数字工具解决方案彻底颠覆流程

凭借其项目管理解决方案，COMAN软件有限公司正彻底颠覆设备和机械制造业。其软件将数字工程规划和详细的时间规划相结合。两位创始人在软件开发方面积累了长期经验，并为其注入新的企业家精神。这家位于萨克森–安哈特州北部的初创企业逐步开拓新的行业，赢得了新的客户。

机器和设备制造商都会遇到这样一个问题。设计师为生产线等设备做设计草案，并创建数字布置图。实际的实施工作则在现场完成。各类相关人员使用数字化模板——当然是打印件或书面手稿等类似形式。变更、实际要求或处理状态通常采用手写记录。如果这些笔记“不见踪影”，所有参与方之间的交流往往变得很困难。麦兹－米兰·穆勒（Mats-Milan Müller）将造成这种现象的原因称之为“媒体中断”。“这正是我们工作的重点”，COMAN软件有限公司市场营销总监说道。这家坐落于施滕达尔的公司致力于提高重大项目的规划质量。“如何明晰地记录和呈现状态”？ “所有参与方——从管理层到分包公司的员工——如何获取最新信息”？这家成立于2018年的初创企业凭借其软件产品解决了上述问题。相关人员不仅可通过台式计算机，也可通过智能手机或平板电脑的应用程序来控制项目。

初创企业条件得天独厚

两位董事总经理提姆·瑞普科（Timur Ripke）和斯文·凯哥拜恩（Sven Kägebein）多年来一直致力于开发此类解决方案。2010年，汽车行业呼吁开发此类软件。“汽车产业先进生产系统创新学会”（inpro）做出了响应。该软件最初由戴姆勒、西门子、沙特基础工业公司、蒂森克虏伯和大众等企业组成的研究学会根据inpro学会成员企业的要求，专门为装备制造项目的组织和规划而开发。该产品于2015年发展成熟，开始投放市场。3年后成立了独立企业COMAN软件有限公司。这是两位创始人所跨出的重要且正确的一步。瑞普科说：“时机成熟、万事俱备”，“我们已经拥有一款经过验证的软件产品和由知名企业组成的客户群，客户对我们的软件赞不绝口。”

施滕达尔总部拥有物流和经济优势

公司选择了施滕达尔作为企业基地。不仅因为这里是企业老总凯哥拜恩的家乡。两位创始人在软件开发阶段相识，并在机电一体化、设备制造和信息技术科学领域相得益彰。两人均认同萨克森–安哈特州北部地区的优势。他们确信，该地区拥有城际快车和高速公路连接，并位于沃尔夫斯堡和柏林之间，其有利位置足以吸引通勤者。“此外，对我们而言，施滕达尔也是很好的经济区。在施滕达尔，我们不会淹没在众多企业中变得默默无闻，而能更加凸显出企业产品的出类拔萃”，瑞普科说道。

其他行业应从该软件中获益

这家初创企业得到了bmp风险投资股份公司（bmp Ventures AG）的支持，并从萨克森–安哈特州风险投资基金募得了资金。包括6名软件开发师在内的10名员工致力于将COMAN推向其他行业。“提高流程效率、避免歧义、严守交期，从而避免不必要的成本，这是复杂流程的重中之重”，穆勒说道。该公司不仅着眼全球机械和装备制造行业。已成功实施的试点项目证明，建筑、发电厂和飞机制造等行业也可从COMAN获益良多。市场营销总监表示，COMAN已与其他建筑制造相关产业取得联系，希望开展试点项目。谈及建筑行业，瑞普科经常援引柏林勃兰登堡机场和汉堡易北爱乐音乐厅的负面案例，证明其整体性的解决方案。“如果这些项目提高了过程透明度，或许情况就不会那么糟”，他表示。

所有参与方均了解全盘信息

透明度正是这家施滕达尔企业数字工具解决方案最重要的优势之一。这款项目和时间规划软件实现整个过程链——从采购到施工再到开始生产的可视化。软件链接所有参与方的日程安排，将缺陷追踪和工程进度整合在中央数据库中。任何计划偏离将立即显示出来。依靠可视平面图或CAD模板直接关联的图形符号代码，即所谓的智能对象（如机器人），项目和施工负责人可了解全盘信息。各参与方能够自行存储其数据。项目委托方可控制谁能查看哪些内容。“所有信息均可在施工现场立刻存储并防篡改”，瑞普科解释道，“系统提供离线操作，无论您身在何处，只要重新联机，状态便可实时更新”。开发人员在开发过程中尽力避免“冗余”操作。瑞普科说道：“在建筑工地上，一切都必须迅速完成。您只需打开应用程序，点击几下便可获取最新状态，当前项目状态实时更新”。

阿尔特马克的这家信息技术企业正蓬勃发展

“全球”，“实时”和“防篡改”是这家阿尔特马克初创企业的主要标志。他们还有一句口头禅“不能坐井观天”。该公司目前增长势头强劲，大力展示其优秀的实践案例、管理人员控制面板等全新功能，积极着手试点项目的启动。穆勒说：“我们的数字解决方案不仅是一种国际范围内可使用的工具——我们是创新的推动力量”。市场营销总监还介绍道，企业将招聘新员工，“以处理新的客户订单，在新兴行业中占据一席之地，并征服中国等新兴市场”。

智能托盘在途中发送信息

马格德堡弗劳恩霍夫工厂运行和自动化研究所在萨克森–安哈特州推进物流4.0

工业4.0以物流数字化为前提。萨克森—安哈特州的经济界与科学界紧密合作，开发工业4.0的应用技术和互动辅助系统。“智能托盘”是该领域的一项创新。马格德堡弗劳恩霍夫工厂运营和自动化研究所携手工业界和经济界合作伙伴，共同开展试点项目。

“个人托盘”

“我们每个人都拥有自己的托盘”，克劳斯·里希特（Klaus Richter）笑着将自己的托盘放在一堆塑料托盘上，让大家拍照。该托盘正式名称为物联网智能托盘。当里希特打开观察窗后部电子电路板上的绿灯时，托盘的确吸引了众人的目光。了解或关注物流行业的人都会对此感到好奇。“在柏林德国物流大会期间，联邦州刑事警察局的官员也详细询问了我们的研究内容”，里希特说道。里希特是马格德堡弗劳恩霍夫工厂运营和自动化研究所的科学家。这位物料流技术博士是弗劳恩霍夫工厂运行和自动化研究所物流领域的负责人。“没有物流4.0，工业4.0便无从谈起”，专家解释说。物流链中，总有托盘、箱子或集装箱周转在途。这些物品常会丢失——为犯罪分子提供可乘之机。

提高物流安全性、透明度和效率

弗劳恩霍夫工厂运行和自动化研究所的研究贴合实际，非常深入地了解物流行业适应数字时代的需求。提高安全性、透明度、效率和节约成本是物流行业的重中之重。凭借全新节能无线电连接，这些愿望变得更易实现，里希特说道。这位科学家提到了5G网络和数字通信技术LPWAN——这几个字母代表低功率广域网。“新的传输技术”，里希特说，“可确保长时间内——即物流对象的整个生命周期内——经济高效的数据传输”。

智能托盘配备集成的无线电和传感器模块，成为了“物联网”的一部分。换言之：无需人工干预，智能托盘便可将数据通过互联网传输至其物联网云。同时，我们可通过计算机实时了解运输途中托盘的位置和状态、货物状况、材料在制造过程中的行经路线。此外，系统有助于对生产过程中复杂流程的了解和掌握。里希特列举了一家大型汽车制造商的例子，该制造商拥有众多供应商。这家汽车制造企业是“智能数字容器”试点项目的合作伙伴。在这家企业里，针对一项智能托盘方案的可行性调研正在开展过程中。

成功要素：工业界和科学界强强联手

身为科学家的里希特提及了多年来为零售业广泛应用、已获验证的一种托盘：海尔布隆托盘。这种托盘是新型智能托盘的前身。弗劳恩霍夫工厂运行和自动化研究所携手其合作伙伴metraTec有限公司、Telent有限公司和Cabka IPS公司，共同开发了海尔布隆托盘。欧洲范围内的零售商使用该托盘跟踪货物——从生产到中央仓库直至每家店铺。另外，物流专家指出，托盘集成的识别发射机应答器可实现空托盘管理的完全透明化。这样可保证生产地点始终储存足够的托盘，从而确保物料的连续流动。“目前有250余万个托盘在使用和周转中，而且数量呈上升趋势”，里希特强调说。

海尔布隆托盘进一步发展后便成为上文所提及的物联网智能托盘。智能托盘可实现对货物几乎无缝的追踪。每天，托盘都会在公司内部的封闭式运输线上和通向外部客户的开放式道路上进行运输。里希特说，“传感器会记录过度振动或相对设定温度范围的偏差。此类信息通过物联网云实时发送给用户。用户可立即采取对策”。智能托盘的另一个优点是提高防盗安全性。托盘或施工现场的集装箱离开当前存放位置时，会自己通过物联网云发出信息。此举甚至可以防盗。 

致力于可持续发展

弗劳恩霍夫工厂运行和自动化研究所与马格德堡metraTec有限公司合作开发了智能托盘，后者负责生产电子电路板；位于斯图加特的Telent 有限公司提供智能通信路径的物联网解决方案；Cabka IPS公司生产塑料托盘。据里希特预测，可集成无线电和传感器模块的应用将为物流企业注入新的活力，并开辟新的业务领域。Cabka IPS公司深谙此道。这家位于图林根的企业生产再生塑料成分最高可达100%的托盘和箱子。具有经济和生态可持续性的产品在全球范围内广受青睐。购买此类托盘的客户也证明了自身的环保意识，注重谨慎地使用资源。“一个木托盘的售价最低3欧元，高品质塑料托盘售价则为25到30欧元”，里希特说。然而，塑料托盘的价格虽然高，但其使用寿命至少是木托盘的7倍。至于塑料托盘丢失为所有者带来的经济损失有多大，里希特觉得无需赘言。

这名物流专家明确说明了传感器数据采集有哪些选择：企业始终掌握着货物的位置和移动，客户确切知道货物何时到达。此外，大型仓库的托盘和集装箱管理也能得到优化。零售商目前将对智能托盘的原型产品进行测试。“实际上，无线电和传感器模块的尺寸不大，不是什么引人注目的大发光体。它们小巧玲珑，安装在隐蔽的位置。”

Kathrain Graubaum（文字/图片）

来自Twinner的3D汽车

萨安州哈雷（萨勒河）的年轻企业DCI数字汽车研究所有限公司带来车辆评估的首次数字化革新

在萨安州，DCI公司开发了一种独特技术，首次对整车做数字化测量，并实现了车辆评估的自动化。公司为此使用了人工智能技术。

Twinner Space（孪生空间）异常明亮。汽车所进入的这个70平方米扫描工作站灯火通明，操作站的灯光系统均匀照亮整个空间，各个角落一览无遗。车门关上后，达两万流明的白光照射在检测物件上，寻常日光的强度一般仅为3500流明。约40个传感器和摄像头在八分钟里对汽车从头到尾进行测量、扫描和拍照，尽可能精确地记录车况的每个细节。紫外线和红外线成像也是Twinner Space的分析方法之一。例如，借助紫外线光，我们可以确定汽车的哪个部位曾经补过漆。系统对车辆内部空间拍摄360度全景照片，并采集汽车下部的高分辨率图像。这个过程中，汽车无须放置在升降台上。“机器测量机动车外部相关的所有参数，包括车身状况、轮胎、车身底部、划痕、凹痕及其他损坏。这虽说只是外部观察，但可完成车辆评估90％的考察内容。”DCI数字汽车研究所有限公司（DCI Digital Car Institute GmbH）2017年于萨克森-安哈特州哈雷（萨勒河）成立，公司首席执行官吉尔特·皮特斯（Geert Peeters）介绍了这项技术。

Twinner借力人工智能谋求更好发展

所有采集到的数据将汇总在Twinner的云端，这包括机动车车型相关的各类照片和扫描，人们从中可生成机动车完整的数字影像。在完成3D模型分析及与现有损坏目录进行比较后，系统将创建评估报告。整个流程自动、快速、成本经济。为该流程所开发的DCI软件使用了人工智能：“Twinner Space中每次数字化过程所生成的数据都将收纳在我们的机器学习系统中。数据分析旨在识别并自动分类各种损坏模式。系统分析的记录越多，我们的系统就越能学会如何优化评估的准确性，自动化的程度也就越高，”皮特斯说。如今，德国一年生成550万份汽车评估报告，大部分为人工手动完成。“自动化的车辆检测市场尚未成形。我们目前正处于开发市场的阶段，”皮特斯介绍道。这家企业希望能达到25%到30%的市场份额。企业技术的自动化程度可确保评估拥有更高的质量和效率，而且能大大降低成本。

检测评估报告只需十二到十三分钟即可完成

总经理皮特斯介绍说，到目前为止，鉴定专家需要绕着机动车走动观察，同时在工序卡上勾选，整个流程需要大约35分钟，而Twinner只需8分钟就可以全方位采集机动车状态的各类数据。评估报告仅需12到13分钟即可完成，快慢速度当然取决于采集存储的数据量。“设备的另一大优势在于不需要专家前往现场，数据能够立即显示在屏幕上，提供给汽车销售商和客户。”

DCI希望今年能着手实施全方位数字测量整车的创新方案，开启自动化评估的序幕：“2018年6月，我们的第一代产品将问世。目前我们架设了六台设备，其中有两台在中国，”皮特斯说。2019年，德国国内的设备总数将增长至80台。公司的目标是尽可能多地实现全方位数字化，因为数字化是检测评估的基础。

萨安州着眼于创新技术

萨安州支持自动化车辆数字评估的发展。DCI有限公司是莱比锡APi国际股份公司和IBG基金参股的企业，后者是一家萨安州的风投基金。BG基金为年轻的创新科技公司提供资金，这些联邦州朝阳企业具有可持续和高于平均水平的增长潜力。DCI位于哈雷市，目前员工人数约20人。2019年4月，员工总数将超过50人。同时兼任APi总经理的皮特斯预测，这一数字今年有望继续刷新，达到100人。两家企业将合并成为Twinner有限责任公司；萨安州也追加了对企业的注资。

萨安州是“Twinner”的家乡：哈雷（萨勒河）已经建立了一个Twinner Space, 位于柯尼希汽车经销店（Autohaus König）。汽车经销商并不直接支付设备的费用，而是在每次使用设备时支付涵盖总投资的交易费用。摄影师、评估专家和汽车经销店的用工成本由此几乎可实现完全分摊。总经理皮特斯十分确信的一点是，机动车评估的明天是数字化的未来。机动车数据的数字化省时省钱，而且运行简便，市场对这类模式的需求不断提高。80%的机动车交易发生在mobile.de或autoscout24的平台上。这些汽车销售平台需要高质量的图片来完善机动车的呈现。与此同时，系统可自动检测发动机、车载设备、颜色、真皮座椅、照明、气候等数据；通过这样的方式，评估结果可再次用于销售流程。

设备可获制造业的青睐

凭借Twinner，车队经理、租赁公司、保险公司、二手车经销商和其他许多相关人员有机会重新定义自身业务。特别是在汽车再行销领域，整体在线营销正迎来新的发展机遇，开辟出崭新的道路。客户能够随时在线上看车，数据客观可靠，在线平台全天候待命，全世界可及。Twinner技术在工业领域的使用一样值得期待：该设备对于汽车制造产业而言颇具吸引力。目前30%交付的机动车已带有损伤，外视镜大多有细小的刮痕，而这些刮痕在制造过程中往往无法识别。

作者：米歇尔·法戈维斯基（Michael Falgowski）

预防性维护

数字思维——软件可识别还未发生的错误

初创企业IM&P在工业维保领域运用人工智能技术，开创全新解决方案。

在损坏产生影响前发现机器上的损坏——位于哈雷（萨勒河）的Indalyz监控和预测有限责任公司（Indalyz Monitoring & Prognostics GmbH）将这一梦想变为现实。这家初创企业开发和管理基于人工智能的软件和算法，用于不同机器装备的控制和监控。一旦风电设备因驱动装置损坏起火，一切补救都为时已晚。一般来说，风电设备使用远程监控，工程师评估过程数据后做出反馈——但他们往往太晚认识到故障发生的原因。

萨安州的Indalyz监控和预测（IM&P）有限公司所研发的软件却不同。该软件利用人工智能提供预防性维护（predictive maintenance）。系统适用于机器、装备和机动车。它对大量过程数据和传感器测量的机器状态数据做出评估，加工数据，并最终对每个组件的磨损情况和可能因此产生的损坏做出精确表述。预报提前量介于几秒到一年之间。

软件的自我训练

到目前为止，对机器现状的估测一般建立在机器生命周期的统计数据之上。与此同时，每台机器或装备的负荷鲜有关注——即便考虑到这个因素，也往往须花费大量人力物力做检修才能做出评估。米歇尔·舒尔茨（Michael Schulz）说：“未来，机器需要有能力自我识别和避免潜在损害的产生。”IM&P自行研发的软件具有自我学习能力，陪伴机器一直走到“生命的终点”。该软件初始情况下已配备一整套基本信息，包括工程技术方面的专家知识，以及其同等类别机器的经验。随后，软件系统开始搜集检测对象机器发送的信息，反映特殊工况信息。软件系统从中学习，自我训练，推演出未来的磨损发展情况。系统预测的准确度很高：主要损伤类别的预测正确率达到96％，只有3.5%为错误报警，0.5％为意外出现的损伤，属于此前未检出的情况。

避免故障停机和环境破坏

这一款软件系统不但适用于风电设备，还可用于水力和地热设备、水泥研磨机、离心机、船舶马达、采矿机器。IM&P目前参与了一家化工厂的研究项目：化工厂内的马达可打开和关闭管道阀门，这些管道内部输送各种不同的材料。通过永久性测试我们可获知这些马达的功能是否健全，还是可能会发生停机故障。舒尔茨说，未料想的事情一旦发生，不仅会造成设备完全停机，也会对环境产生可怕的影响。

第二支柱：控制系统

装备全程监控是IM&P公司两大商业支柱之一。第二大支柱则是研发、安装和配置装备及客户特定的控制硬件和软件系统。这些软硬件系统也具备自我学习能力，不需要经过特别的训练。它们从机器处接收到的信号起到了关键作用，系统可在几秒内快速回应——几乎和机器电子系统一样快，从而实施控制。

舒尔茨教授介绍说，从前控制一台机器大多使用线性数学关系。线性数学关系可为人类所掌控，即便没有背景知识储备也很容易理解。而如今，现代机器的复杂程度较以往提高了许多，控制和监测都需要更加复杂的关系。这里需要功率强劲的处理器和完美的算法。“单靠人类无法识别它了。现代机器是多功能系统，借助人工智能，我们能让这些系统达到几乎无法想象的功率范围。”这一主题研究让身为物理学家的舒尔茨教授醉心已久。舒尔茨在哈雷（萨勒河）马丁路德大学求学，后前往乌尔姆、纽约和开姆尼茨任教。他从一开始便致力于人工智能和复杂系统的研究。复杂系统的传统机械学领域仍存在很多亟待解决的问题，然而院校却只有几位这方面的专业人员。另一方面，工业对这类技术的需求巨大，全球都是如此。

2017年雨果·容克斯奖

2015年，舒尔茨在哈雷（萨勒河）的魏恩贝格校园技术和创业中心里建立了IM&P公司。这家创新型初创企业因其人工智能机器监测系统CASIS（认知自主感知智能系统，Cognitives Autonomoues Sensory Intelligent System）一举摘得2017萨安州颁发的雨果·容克斯奖。IM&P目前负责辅助全球的风电设备。公司从刚开始的四名员工发展到目前的七名，今年企业还将再雇佣三名新员工。

企业作为展商参加了今年的汉诺威工业博览会，其专注焦点不再局限于原先的风电设施，而将目光聚焦加工机器的监测领域，特别针对矿业和金属加工行业。

作者：安雅·法戈维斯基（Anja Falgowski）

机器学习思考的地方

萨克森–安哈特州提供研发人工智能的诸多潜力

“人和机器能够彼此学习，携手收获超出你我想象的更大成功。”萨巴斯蒂安·施道博（Sebastian Stober）工程学博士教授这样描述他的未来愿景。身为信息学专家的施道博2018/2019年度获得任命，担任马格德堡大学人工智能专业的教授。他主要研发人工神经网络，研究的中期发展目标是让这些人工神经网络能够理解和解读我们的大脑信号。这是一个能大幅提高萨安州人工智能研究能力的专业领域。

先锋之业：神经科学领域的人工智能

工业和人机协作领域的人工智能取得了长足的进步，第一批研究成果已投入实践应用。与此同时，神经科学领域的人工智能研发却刚刚起步。施道博教授和其团队希望在这片领域铸先锋之业，改善智能系统的认知能力。位于马格德堡的研发团队希望与世界闻名的莱布尼茨神经生物学研究所（Leibniz-Institut für Neurobiologie）建立合作平台。双方可共同致力的科研领域包括用于人工神经元控制的神经假体。这里所指的假体是独立的智能系统，有自我学习如何与人类沟通交流的能力。人和假体应互相和共同学习。理想状态下，假肢将产生近乎自然的精细运动技能。

马格德堡的未来规划颇具吸引力

施道博教授的主要研究领域是深度学习，这是机器学习的子领域，人工神经网络和万亿神经元一同接受训练，从而能够解决更为复杂的任务。施道博教授使用这些人工神经网络来探索人脑这样的复杂系统，用简化模型来人工模拟这类复杂系统的工作原理。分析自我学习组件也对理解机器的运作机制有重要的意义。“对我们而言重要的是要了解系统如何学习”，施道博说，“只有这样我们才能获知可能发生的失真和故障，避免令人不快的意外。”

这位专家曾在马格德堡和墨尔本（墨尔本大学就读期间完成实习）、加拿大（西安大略大学，脑科学和精神学研究院）和波茨坦（波茨坦大学，重点研究认知科学）求学，萨安州的新发展契机吸引他荣归故里，回到家乡发展事业。他所主持的专业教席是信息学和神经科学之间架设的一座桥梁，也正是他热衷的专业领域。“我并不是一个人在战斗”，教授高兴地表示。事实上，早在2003年，马格德堡大学就开设了硕士专业“数据和知识工程学”。同时，信息学本科课程近年来也建立了“有学习能力的系统/生物计算科学”专业方向。仅智能协作系统学院就下设六个工作小组，他们的研究重点首先围绕群体智能和机器人科学。另外，信息学院还建立了数据和知识工程学或数据挖掘方向的工作小组。数学专业也积极投身于机器学习的研究。不同学科专业之间的联网、工程学和人文科学的联系，这些都赋予马格德堡研究基地得天独厚的人工智能跨学科研究条件。

施道博觉得“人工智能”这个概念常常为人们所误读。在他看来，机器能够发展自身智能，但这类智能与人类智慧无法同日而语。比起单纯将人工智能降级为机器智能的复制品，具有自我学习和共同增长的人工智能蕴藏着更大的机会。施道博积极致力于更高级别智能的研发工作，但他也看到了一系列的威胁。借助科幻电影，社会也意识到这类威胁的存在。“潜力应服务于公共福利，因此必须让人文科学研究者参与进来，为研发搭建合适的框架条件，确保人的个体不会丧失自身的重要性，”施道博坦言，“技术进步不等人”。

基础设施和教育项目支持萨安州的技术进步

萨安州在信息与通信技术（IKT）领域的进步有目共睹。信息与通信技术是经济和区位优势的重要组成部分，该行业的年销售额超过22亿欧元。2017年开始，联邦州的普通和职业院校开始实施一项信息与通信技术组件现代化改造的额外资助项目。施道博教授也参与了萨安州协会eLeMeNTe e.V.的项目，促进对数学、自然科学和技术感兴趣的天才少年的培养。这一动议旨在培养年轻人早期对这些领域的兴趣，并提供培训机会。萨安州的信息技术专业院校（马格德堡大学、哈勒－维滕贝格大学、安哈特应用技术大学、哈尔茨应用技术大学和梅泽堡应用技术大学）为未来发展培养了一批专业技术人员。

人工智能应用以最快速度处理海量数据。数据基础涵盖面越广泛，应用范围就越多面。例如，医学领域中的临床拍片、治疗和手术的经验数据被结合起来，通过人工智能应用预测未来病例，借助自学系统用新见解和新认识来丰富数据。萨安州各行各业的研发人员都将人工智能技术纳入研究对象。比如，马格德堡弗劳恩霍夫工厂运营和自动化研究所（IFF）研究如何运用触觉传感器技术来实现更安全的人机协作。

地处马格德堡南部小城比埃尔（Biere）的德国电信子公司T-Systems计算中心拥有极高的安全性，为人工智能运用提供了必要的基础设施。那里也是健康和医学领域人工智能专家汉堡企业Fuse AI存储高度敏感数据的数据库所在地。T-Systems认为，该地没有机场，不在飞机通航路线上，附近也没有高速公路，再加上德国联邦数据保护法的保驾护航，该地的安全性在全世界范围内无可匹敌。

“萨安州在如何教授机器思考和新智能创造方面蕴藏着极大的潜力,”施道博教授希望在此地实现他的未来愿景。

作者：米里亚姆·福克斯（Miriam Fuchs）