2月11日，德国研究与创新专家委员会（EFI）向联邦总理默茨提交了《2026年德国研究、创新和技术能力评估报告》^[1]，将中小企业创新、高等教育体系中的竞争与创新、德国与欧洲AI的发展与应用，确立为2026年德国科研与创新政策的三大关键主题。

一、中小企业创新

德国中小企业以长期导向、扎根区域和高度的企业家责任著称。相较于与非中小企业，尽管中小企业在研究和知识密集型行业的活跃度较低，创新支出也相对有限，但它们更频繁地实现产品与流程创新，且来自创新的收入占比更高。然而，行政负担、专业人才短缺以及创新项目带来的经济风险，抑制了中小企业的创新活动与生产力。

为此，EFI建议：进一步简化研发补贴的申请流程，例如简化首次申请程序，对已获资助项目简化后续申请，并依据“一次原则”实现数据的自动化采集；推动并落实联邦层面的现代化议程，消除官僚障碍，简化并数字化行政程序；在制定规章制度方面，系统吸纳实践操作经验，注重实践检验；在减轻负担方面，应基于单项法规在整个法规体系中的成本与效益关系，而不仅仅关注法规数量；尽快并持续落实“一次原则”，识别并减少不必要的申报与记录义务；简化高素质专业人才的移民手续，并加快相关审批流程。

二、高等教育体系中的竞争与创新

随着高校自主权的增强以及由此带来的调控模式向“产出导向”转型，高等教育体系中的竞争显著加剧。在当前的制度设计与实施方式下，这种竞争伴随着巨大的人员和资源投入，并可能使具有创新性的项目构想处于不利地位。在教学领域，受学生人数增长趋缓以及私立教育机构数量增加的影响，生源竞争日益激烈。与此同时，AI的广泛应用正在根本性地改变对毕业生能力的要求。尽管德国作为留学目的地具有较高的国际吸引力，国际学生比例较高，但其在融入德国社会及进入劳动力市场方面仍面临诸多障碍。此外，知识转化作为高校核心使命的重要性日益增加，但在实践中尚未得到充分重视。

针对上述挑战，EFI建议：增强高校的战略行动能力，促进特色化发展。具体措施包括：使经费资助更契合高校的多元化任务、减少行政性规定、加快聘任程序；更加灵活地设计竞争性科研资助机制，减轻行政负担，对顶尖研究的资助应始终且完全基于与研究相关的卓越标准；进一步发展高校教学，适应AI带来的能力要求变革；广泛建立与就业市场相关的教学质量评估指标，推进教学国际化，助力国际毕业生顺利进入本国劳动力市场；将知识转化制度性地确立为高校的长期核心任务；制定面向各类参与主体的全局性总体转化战略，为转化活动提供时间上的灵活性，加快知识产权转化流程；尽快落实联合执政协议中关于改善转化框架条件的措施，并与欧盟资助体系实现有效衔接。

三、德国和欧洲AI的发展与应用

对于德国和欧盟，成功开发与应用AI是确保企业国际竞争力、增强数字主权以及长期维护经济繁荣的关键杠杆。尽管德国和欧洲拥有强大的科研体系，并在AI应用方面取得了初步成功，但在AI模型的开发及实际价值转化方面仍处于落后地位。为此，EFI建议：加大欧盟在AI领域的投资，尤其是私人投资；制定欧洲在数据中心建设方面的动态发展目标，欧盟应在未来五年内贡献全球算力的10%~15%；通过资助机制，推动私营企业之间的欧洲合作，共同开发开源基础模型；推动具有引领全球AI下一轮根本性突破潜力的模型研发，系统性支持能效模型的研发；适当调整《通用数据保护条例》，以支持基础模型的训练及专业化模型的联合训练。  

（葛春雷）