，优势可能会转向那些掌控工业data、仿真系统以及用于训练机器人的软件的人。这为欧洲创造了机遇。.
悖论：人才与规模的脱节
欧洲在人工智能领域的地位颇具讽刺意味。它拥有庞大的人才储备、深厚的行业专业知识，以及一些全球自动化程度最高的工厂。大约 欧洲有32.5万名人工智能专业人士, ，而欧洲的人工智能初创企业在2025年至2026年上半年期间共筹集了超过$40亿。.
然而，在规模最为关键的领域，欧洲依然表现疲软。其吸引的后期人工智能融资远少于美国，, 仅持有约3%项全球人工智能专利, ，且在很大程度上依赖于国外的计算基础设施。尽管其拥有的计算中心数量约占全球data总数的16%，但其控制的用于先进人工智能的专用计算能力却不足5%。.
身体，而非大脑
然而，在工厂车间里，情况却大不相同。西欧的运营 每10,000名制造业工人约配备267台工业机器人. 德国约有449家，使其成为全球制造业自动化程度最高的经济体之一。这一现有规模为欧洲提供了一个潜在的有利起点，但尚未形成战略优势。. 一家工厂可以运行数千台机器人 如果不掌控软件、data 或使其具有价值的智能技术，许多欧洲机器仍依赖于过时的可编程逻辑控制器代码、专有接口和分散的系统。运营知识往往被困在各个工厂、设备供应商和工程团队内部。.
欧洲拥有劳动力，但尚未掌握足够的“大脑”。随着欧洲制造业面临来自中国的更激烈竞争、劳动力短缺以及提高生产率的压力，这一区别正变得愈发重要。 “实体人工智能”有助于推动工厂现代化，并维护欧洲的工业地位。但仅仅购买更多机器人是不够的。关键的战略问题在于：谁将掌控那些负责训练、协调和优化这些机器人的系统。.
为什么仿真能改变游戏规则
正因如此，合成data和仿真技术才显得尤为重要。在现实世界中对机器人进行训练不仅耗时、成本高昂，还可能存在安全隐患。通过模拟工厂，可以自动改变物体、布局、照明和物理条件，从而生成数百万个训练案例。机器人可以在不影响生产、不损坏设备的情况下，针对罕见或危险的情况进行演练。.
最新研究证明了这种潜力。一个基于约180万条合成机器人轨迹进行训练的系统，在未进行物理训练data或现实世界微调的情况下，于现实世界中的操作任务中取得了约80%的成功率。. 其他方法 能够将一段人类视频转换为三维环境，并据此生成机器人训练样本。.
仿真并不能取代现实环境中的测试。工厂过于复杂，安全要求也过于严苛，仅靠虚拟性能测试是远远不够的。但昂贵的培训流程中很大一部分可以转移到仿真环境中进行，而将现实环境中的部署留作验证、调整和持续改进之用。这将改变价值的积累点。 在机器人领域，最重要的资产可能不再仅仅是硬件，而是合成数据集、工业世界模型、仿真工具和部署平台。.
欧洲应发挥什么作用
欧洲面临重蹈“cloud”时代覆辙的风险：欧洲工业界采用外国系统，而“data”、平台及经济价值却仍掌握在别处。只有当欧洲企业能够实现机器互联、标准化工业“data”，并将工厂专业知识转化为可重复使用的培训环境时，其庞大的机器人基数才能成为战略优势。.
欧洲无需在人工智能的每个领域都处于领先地位。. 它应将重点放在那些它已经具备差异化优势的领域：制造业、机器人技术、工业自动化及安全关键系统。.
制造商应将投入运营的data和数字工厂模型视为战略资产。科技公司应开发能够将传统设备与现代人工智能相连接的软件。政策制定者应支持共享测试设施、仿真基础设施以及互操作性标准。投资者必须提供必要的后期阶段资金，以将具有发展潜力的机器人公司打造为全球性平台。.
窗口正在打开
投资已经朝着这个方向发展。2026年6月，一 一家德国机器人公司宣布完成新一轮融资 约$1十亿，用于拓展类人机器人和人工智能训练平台。. 此外，慕尼黑机场还正在建设一座占地2,300平方米的“物理AI”培训中心 在欧洲对机器人进行训练并生成学习数据data。.
这些举措之所以重要，是因为它们不仅关注硬件，更着眼于对培训基础设施本身的掌控。欧洲已经拥有工程人才、工业环境和设备。关键在于，它能否在外国公司之前，将这些资产转化为可扩展的软件、data和平台。.
欧洲已经拥有了机器人。现在必须开发支撑这些机器人的智能系统。.
