可信赖的人工智能：欧洲的王牌以及在人工智能领域发挥领导作用的机会

第四次工业革命与人工智能的霸权

这场革命的核心是人工智能（AI），这项技术有可能改变我们生活的方方面面——从我们的工作和沟通方式，到我们接受的医疗，再到保卫我们国家的武器。.

人工智能不再仅仅是科幻电影中的未来概念，它已成为现实，正在塑造着我们今天的世界，并且其影响力将在未来几年呈指数级增长。开发、应用和掌握人工智能技术的能力对于经济竞争力、社会发展和国家安全至关重要。.

这场人工智能主导权的争夺战引发了中国、美国和欧洲三大主要参与者之间激烈的全球竞争。每个地区都采取了独特的策略，这源于它们各自的优势、劣势和战略重点。为了理解这场竞争的动态及其对未来的潜在影响，对每个地区的投资、战略和生态系统进行全面分析至关重要。.

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人工智能投资：超级大国之间的较量

对人工智能研发的投入水平是衡量一个国家决心和雄心的重要指标。这些投资推动创新，促进新技术的发展，并吸引人才，从而进一步加强人工智能生态系统。.

中国：人工智能领域的新兴巨头

近年来，中国已成为全球人工智能竞赛中一股不容忽视的力量。中国政府已将人工智能发展列为国家优先事项，并投入大量资源。尽管2024年政府对人工智能的投资略有下降，降至18亿美元（2023年为21亿美元），但这并不意味着政府对人工智能的兴趣减弱。相反，这可能是一种战略转变，政府鼓励私营企业积极参与，并将重点放在具有战略意义的特定领域。.

截至2023年12月，中国人工智能产业的总融资额达到了令人瞩目的5210亿美元。值得注意的是，尽管投资和融资事件的数量较上年下降了18.2%，但总融资额却增长了51%。这表明市场正在整合，投资者越来越青睐规模更大、发展更成熟且潜力已得到验证的人工智能公司。.

中国计划到2025年投入550亿美元用于科技研发，比上年增长10%。人工智能预计将成为主要受益者。研发投入的大幅增长凸显了中国政府致力于实现技术自主和将人工智能发展作为战略重点的长期承诺。.

2024年，中国研发总支出超过4960亿美元，同比增长8.3%。尤其值得注意的是基础研究投入增长10.5%。这表明人们日益认识到，人工智能的长期创新必须建立在坚实的科学基础之上。.

中国人工智能融资的另一个重要方面是国有风险投资基金的作用。过去十年，这些基金已向人工智能等战略产业投资了9120亿美元，其中23%流向了人工智能相关企业。这些国家支持的投资在塑造中国的人工智能生态系统中发挥着至关重要的作用，并且往往对私人投资者起到引导作用。.

此外，中国于2025年初设立了规模达82.1亿美元的国家人工智能产业投资基金，旨在加速人工智能创新。该基金凸显了政府推动人工智能产业发展的定向策略，尤其是在关键创新领域。.

最终，在2025年初，中国启动了一项规模达1380亿美元的国家支持新兴技术风险投资基金，其中包括人工智能。这项规模庞大的基金标志着中国致力于在关键技术领域实现自主研发的长期承诺，而人工智能将成为其中的核心支柱。.

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美国：硅谷与私营部门的力量

美国长期以来一直是人工智能研发领域的领导者。与中国以国家为主导的模式不同，美国的人工智能生态系统高度依赖私营部门的创新，尤其是在硅谷。.

2024年，人工智能公司获得了美国42%的风险投资，高于2023年的36%和2022年的22%。这一显著增长凸显了美国投资者对人工智能领域的强大信心和关注，风险投资也越来越重视人工智能项目。.

2024年，全球人工智能公司的风险投资总额超过1000亿美元，较2023年的556亿美元增长超过80%，其中近33%的全球风险投资流向了人工智能领域。这印证了全球对人工智能领域大规模投资的趋势，而美国是这一增长的主要受益者和推动者。.

2024年，美国风险投资总额达1780亿美元，其中900亿美元投资于硅谷，这主要得益于人工智能领域的投资。人工智能投资的这种地域集中度凸显了硅谷作为全球人工智能创新和融资中心的持续主导地位。.

自 2023 年第四季度以来，风险投资支持的公司对人工智能驱动型交易的投资增加了五倍，并在 2024 年第四季度占所有融资活动的 60% 以上。这表明人工智能正在加速成为美国风险投资的主要关注点。.

尽管私营部门占据主导地位，但美国政府也在人工智能研发领域投入巨资。2022年，美国政府在人工智能领域的投资额达32.8亿美元。预计到2025年，美国联邦政府的IT预算总额将达到751.3亿美元，其中网络安全和人工智能将是重点发展领域。.

联邦政府每年在人工智能研发方面的总支出不到40亿美元。网络与信息技术研发计划（NITRD）报告称，预计2025财年人工智能总经费将达到33.16亿美元，其中包括19.54亿美元的核心人工智能经费和13.61亿美元的支持性经费。.

值得注意的是，近年来美国国防部在人工智能领域的投资显著增加。联邦政府与人工智能相关的合同金额从2022年8月的3.55亿美元增长到2023年8月的46亿美元，增幅近1200%。这凸显了人工智能在美国国防战略中的关键作用。.

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欧洲：符合伦理的人工智能与竞争力之路

欧洲采取了与中国和美国不同的发展路径。欧洲不依赖大规模的国家投资或不受监管的私营部门创新，而是专注于开发符合伦理且值得信赖的人工智能。.

欧盟的“数字欧洲”计划将在2021年至2027年期间为人工智能提供总计21亿欧元的资金。欧盟委员会将在2025年至2027年期间通过“数字欧洲”计划提供13亿欧元，用于提供包括人工智能在内的关键技术。.

欧盟启动了 InvestAI 计划，这是一项 2000 亿欧元的战略，旨在缩小与美国和中国的融资和发展差距，其中 500 亿欧元来自欧盟，1500 亿欧元来自私人投资者。.

法国是欧洲领先的人工智能中心。2024年，法国共识别出751家专注于人工智能的初创企业，一年内增长了27%，这些初创企业在2024年获得了19亿欧元的融资。.

德国的人工智能战略预算约为33亿美元，涵盖至2025年。德国联邦教育与研究部（BMBF）将在本届立法周期内（直至下届联邦选举）向人工智能领域投资超过16亿欧元。.

政府战略与举措：为未来指明方向

政府战略和举措在塑造一个国家的人工智能生态系统中发挥着至关重要的作用。它们设定优先事项，促进合作，并为人工智能技术的开发和部署创建法律框架。.

中国：集中式方法

中国政府已将人工智能发展列为国家优先事项，并投入大量资金、政策激励措施以及公私合作机会。这种集中化、国家主导的方式是中国人工智能战略的显著特征，确保了全国范围内的协调努力。.

2017年，中国国务院发布了《人工智能发展规划》，提出了到2030年建成万亿元人民币人工智能驱动型经济体的目标，并将人工智能作为产业变革的“主要驱动力”。.

政府正在推行一项多管齐下的战略，包括增加公共投资、鼓励地方政府吸引人工智能人才和公司，以及通过公私合作和政府合同引导私营部门发展。.

中国银行公布了发展人工智能产业的行动计划，承诺在五年内投入1370亿美元（1万亿元人民币）加强人工智能供应链，实现“科技自立”。.

中国关于生成式人工智能的法律为行业参与者提供了指导方针和最佳实践。中国计划将机器人技术与人工智能相结合，将人形机器人定位为尖端技术，并已批准设立规模达1380亿美元的国家支持风险投资基金，专注于机器人、人工智能和其他先进技术。.

数字丝绸之路（DSR）等倡议旨在输出中国的人工智能技术和治理模式，从而重塑发展中国家的人工智能标准和实践。.

政府已建立国家计算网络，旨在帮助中国人工智能企业减少对自身计算能力的投资。《加快场景创新，促进人工智能高质量应用，推动高质量经济发展的指导意见》（2022年）强调人工智能技术在各领域的融合应用，以实现经济的可持续增长。.

美国：创新与监管的平衡

与中国相比，美国采取的模式更为分散。美国政府通过投资研发、支持公私合作以及营造有利的监管环境来促进创新。与此同时，人们也越来越意识到需要降低人工智能的潜在风险并确保其符合伦理原则。.

美国制定了《国家人工智能研发战略计划》（2023年更新版），概述了联邦政府的人工智能研发路线图。此外，美国还颁布了《国家人工智能倡议法案》。该法案正式确立了国家人工智能战略，并设立了国家人工智能倡议办公室（NAIIO）等机构。.

拜登-哈里斯政府正在制定一项国家人工智能战略，旨在发挥人工智能的优势并降低其风险。2024 年国家安全备忘录（NSM）关于人工智能的目标是提升美国在人工智能领域的领导地位，利用人工智能实现国家安全目标，并提升人工智能的安全性和可信度。.

美国政府计划简化芯片订单的许可程序，以巩固美国在人工智能领域的领导地位，并为盟友提供清晰的指导。众议院行政委员会（CHA）发布了第118届国会人工智能战略与实施的最终报告，旨在确保众议院各办公室和立法机构能够有效管理自身的人工智能系统。.

2023 年，美国科技政策办公室 (OSTP) 征求公众意见，以更新美国在人工智能领域的国家优先事项和未来行动，涵盖权利、安全、平等、经济增长和公共服务创新等领域。.

欧洲：伦理人工智能的竞争优势

欧盟的人工智能战略侧重于卓越和信任，旨在加强研究和产业能力，同时确保安全和基本权利。这种兼顾创新和伦理考量的双重策略是欧洲人工智能战略的关键特征。.

2021 年 4 月，欧盟委员会提出了人工智能一揽子计划，其中包括一份关于促进欧洲人工智能方法的沟通文件、一份关于人工智能协调计划的审查报告以及一份关于人工智能法律框架的提案。.

欧盟人工智能法案于 2024 年 8 月生效，并将于 2026 年 8 月全面实施。该法案是一个全面的法律框架，它根据风险分类来规范人工智能，旨在保障安全和基本权利。.

2024 年 1 月，欧盟委员会启动了人工智能创新一揽子计划，以支持人工智能初创企业和中小企业，其中包括旨在促进生成式人工智能应用的“GenAI4EU”倡议。.

欧洲人工智能办公室成立于 2024 年 2 月，是欧盟人工智能专业知识的中央机构，负责支持人工智能法案的实施和执行，并促进可信赖的人工智能。.

德国人工智能战略旨在将德国打造成为欧洲人工智能中心，到 2025 年总投资额将达到 50 亿欧元，重点关注中小企业和公共部门的研究、开发和部署。.

自 2018 年以来，法国一直在推行国家人工智能战略 (NSAI)，该战略着重于构建一个充满活力的生态系统，进行雄心勃勃的投资，并拥有面向未来的愿景，法国 2030 投资计划中已拨款 25 亿欧元用于人工智能。.

欧盟人工智能冠军计划于 2025 年初启动，该计划联合了 60 多家欧洲公司，旨在加速人工智能的普及应用，并促进具有竞争力的欧洲技术生态系统的发展。.

人工智能生态系统比较分析：优势、劣势和机遇

为了评估各个地区在全球人工智能竞赛中的竞争力，对其各自的人工智能生态系统进行比较分析至关重要。这种分析会考虑每个地区的优势、劣势和机遇。.

中国：数据与国家的力量

加强

• 政府支持：强有力的自上而下的政府参与和大量的财政支持。.
• 数据可用性：由于人口众多和数字网络发达，可以获取大量消费者数据，但历史上数据保护方面的监管环境并不严格。.
• 封闭生态系统：庞大的国内市场和对构建国内人工智能模型和技术的重视，促进了一定程度的自给自足。.
• 积极投资：为国内外人工智能公司提供大量资金。.
• 快速实施：在移动支付和高速列车等特定领域大规模部署人工智能技术的强大能力。.

削弱

• 国内人工智能人才匮乏：虽然人数增长迅速，但中国在顶尖人工智能研究人员和经验丰富的人才方面仍然落后于美国。.
• 对外国核心技术的依赖：缺乏国内研发的核心技术，特别是先进半导体技术，会造成脆弱性。.
• 人工智能实施差距：在面向消费者的应用之外的各种生产过程中，人工智能突破性成果的传播和应用面临挑战。.
• 数据环境的多样性：虽然中国拥有庞大的用户数据，但其数据环境在多样性方面可能落后于其他地区。.

美国：创新、资本和人才

加强

• 创新中心：世界一流的大学、研究机构和硅谷的创业文化正在推动人工智能领域的突破性创新。.
• 人才储备：拥有顶尖的人工智能研究人员，并吸引全球人才。.
• 风险投资：强大的风险投资生态系统，对人工智能公司进行了大量投资。.
• 技术基础设施：拥有先进的半导体技术和云计算能力，具有优势。.
• 强有力的知识产权保护：促进和保护人工智能创新的框架。.

削弱

• 关于伦理使用和偏见的担忧：人工智能的快速发展引发了人们对其不可预测的能力和潜在滥用的担忧，从而损害了公众信任。.
• 数据隐私问题：比中国更严格的数据保护法规有时会限制用于人工智能训练的数据的可用性和使用。.
• 利益分配不均：以市场为导向的方法可能会导致人工智能利益在社会中分配不均。.
• 联邦资金可能削减：拟议削减州研究机构的预算可能会危及人工智能生态系统。.
• 基础设施挑战：人工智能开发对计算能力的需求日益增长，这给基础设施带来了挑战。.
• 可解释性和透明度：某些人工智能系统缺乏可解释性，这有可能破坏信任，并阻碍其在安全关键领域的应用。.

欧洲：符合伦理的人工智能与产业优势

加强

• 高度重视伦理和监管：欧盟人工智能法案和GDPR为值得信赖和以人为本的人工智能创建了一个强大的框架，这有可能在重视伦理考量和数据保护的市场中创造竞争优势。.
• 强大的工业基础：欧洲在制造业、汽车业和医疗保健业等领域拥有强大的实力，这些领域为人工智能提供了宝贵的数据和应用领域。.
• 在特定领域拥有领先的人工智能研究和人才：某些欧洲国家和机构在人工智能研究方面处于领先地位，尤其是在机器人和人工智能服务等领域。.
• 关注开源计划：强调开源人工智能模型可以促进透明度和协作。.
• 国际合作：重点加强欧洲和国际在人工智能研发领域的合作与交流。.

削弱

• 数字市场碎片化：欧盟的数字市场仍然十分分散，这阻碍了人工智能解决方案在成员国之间的推广。.
• 吸引人力资本和外部投资的困难：与美国相比，欧洲在吸引顶尖人工智能人才和大量外部投资方面面临挑战。.
• 缺乏商业竞争力（历史原因）：历史上，欧洲一直难以将其研究优势转化为商业上成功的 AI 产品和服务。.
• 人工智能接受度较低：欧洲企业在采用人工智能技术方面落后于美国同行。.
• 与美国和中国相比的投资差距：欧洲在人工智能领域的总投资远低于美国和中国。.
• 研究成果商业化进程缓慢：欧盟资助的人工智能项目并非总能有效地实现商业化或得到应用。.
• 欧盟与成员国之间协调不力：缺乏治理机制限制了人工智能领域协调工作的有效性。.

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欧洲的潜在竞争优势：符合伦理的人工智能和战略利基市场——图片来源：Xpert.Digital

欧洲的潜在竞争优势：符合伦理的人工智能和战略利基市场

尽管欧洲面临诸多挑战，但该地区仍有潜力在全球人工智能竞赛中发挥重要作用。然而，这需要充分发挥其独特的竞争优势。.

所有可持续成功的核心在于人与人之间的信任——这种信任是任何成本核算都无法取代，人工智能也永远无法创造的。效率或许能在短期内大放异彩，人工智能或许极具诱惑力——但只有信任和可靠性才能确保长久的成功。因此，只有值得信赖的人工智能才拥有未来。正因如此，欧洲作为一个拥有共同价值观的共同体，致力于打造值得信赖的欧洲人工智能，因此与美国和中国相比，欧洲显然更具优势。——康拉德·沃尔夫内斯坦，Xpert.Digital

道德准则和数据保护法规：一种“布鲁塞尔效应”？

欧盟人工智能法案强调尊重人类自主权、避免伤害、公平和问责等伦理原则。该法案旨在确保人工智能系统安全、透明、可追溯、非歧视且环境友好。诸如《通用数据保护条例》（GDPR）等强有力的数据保护法规与人工智能法案相辅相成，共同保障人工智能应用中数据的负责任处理。.

欧洲严格的伦理和数据保护法规能够建立公众信任，吸引那些优先考虑负责任人工智能的公司和用户，从而带来显著的竞争优势。这可能引发“布鲁塞尔效应”，即欧盟标准成为全球标杆。.

专注于战略细分领域：机器人、人工智能服务等

欧盟在自主机器人和人工智能服务领域拥有比较优势。欧洲在自主机器人领域的专业化水平位居世界前列。专注于并进一步投资这些现有优势领域，能够帮助欧洲在人工智能的细分领域确立全球领先地位。.

欧洲制药公司越来越依赖人工智能驱动的蛋白质设计。这凸显了欧洲人工智能在特定领域取得的显著进展。识别并支持此类行业特定的人工智能应用，能够推动欧洲关键行业的创新和竞争力。.

欧洲在全球人工智能竞争中的竞争力：一项关键评估

欧洲在全球人工智能竞赛中的竞争力一直是众多分析、新闻报道和专家意见的主题。普遍的看法是，欧洲目前在人工智能竞赛中落后于美国和中国。.

欧盟在人工智能领域的投资并未跟上全球领先者的步伐。欧洲在人工智能领域的竞争力取决于技能发展，而持续存在的技能缺口必须得到解决。到2030年，欧洲有望实现企业近乎普遍采用人工智能，但目前初创企业在推动创新方面处于领先地位。.

然而，报告也强调，欧洲拥有可以用来提升自身竞争力的显著优势。.

欧洲可以通过在应用人工智能领域占据领先地位并将其融入自身产业基础，抓住千载难逢的机遇。尽管欧洲拥有世界一流的人工智能研究成果，但仍需将这些技术专长转化为可扩展的经济效益。在人工智能基础设施、软件和服务方面的外部支出方面，欧洲落后于美国。.

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欧洲迈向人工智能领导地位之路

全球人工智能霸权之争是一场复杂而动态的竞争，并且还在不断演变。中国和美国持续投入巨资，并推行雄心勃勃的战略以巩固自身地位。另一方面，欧洲面临的挑战是如何发挥自身优势，同时克服现有劣势，从而保持全球竞争力。.

欧洲有潜力利用其伦理准则和数据保护法规作为竞争优势，并在机器人等特定研究领域发挥领导作用。然而，为了在全球人工智能竞赛中持续增强竞争力，还需要在融资、人才培养、市场一体化以及将研究成果有效转化为商业应用等方面做出更多努力。欧盟层面和各成员国的举措，以及欧洲企业的承诺，都表明人们越来越意识到需要加强国内能力建设，并在全球人工智能生态系统中明确自身定位。.

对欧洲的建议：迈向人工智能未来的成功战略

为了巩固其在全球人工智能竞争中的地位，欧洲应考虑以下建议：

增加并更有针对性的投资

尽管像 InvestAI 这样的举措至关重要，但欧洲必须确保在人工智能基础设施、人才培养和研究成果商业化等关键领域获得可持续且战略性一致的公共和私人资金。重点应放在欧洲具有竞争优势或战略重要性的领域。欧洲应考虑在医疗保健和国防等领域开展人工智能应用创新方面的公共采购，以刺激需求和创新。.

缩小技能差距

应为欧洲劳动力实施全面的人工智能培训和再培训计划，涵盖从基础知识到高级技术技能的各个方面。通过优惠的签证政策和研究机会吸引和留住国际人工智能人才至关重要。应重点培养负责任的绿色人工智能技能，欧洲在该领域已展现出领先地位。.

促进统一的数字市场

欧盟必须减少数字市场的碎片化，以促进人工智能解决方案在成员国间的规模化应用。应简化监管，并在尊重数据保护标准的前提下，推动跨境数据交换。欧盟应努力建立“单一数据市场”，以促进人工智能投资和创新。.

加强研究成果向商业应用的转化

应加大对人工智能初创企业和中小企业的支持和资金投入，以弥合研究成果与成功商业产品之间的差距。应加强高校与产业界的合作。可以考虑建立“人工智能欧洲核子研究中心”，以促进大规模的合作研究和创新。.

促进人工智能在各行业的应用

应促进和推动人工智能技术在欧洲各行各业的应用，尤其是在欧洲已占据优势地位的行业。应为中小企业提供激励和支持，帮助其将人工智能融入业务运营。应重点宣传成功的应用案例和人工智能带来的益处，以鼓励更广泛的接受。.

维护和利用道德和监管优势

应继续推动通过欧盟人工智能法案和其他举措开发和部署可信赖的人工智能。欧洲应将自身定位为负责任人工智能领域的全球领导者，吸引那些优先考虑伦理考量和数据隐私的用户和企业。欧盟的伦理人工智能框架应积极推广为全球标准。.

改善协调和治理

应加强欧盟委员会与成员国之间在人工智能战略和投资方面的协调与信息交流，以确保采取更加协调有效的整体方针。应加强欧洲人工智能局的作用和资源，以促进这种协调并提供专家建议。.

专注于战略细分市场

为了在特定人工智能领域确立全球领先地位，应继续加大在机器人和人工智能服务等领域的投资，并扩大现有优势。同时，还应发掘并大力发展欧洲拥有强大研发基础或独特产业优势的其他新兴领域。.

探索人工智能的陌生领域

人工智能霸权之争不仅是技术优势的较量，更是塑造社会未来的战役。中国、美国和欧洲这三大主要地区，在探索这片未知领域时，都面临着各自独特的挑战和机遇。.

中国：进步与控制之间的平衡

中国集中式的发展模式推动了人工智能的快速发展，尤其是在人脸识别和智慧城市等领域。然而，这种模式也引发了人们对数据隐私、监控以及潜在滥用问题的担忧。中国政府面临的挑战是如何在促进创新的同时，确保人工智能的开发和应用符合其社会和政治目标。.

中国面临的另一项挑战是其对外国核心技术，特别是先进半导体技术的依赖。美国的出口管制凸显了这一弱点，迫使中国加大力度发展国内芯片制造能力。.

美国：伦理困境与监管的必要性

美国拥有悠久的创新和创业传统，这使其成为人工智能领域的领导者。然而，这种市场导向的方法也引发了人们对人工智能伦理使用、算法偏见以及利益分配不均等问题的担忧。.

美国政府面临的挑战是如何建立一个既能促进创新又能降低人工智能潜在风险的监管框架。这需要巧妙地平衡各方利益，兼顾企业、研究人员和公众的利益。.

此外，美国必须加大对劳动力的教育和再培训投入，以确保其能够胜任人工智能创造的新工作和新机遇。.

欧洲：道德领导力与加强单一市场

欧洲的目标是开发符合伦理且值得信赖的人工智能，尊重公民的基本权利和价值观。《欧盟人工智能法案》是一项开创性的法律，旨在确保人工智能系统的安全、透明和可问责。.

然而，欧洲面临的挑战是如何将伦理原则转化为竞争优势。这需要营造一个有利于创新的环境，鼓励企业开发和实施符合伦理的人工智能解决方案。.

此外，欧洲必须加强其数字单一市场，以促进人工智能解决方案在成员国之间的规模化应用。这需要消除监管壁垒并促进跨境数据交换。.

通往未来的道路：合作与责任感

人工智能领域的竞争不仅是国家间的较量，也是合作共赢的契机。人工智能的开发和部署需要全球视野，兼顾所有利益相关者的利益。.

国际合作对于制定人工智能开发和应用方面的共同标准和伦理准则至关重要。这有助于确保人工智能造福人类，而不是加剧不平等或制造新的威胁。.

此外，提高公众对人工智能潜在风险和益处的认识，并让公众参与决策过程至关重要。只有通过知情且积极参与的公众，我们才能确保人工智能的开发和部署符合我们共同的价值观和目标。.

人工智能的未来并非掌握在某个国家或某家公司手中，而是掌握在我们所有人手中。通过携手合作、负责任地行动，我们可以确保人工智能成为一股向善的力量，改善我们的社会，增强我们的经济实力，并保障我们的未来。.

行动号召：欧洲有机会塑造人工智能革命

欧洲正处于十字路口。它有机会在塑造人工智能革命和使世界变得更美好方面发挥领导作用。.

为实现这一目标，欧洲必须发挥自身优势，克服劣势，并制定人工智能发展和部署的长期愿景。这需要政府、企业、研究人员和公众的共同努力。.

欧洲必须加大对劳动力的培训和再培训投入，确保他们能够胜任人工智能创造的新工作和新机遇。欧洲必须营造有利于创新的环境，鼓励企业开发和实施符合伦理的人工智能解决方案。此外，欧洲还必须加强其数字单一市场，以促进人工智能解决方案在成员国之间的推广应用。.

挑战固然巨大，但机遇也同样巨大。欧洲凭借其道德原则、工业实力和创新精神，能够引领人工智能革命，为我们所有人创造更美好的未来。现在正是行动之时。.

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