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跨界科研,实践导向

从人工智能到生物技术:德国非高校科研机构正为全球提供创新动能,并与产业界保持深度协同。

Christina Dier, 08.05.2025
机器人研究:福岛俊彦和托马斯·布赫纳
机器人研究:福岛俊彦和托马斯·布赫纳 © Wolfram Scheible

福岛俊彦 (Toshihiko Fukushima) 和托马斯·布赫纳 (Thomas Buchner) 正全神贯注地观察他们研发的机械腿在环形路径上的弹跳表现——它甚至能从容应对草地、沙地和碎石等不平整地面。没有笨重的电动机,没有机械式的僵硬动作,也没有复杂的传感系统,这款机械腿彻底颠覆了人们对传统机器人的所有认知。因为它采用节能的电动液压驱动(即人造肌肉技术),其运动模式完全以人类和动物的灵活动作为蓝本。这项创新成果由斯图加特马克斯·普朗克智能系统研究所与苏黎世联邦理工学院通过科研合作共同研发。

马克斯·普朗克协会:4500 个国际合作项目

这一项目彰显了 1948 年在哥廷根成立的马克斯·普朗克协会深度的国际合作:其下属研究所已与全球 100 多个国家的 5400 余家合作伙伴开展了逾 4500 个合作项目。84 所马克斯·普朗克研究所及附属机构由此成为高校之外最重要的自然科学、生命科学、人文与社会科学基础研究中心。该协会迄今已孕育 31 位诺贝尔奖得主,当之无愧位列世界顶级科研机构之林。

在斯图加特和苏黎世,福岛与布赫纳正与团队负责人罗伯特·卡茨曼 (Robert Katzschmann) 和克里斯托夫·凯普林格 (Christoph Keplinger) 共同推进雄心勃勃的研究计划。尽管当前机械腿仍需固定于支架上无法自由移动,但后续研究旨在开发具有人造肌肉的行走机器人。这项技术的实践潜力不可限量:“若能将此机械腿技术拓展至四足机器人或双足人形机器人,待实现电池驱动后,未来或可应用于救援机器人领域。”卡茨曼表示。 

亥姆霍兹协会:携手产业伙伴的创新协作

德国规模最大的校外科研组织亥姆霍兹协会的科学家们同样致力于解决当今时代的紧迫议题。该协会 18 个研究中心的 46,000 余名科研人员聚焦能源、地球与环境、健康、信息技术、航空航天、物质科学以及交通与空间技术等领域。知识转化与技术转移被视为亥姆霍兹使命的核心支柱。 

亥姆霍兹协会中的研究型大学卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) 正是这一理念的典范。正值建校 200 周年的 KIT,目前正与科技巨头 IBM 共同推进三大前沿领域研究:服务与平台的数字化创新、人工智能 (AI) 以及人机协作。研究团队重点探索自动化解决方案未来接管常规任务的可行性。IBM 人工智能创新及 KIT 合作项目负责人卡斯滕·霍尔特曼博士 (Dr. Carsten Holtmann) 强调:“协作创新是时代的要求——既能增强德国科研竞争力,又能为生成式人工智能等关键技术提供实际解决方案,从而推动应用导向型研究的发展。” 

手术室中的 5G 和人工智能
手术室中的 5G 和人工智能 © IPA

弗劳恩霍夫协会:聚焦知识与技术转化

弗劳恩霍夫协会的一个项目同样致力于人工智能应用,不过聚焦医疗健康领域。这个成立于 1949 年的机构目前在德国运营着 76 家研究所和科研机构,拥有近 32,000 名员工。弗劳恩霍夫协会的国际化不仅体现在其遍布欧洲、北美、南美和亚洲的八个海外分支机构,更落实在具体项目中:在“5G-OR”项目框架下,一支德法联合团队正在开发高科技混合手术室,通过 5G 网络和人工智能实现创新应用。来自曼海姆、柏林和斯特拉斯堡的工程师、企业家、外科医生及麻醉师共同参与其中。

“5G 技术能提供安全、灵活且可靠的无线通信,实现如同在高速数据公路上般的数据交换。”弗劳恩霍夫制造工程与自动化研究所 (IPA) 健康技术研究领域项目负责人约翰内斯·霍施 (Johannes Horsch) 解释道。他高度评价了项目中的德法紧密合作:“我们借此推动跨境数据共享,有助于改进外科实践并提升欧洲的患者安全。”

下一步将实现技术向临床实践的转化——这既包括测试和医疗认证,也涵盖通过产业伙伴和初创企业的市场化落地。

莱布尼茨协会:癌症新疗法

在德国萨勒河畔哈勒市,莱布尼茨植物生物化学研究所 (IPB) 的科学家们正致力于通过天然物质与人工智能研发新型抗癌药物。IPB 是莱布尼茨协会旗下 96 所独立研究机构之一。其研究研究方向横跨自然科学、工程学、环境科学、经济学、空间科学、社会科学及人文科学等多个领域。 

莱布尼茨研究机构与国内外高校、企业及其他合作伙伴保持着紧密协作——IPB 当前就与马丁路德·哈勒维腾贝格大学及阿曼私立佐法尔大学展开联合研究。该项目的重点研究对象是具有抗癌潜力的植物、真菌和微生物。然而,传统研究方法不仅耗时费力且成本高昂。人工智能技术的引入带来了转机:科研团队通过现代细胞成分分析技术与 AI 评估系统,成功提升了细胞毒性天然物质的疗效预测准确度,从而加速了抗癌新药的研发进程。该方法同样适用于解析现有化疗药物的作用机制,并识别其与其他药物的相互作用关系。