德国研究与创新专家委员会（EFI）：2026年德国研究、创新与科技成果报告（英文版）（166页）.pdf

核心结论速览： 德国高技术议程聚焦六大关键技术：联邦政府于2025年7月通过的“德国高技术议程”（HTAD）聚焦人工智能、量子技术、微电子、生物技术、核聚变与气候中和能源发电、气候中和出行技术六大关键技术领域，旨在增强德国竞争力与技术主权。 德国在AI和微电子领域的专利能力薄弱：分析显示，德国在人工智能和微电子领域的关键技术研发方面相对薄弱——这主要体现在发明产出能力上，而非研究本身。德国在专利活动方面整体弱于出版物活动，这可能是技术转移薄弱的信号。 中小企业创新成效优于非中小企业：2005至2023年间，在控制企业规模和行业归属等结构性特征后，德国中小企业（Mittelstand）在产品或工艺创新方面比同类非中小企业更为成功。尽管创新支出显著更低，中小企业通过产品创新实现的营业额占比反而更高。 中小企业创新能力受官僚负担与技能短缺制约：报告明确指出，官僚负担和熟练劳动力短缺是制约中小企业创新活动的主要障碍。 德国高校研究对专利的贡献度显著提升：德国高校科研论文被专利引用的频率已大幅缩小与美国之间的差距。但约70%的德国科研论文专利引用来自国外申请人（AI领域高达约90%），表明大量经济收益在国外实现。 德国和欧洲在AI模型开发和应用转化方面落后：尽管德国和欧洲拥有强大的研究基础并在AI应用方面取得初步成效，但在AI模型开发和将AI转化为附加值方面，与美国和中国相比仍存在明显差距。 欧盟研发框架计划FP10与竞争力基金的紧密挂钩存在风险：欧盟委员会计划将第十研究框架计划（FP10）与欧洲竞争力基金（ECF）紧密挂钩。专家委员会支持提升竞争力的目标，但警告这可能挤压基础研究和突破性创新的空间。 欧洲单一市场碎片化严重阻碍初创企业扩张：欧盟单一市场仍高度碎片化，初创企业向其他欧盟国家扩张面临重重障碍。专家委员会支持引入所谓的“第28号制度”——一种欧盟层面的统一企业法律形式。H2：研究背景与全景图谱。2026年2月11日，德国研究与创新专家委员会（EFI）向联邦总理弗里德里希·默茨和联邦研究、技术与航天部部长多萝西·巴尔提交了年度《德国研究、创新与技术绩效评估报告》。自2008年以来，这个由六名成员组成的委员会一直就研究、创新和技术政策相关事务向联邦政府提供科学政策咨询。报告对德国创新体系的优劣势进行了全面的国际与历时比较，并在此基础上评估了德国作为研究与创新基地的前景。报告还就国家研究与创新政策提出了具体建议。报告的结构与覆盖范围。2026年度报告分为两大部分。第一部分聚焦“当前发展与挑战”，涵盖四个专题：1. 德国高技术议程的实施：评估2025年7月通过的高技术议程的落实进展。2. 安全相关研究与创新：在地缘政治紧张加剧背景下，分析安全领域研发的战略意义。3. 欧洲研发与创新政策：聚焦第十研究框架计划（FP10）的提案。4. 欧洲单一市场的第28号制度：讨论为初创企业引入欧盟统一法律形式。第二部分为“2026年度核心主题”，涵盖三个领域：1. 德国中小企业的创新。2. 德国高校体系中的竞争与创新。3. 人工智能在德国和欧洲的发展与应用。核心数据分布。报告基于多项实证研究，覆盖了广泛的行业和企业规模。其中： 中小企业占德国企业总数的约90%。 在控制企业和行业特征后，2005-2023年间中小企业产品/工艺创新成功率高于非中小企业。 约15.9%的制造业企业的产品或服务组合已涵盖安全与防务领域。数据来源：EFI《2026年德国研究、创新与技术绩效评估报告》。H2：服务商生态分析。研发资助体系的五大规模化支持工具。报告研究了德国五大最重要的研发资助措施（按资金规模计）：1. 中小企业中央创新计划（ZIM） ：为中小企业的独立研发项目和研发合作项目提供资助。2021年企业资助金额约3.5亿欧元，此后因2022年申请冻结等原因有所下降。2. 研究津贴（Forschungszulage） ：2020年推出的税收激励措施，中小企业补贴率已从25%提高至35%，年度资助规模估计高达40亿欧元，其中约一半分配给中小企业。3. 联邦政府专项计划：通过招标和竞争性评审程序在预定义主题领域为研发和创新项目提供资助，2023年资金规模约29.5亿欧元。4. 欧盟研究框架计划：通过预定义主题领域的合作项目支持企业研发，2021年德国企业获得约3.37亿欧元资助。5. 各州ERDF联合资助计划：各州政府利用欧盟结构基金（ERDF）提供的研发与创新资助，2021年企业资助金额约2亿欧元。结构性变化与趋势。2014至2023年间，上述五大计划的总资助金额从16.5亿欧元增长至45.7亿欧元。其中：联邦政府专项计划的项目数量几乎翻倍；ZIM项目数量从约2,900个降至约850个；欧盟框架计划项目数量自2015年以来大约减半。研究津贴自2020年推出以来广受欢迎，但45.6%获得资助的企业属于中小企业。在研究津贴和联邦专项计划的使用者中，中小企业分别占36.7%和38.1%。“断层”与结构性机会。约四分之三的研究津贴受助企业是首次获得资助——他们在2014至2019年间未使用过其他任何支持计划。这表明税收激励型研发资助有效触达了此前未被传统项目制资助覆盖的企业群体。研究津贴的减负效应使企业能够将节省的税收资金用于资助新的研发项目，将“偶尔为之”的研发活动转化为持续性的研发投入。数据来源：EFI委托研究《德国企业研发资助（2014-2023）》。H2：典型场景深度解析。场景一：中小企业的创新路径——低投入高产出的“隐形冠军”。约50%的中小企业在2020至2023年间至少实现了一项产品或工艺创新，约5%实现了市场创新。尤为值得注意的是，尽管中小企业在创新支出（按营业额占比计）方面显著低于非中小企业，但其通过产品创新实现的营业额占比却更高——这一优势主要来自模仿创新带来的销售增长，而非市场新品的销售。典型特征：中小企业更倾向于进行“偶发性研发”或无内部研发的创新活动，而非持续性研发。中小企业的创新往往体现为渐进式改进、贴近实践的开发和具有高市场相关性的客户定制化解决方案。常见误区：中小企业因资源有限，往往难以承受高风险的根本性创新。如果创新项目失败，可能危及企业存续。因此，企业主在承担根本性创新的经济风险时通常更为谨慎。场景二：研发资助的应用实践——研究津贴的快速普及。研究津贴自2020年推出以来使用量急剧上升：2020年仅有2.7%的研发活跃企业提交申请，到2023年这一比例已升至17.9%。在研发活跃的中小企业中，该比例从2.7%升至14.7%。2023年，约7.6%的研发活跃中小企业同时使用了项目资助和税收激励。申请流程的复杂性仍是主要障碍：约三分之一的研发活跃企业因不确定相关研发支出是否符合资助条件而放弃申请；同等比例的企业将缺乏申请所需的人力资源或申请投入与预期回报不匹配列为原因。数据来源：EFI委托研究《德国经济中的创新参与、创新与生产力》。场景三：高校技术转移——科研向专利转化的“断层”。德国高校的专利申请在2015年后出现显著下降。大学每年的专利申请量超过860件，约为应用科学大学（不到50件）的17倍。但按人均（每1,000名科研人员）计算，大学的专利申请量约为应用科学大学的3倍。从科研到专利的转化质量方面，德国高校科研论文被专利引用的频率已大幅缩小了与美国之间的差距。但一个关键发现是：约70%的德国科研成果专利引用来自国外申请人（AI领域高达约90%），表明大量经济收益在德国境外实现。这种“知识在德国创造，利润在境外实现”的格局值得警惕。数据来源：EFI委托研究《德国高校教学与转移中的竞争与当前发展》。H2：技术演进方向。情景一：人工智能从“聊天”到“行动”——AI代理的崛起。AI代理（AI Agents）能够自主与其他系统交互、检索信息并执行操作（如发送消息或控制物流链）。企业已开始将此类代理整合到业务流程中。这一趋势标志着AI从信息处理工具向自主行动体的转变，可能从根本上改变企业的运营模式。情景二：物理AI——从数字空间走向现实世界。物理AI使AI能够通过传感器感知物理世界、从中学习并与之交互。应用场景包括机器人和自动驾驶。这一方向将释放AI在制造业、物流和交通等实体产业中的巨大潜力，但也对数据获取、实时处理和安全性提出了更高要求。情景三：欧洲AI基础设施的追赶——AI工厂与千兆工厂。欧盟委员会推出“AI大陆行动计划”，核心是在欧洲超级计算机基础上建设AI工厂和AI千兆工厂。截至2025年12月，已有9座AI工厂投入运营，包括德国于利希的JUPITER AI工厂（约24,000个H100等效单元）。欧盟还计划建设5座AI千兆工厂，每座约10万个H100等效单元。然而，报告对AI千兆工厂的实施提出质疑：运营成本（尤其是高昂的电费）、GPU仅3-5年的使用寿命、以及欧洲缺乏OpenAI、Google等规模的企业用户，都是潜在风险。技术触发器分析。GPU市场由美国Nvidia主导，市占率超过80%。Nvidia的专有计算平台CUDA使大量AI工具（如TensorFlow、PyTorch）针对其优化，进一步巩固了其主导地位。谷歌的TPU（张量处理单元）被视为潜在制衡力量，2025年起已向部分企业开放。在AI模型方面，领先的商业模型参数规模已超过5,000亿，而欧洲公共资助的模型（如Teuken-7B、EuroLLM-9B）仅为70亿至90亿参数，差距悬殊。数据来源：EFI委托研究《加强欧洲人工智能研究与应用之路》。H2：商业模式创新。新模式：OPC（开放计算项目）与开源模型的商业化。当前AI领域出现了从封闭专有模型向开放模型的转变。许多AI公司现在提供开放模型——公开参数，部分还公开训练数据，允许定制和免版税使用。除Meta（Llama）等西方早期有影响力的开源生成模型外，现在还包括DeepSeek等许多中国公司。这一趋势降低了AI应用的门槛，但也给欧洲企业带来了依赖非欧洲基础模型的风险。SaaS化与平台化。模型上下文协议（Model Context Protocol）和Safetensors等新标准和格式简化了数据使用和模型存储。AI能力正从“自建”向“订阅”转变，使中小企业能以更低成本获取AI能力。但这也意味着核心技术和数据的控制权可能流向平台方。数据资产的货币化。高质量的专有数据正在成为AI时代的核心资产。在工业领域，有效训练专业AI模型往往需要整合多家企业的数据，但这对商业秘密保护和数据保护构成挑战。隐私增强技术（如联邦学习、多方计算、可信执行环境）和可信数据中介（如数据信托、Catena-X等数据空间）正在成为解决方案。数据来源：EFI《2026年德国研究、创新与技术绩效评估报告》。H2：未来3-5年机会洞察。机会赛道矩阵。| 赛道 | 当前渗透率 | 爆发窗口 | 推荐优先级 ||||||| AI在中小企业的应用扩散 | 快速上升（德国从2023年11.6%升至2025年26.0%） | 现在-2年 | ★★★★★ || 欧洲开源基础模型开发 | 起步阶段，公共资助项目有限 | 2-5年 | ★★★★ || AI数据基础设施与数据信托 | 初期，各类数据法案正在协调中 | 2-4年 | ★★★★ || 安全与防务领域创新 | 增长中，15.9%制造业企业已涉足 | 现在-3年 | ★★★★ || 欧洲AI算力基础设施（AI工厂/千兆工厂） | 建设初期，5座千兆工厂规划中 | 3-5年 | ★★★ || AI高校技术转移加速 | 科研质量提升但转化率待改善 | 2-5年 | ★★★ |多角色行动建议。 政策制定者：简化研发资助申请流程（尤其是研究津贴），切实推行“一次性原则”（Once-Only Principle）减少官僚负担，建立全国性高校科研产出数据库。 企业决策者：关注AI在业务流程中的嵌入（尤其是AI代理和物理AI），利用研究津贴等税收激励降低研发成本。 高校与研究机构：强化技术转移作为“第三使命”的制度化建设，设立“转移学期”为技术转移活动提供专门时间。 投资者：关注欧洲AI基础设施建设和开源AI模型领域的投资机会，同时警惕过度依赖非欧洲技术供应商的风险。延伸阅读。以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全部案例，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ区块。Q1：德国高技术议程（HTAD）涵盖哪些关键技术领域？A1：HTAD聚焦六大关键技术：人工智能、量子技术、微电子、生物技术、核聚变与气候中和能源发电、气候中和出行技术。Q2：德国中小企业的创新表现如何？A2：2005至2023年间，在控制企业和行业特征后，中小企业在产品/工艺创新方面比同类非中小企业更为成功。尽管创新支出更低，但其通过产品创新实现的营业额占比反而更高。Q3：德国在AI领域的国际竞争力如何？A3：德国在AI研究和出版物方面表现强劲，但在AI专利、AI模型开发和将AI转化为经济附加值方面，与美国和中国相比存在明显差距。Q4：什么是“第28号制度”？A4：“第28号制度”是欧盟计划引入的一种欧盟层面的统一企业法律形式，在27个成员国现有公司法之外增设，旨在帮助初创企业更便捷地在整个欧盟范围内扩展业务。Q5：德国高校的技术转移存在什么问题？A5：约70%的德国科研论文专利引用来自国外申请人（AI领域高达约90%），表明大量经济收益在德国境外实现，存在“知识在德国创造、利润在境外实现”的问题。Q6：欧盟第十研究框架计划（FP10）面临什么风险？A6：FP10与欧洲竞争力基金的紧密挂钩可能使研究更偏向产业应用导向，从而挤压好奇心驱动的基础研究和突破性创新的空间，损害长期竞争力。数据来源说明。以上内容基于德国研究与创新专家委员会（EFI）《2026年德国研究、创新与技术绩效评估报告》（Gutachten zu Forschung, Innovation und technologischer Leistungsfähigkeit Deutschlands 2026）及相关公开资料整理。报告由EFI主席Irene Bertschek教授（ZEW-莱布尼茨欧洲经济研究中心）、Guido Bünstorf教授（卡塞尔大学）、Carolin Häussler教授（帕绍大学，副主席）、Joachim Henkel教授（慕尼黑工业大学）、Christoph M. Schmidt教授（RWI-莱布尼茨经济研究所）和Friederike Welter教授（波恩中小企业研究所）共同撰写。