AI已被全球公認為可以提高生產力、促進經濟發展的關鍵技術之一，因此德國在2018年便發佈「AI策略(Artificial Intelligence Strategy)」，並訂定系列行動方案與長期佈署措施，同時也啟動社會對話來加速社會參與，冀望最終得以讓全民受惠。此策略的指導原則是希望能將AI的效益擴及歐洲，橫跨不同部門、領域，甚至是跨越國界，建立歐洲的AI創新生態系統，以強化歐洲的研發、商業與工業的核心競爭力，最後能普惠全民並深植歐洲的核心價值。
在實施2年之後，由於新冠肺炎疫情爆發，使得環境與氣候保護等議題再度受到關注，且在此時可透過AI加速相關政策的推動，因此邀集產、學、研、政策與公民社會代表，針對科研、技轉、工業4.0、行動、健康與長照、環境與氣候、法規架構等面向舉辦專家論壇，主要議題涵蓋五大面向：

一、 人才
擁有高度競爭力的勞動市場是AI爭霸戰的主力，德國雖然擁有高素質的科研專家，但是對未來AI研究所需的場所仍有不足，因此從兩方面來培育高素質的AI專家：
1. 以科研中心等方式打造具吸引力的工作環境，並透過這些中心鞏固科研人才網絡，這方面可以和現有的「終身教授計畫(Tenure Track Programme)」與「卓越策略(Excellence Strategy)」配套推動。另一方面，也要在大學推動應用科學，與中小企業密切產學合作，同時善用交換學生機制、頒發獎項等方式來吸引國外碩士級以上人才，並利用改善薪資結構、為優秀人才的職涯鋪路、鼓勵跨領域研究等措施來留住人才。
2. 聯邦與地方州政府合力強化AI與大數據的高等教育，除了支持AI專業人才的教育，也加入技職教育為各領域打造客製化的培訓課程，特別著重在教育以及健康照護領域。聯邦政府更進一步搭配教育與研究部的AI學系系統平台 (Plattform Lernende Systeme)，共同發起倡議並展演應用案例，也積極與開發中國家合力培育技術人才，以滿足未來的勞動市場所須。

二、 研究
德國投入AI研究已逾30年，早已為全球化做好準備，仍需加強下列領域的研究投入：
1. 強化國家科研結構：串聯現有的AI研究中心、永久資助5所卓越大學的AI中心、強化基礎建設以因應未來運算所須、加速商業轉譯應用、鞏固資安防護等。
2. 加強與歐盟及國際的合作：打造「歐盟製造(AI made in Europe)」的國際品牌，優先與法國、加拿大和日本的合作以建立泛歐AI網絡，最後擴及第三世界以嘉惠全人類。
3. 跨領域研究與永續利用：與國家或國際跨領域研究，如能源、氣候、運輸移動、生物經濟、醫藥、物理、資源回收等交流，鑽研利用AI解決各領域難解之問題，加速未來落地實現之可能。
4. 健康與長照：與醫療資訊倡議搭配，建置數位健康促進網，推動以AI為本的健康研究。在醫院初步先以癌症及傳染性疾病優先進行驗證，以於疾病流行前掌握足夠的資訊與因應對策。德國政府將在「2030長期照護創新倡議「(Long-term Care Innovations 2030 initiative)」範疇下，探索AI系統使用的應用情境與研發基礎。
5. 環保與氣候：實現聯合國永續發展目標、繼續推動AI在衛星觀測中的應用、促進AI在具有特殊生態和社會意義上的應用，持續推動與擴大環境、氣候與自然的AI旗艦計畫(AI Flagship Projects for the Environment, Climate, Nature and Resources；KI-Leuchttürme)
6. 航空與太空：AI不僅可促進智慧製造的創新應用、發展新的維修商業模式、減少飛機碳足跡，甚至未來可望實現都市空中交通等。未來聯邦政府將會提供資金予將AI應用於衛星觀測、地理空間等資訊的分享，或可發展出新的服務模式，同時更具環保效益。
7. 智慧移動：改善道路安全、設計永續的交通系統是智慧行動的基礎，而自動駕駛是德國競爭力的重要支柱，因此建立互聯歐洲的測試驗證場域與監理沙盒等勢在必行。
8. 智慧農業：AI得以保護環境、改善動物福利、促進生物多樣性、創造就業。

三、 技術轉移與應用
擴散知識效益到現實應用，聯邦政府致力於：
1. 落實於國內經濟體：如新創加速器EXIST、中小企業4.0中心結合商會的AI訓練計畫、企業行動研發平台在能源與環境的管理、不同行動方式的銜接、航太機器人、與人協作機器人等。
2. 網絡建立與國際合作：與法國聯合發起GAIA-X數據基礎建設以完善AI生態系、積極推動新創與中小企業或大企業配對活動、建立安全的歐洲行動數據空間，從歐、美擴及地球南方國家，共同建立透明、可溯源的決策系統。
3. 創新移轉的測試場域、規範與標準：編纂德國AI標準化藍圖、推動數據質量保證、在監管沙盒中反覆測試、打造「物流旗艦(logistics flagship)」作為德國數據與平台經濟的中心。
4. 滿足於長期照護需求：聯邦政府將至2024年持續支持臨床相關決策支援與專家系統、智慧感測器等計畫，並確保未來安全上路。
5. 工作場域：為導入以人為本的AI，將早先在東德建立的樞紐模式(Hubs for the Future (Zukunftszentren))推廣至全德國，且特別為商業或公共行政用途量身訂做，提供學習與實驗的場地，在作業過程中共同測試解決方案。
6. 公共行政：為極大量的資料提供更安全的保障，同時確保透明、公平、可回溯性、可驗證性，同時成立AI與大數據應用實驗室，以實現永續發展目標。

四、 法規架構
為降低AI可能帶來的潛在風險，必須滿足：
1. 建立安全、可靠應用的基本條件：包括法律、從屬行為和技術標準，但以不阻礙創新為原則。由於技術及環境變遷快速，法規架構必須靈活，才足以因應新冠肺炎疫情等危機所須。
2. 工作環境與產品安全的監管：新興挑戰包括大量員工或夥伴資料的保護、人機互動過程中對心理與生理的危害等必須因地制宜。
3. AI的安全、穩健及永續性：在關鍵基礎設施等領域制定資訊安全標準，並確保在完整生命週期內的機密性、完整性和可用性，攻擊檢測也包含在風險評估中。

五、 社會
AI應用的終極目標是讓人人受惠，包括弱勢族群，因此在初期的社會對話與公民參與非常重要。利用公民創新平台連接各參與者，同時也發展市民數據實驗室對不同參與者提供安全資訊的分享；設立市民綠色技術實驗室，提供綠色技術的參與式開發；甚至進而讓文化、藝術創作和媒體也都能參與其中。
為使全體都能體認AI的重要性並摒除偏見，利用免費線上課程，強化市民日常生活應用AI的技能。拓展可永續發展AI的品牌，運用永續設計與設計倫理的原則集結全德國的解決方案，可以推廣至全球，共同維護能源與資源的永續應用。