24.05.2019

Innovation-Leader Asien: Was China zu einer außergewöhnlichen AI-Nation macht

China hat einen nationalen Aktionsplan aufgestellt, um bis 2030 Weltmarktführer für künstliche Intelligenz zu werden. Brutkasten-Kolumnistin Ting Wasner-Lian erklärt, was das Reich der Mitte zu einer erfolgreichen AI-Nation macht.
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China AI
(c) fotolia / boscorelli

Wenn man nationale KI-Strategien weltweit bewertet, wird man bald feststellen, dass China zu den Top-Ländern gehört, die an der Entwicklung eines starken KI-Ökosystems interessiert sind.

China hofft, bis 2030 eine 150-Milliarden-Dollar-Industrie aufzubauen, die 1,5 Billionen Dollar jährliches Wirtschaftswachstum durch KI-Technologie generiert. Die chinesische Regierung unternimmt alle Anstrengungen, um diesen ehrgeizigen Plan zu erreichen, z.B. in Bezug auf Finanzierung, sektorspezifische Politik, Startup-Anreize und die Anziehung von Fachkräften.

In Bezug auf künstliche Intelligenz hat China daher einen dreistufigen Plan (Next Generation AI Plan):

  1. Bis 2020 will China mit den führenden KI-Technologien und -Anwendungen im Allgemeinen Schritt halten
  2. Bis 2025 will China große Durchbrüche erzielen
  3. Bis 2030 will China die Welt in der KI anzuführen.

Das Geheimnis hinter Chinas nationaler Strategie

Wenn man sich für die chinesische Kultur, die Menschen und die Mentalität interessiert, wird man leicht feststellen, dass „bescheiden sein“ der Schlüssel zum Erfolg ist. Warum ist China in Bezug auf KI-Strategien so ehrgeizig? „Leapfrogging“ – also das Überspringen einzelner Stufen in einem Entwicklungsprozess – lautet hier das Zauberwort: China ist einer der ersten Anwender für Konzepte einer bargeldlosen Gesellschaft, indem es Mobile Payment und Mobile Banking einsetzt, mit einer wesentlich schnelleren Einführung und Akzeptanz als z.B. Apple Pay.

China hat somit im Grunde genommen die gesamte Kreditkartenphase überholt und dadurch erkannt, dass Leapfrogging der beste Weg ist, auch andere Branchen, insbesondere die KI, anzugehen. Da KI einen großen Einfluss auf alle anderen Branchen hat, wird die Übernahme der weltweiten Führungsrolle in der KI zu einem beschleunigten Wachstum in der gesamten Wirtschaft führen.

Daher wird KI in China nicht als störend empfunden wie im Westen, sondern als eine Technologie, die traditionelle Industrien stärken wird, indem sie effizienter und profitabler werden.

Chinas „Dreijahres-Aktionsplan“ (2018-2020)

Werfen wir zunächst einen Blick auf den im Dezember 2017 angekündigten „Dreijahres-Aktionsplan“, um zu sehen, wie China dafür sorgt, dass alles auf Kurs ist, um den „Next Generation AI-Plan“ zu erreichen.

Der Aktionsplan legt spezifische Ziele für acht vorrangige Bereiche fest:

  • Autonomes Fahren von Smart Cars
  • Robotik
  • Drohnen
  • Medizinische Diagnosesysteme mit bildgebenden Verfahren
  • Gesichtserkennungssysteme
  • Intelligente Systeme der sprachlichen Interaktion (einschließlich Spracherkennungstechnologie)
  • Intelligente Übersetzungssysteme
  • Smart Home Produkte wie intelligente Beleuchtung/TVs

In dem Plan werden auch die Fortschritte bei den Kerninfrastruktursystemen mit Schwerpunkt auf intelligenter Sensorik, neuronalen Netzwerkchips und Open-Source-Plattformen priorisiert. Die Anwendung der KI-Technologie im Bereich der Fertigung wird ebenfalls als Priorität eingestuft.

Das chinesische KI-Ökosystem

Wir haben uns die chinesischen KI-Strategien und Aktionspläne angesehen. Nun beleuchten wir, wie das chinesische KI-Ökosystem funktioniert.

Beginnen wir mit den Stärken: Dem Top-Down-Ansatz der Regierung, riesigen Datenmengen, riesigen Investitionen und Finanzierungen, sowohl in in- als auch in ausländischen KI-Unternehmen und einem geschlossenen Ökosystem. Die Schwäche des chinesischen KI-Ökosystems: Mangel an Datenschutzrichtlinien, Mangel an einheimischen KI-Talenten, unregelmäßige Verteilung der Mittel auf wichtige Sektoren, sowie starker Wettbewerb im In- und Ausland.

AI in China
(c) Wuzhen Institute

Squirrel AI: Das chinesische KI-Unicorn

Um zu veranschaulichen, wie das Ökosystem funktioniert, werfen wir einen Blick auf die Internet-Giganten und ein KI-Startup. Squirrel AI wurde 2014 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Shanghai. Squirrel AI ist das erste K12 EdTech Unternehmen, das sich auf intelligente adaptive Bildung in China spezialisiert hat und Marktführer ist. Squirrel AI verwendet angepasste Ressourcen und Lernaktivitäten, um die individuellen Bedürfnisse jedes Lernenden basierend auf seinen Profilen, seinem Lernstand, seinen Stärken und Schwächen zu identifizieren und anzugehen, was als KI-adaptives Lernen bezeichnet wird.

Squirrel AI hat wichtige Forschungskooperationen mit führenden Forschungseinrichtungen wie SRI international, der Chinese Academy of Sciences, Carnegie Mellon University und UC-Berkeley aufgebaut. Das Unternehmen hat mehr als 1.700 Lehrzentren in mehr als 200 Städten in über 20 Provinzen in ganz China eröffnet und fast 150 Millionen Dollar an Finanzierung eingeholt.

Schnellere Ausführung dank BAT (Baidu, Alibaba und Tencent)

Mehr als die Hälfte der wichtigsten chinesischen KI-Spieler hat Finanzierungsbeziehungen, die auf Baidu, Alibaba und Tencent (BAT) zurückgehen. Als wichtigster Akteur in der inländischen KI-Branche haben die BAT-Unternehmen einen umfassenden Plan in Bezug auf KI-Technologie, Plattform, Anwendungsszenarien und Auslandsinvestitionen erstellt. Die fokussierten Geschäftsfelder von BAT spiegeln auch das Ökosystem der KI-Branche wider. Im Allgemeinen dreht sich Baidu um Plattformen und autonomes Fahren, Alibaba konzentriert sich auf die Anwendung künstlicher Intelligenz im Bereich der Datendienste und der zugrunde liegenden Technologie, Tencent konzentriert sich auf offene Plattformen und Technologien, sowie ein extern ausgewogenes Layout.

Fazit

Ich erwarte, dass wir in Zukunft mehr über chinesische KI lesen werden, sowohl von Forschungs- als auch von Unternehmensseite. Die chinesischen Aktivitäten werden sich vor allem in Sektoren bemerkbar machen, die für Europa wichtig sind (z.B. Smart Manufacturing).


Über die Kolumnistin: Ting Wasner-Lian, MBA

Ting gründete ihre erste Firma, ein Immobilienportal, in China direkt nach ihrem Studienabschluss. Anschließend arbeitete sie im Immobilien- und Architekturgeschäft in vielen Funktionen wie Strategie und Business Development. Im Jahr 2007 wechselte sie zu einer österreichischen Unternehmensberatung und war dort für den Aufbau des asiatischen Geschäftsbetriebs verantwortlich. Sie hat einen MBA-Abschluss in Entrepreneurship & Innovation von der WU Wien und lebt und arbeitet seit 12 Jahren in China, Japan und Österreich. Im Jahr 2018 gründete sie SE Incubator und wurde unabhängige Beraterin mit einem starken Fokus auf chinesische Innovationen und Markttrends. Außerdem ist sie Mitorganisatorin des Asian Innovation Meetup Vienna.

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Patentbutler.ai will hier Abhilfe schaffen: Die Nutzer:innen kopieren ihren Entwurf in ein Textfeld, die KI formt ihn in juristisch korrekte Patentansprüche um und zerlegt ihn zugleich in einzelne technische Merkmale. Das System durchsucht 170 Millionen Patentveröffentlichungen, die es vorab vektorisiert hat. Ein semantischer Abgleich zeigt, welche Publikationen die Merkmal‑Listen überdecken; eine Ampelfärbung markiert die Trefferquote. 

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Halluzinationen begegnet ABP mit Feintuning auf patent­spezifische Trainingssätze und mit Watson X Governance, das jede Modellversion samt Trainingsdaten protokolliert. Parallel dazu arbeitet das Team mit IBM daran, die Datenbasis selbst stets aktuell zu halten. „Wir haben es in unserer engen Zusammenarbeit geschafft, den Datenbestand tagesaktuell zu halten“, erläuterte IBM‑Österreich‑Chef Marco Porak.

SaaS-Angebot und Appliance-Version

Die KI läuft nicht in einer Public Cloud, sondern über ein Rechenzentrum in Österreich. Neben Patentbutler.ai Prompting, einem Chat‑Interface für sicheres Prompten ohne Datenabfluss, und Patentbutler.ai Search, der voll­wertigen Recherche‑ und Analyse­umgebung als SaaS, gibt es als weiteres Angebot noch Patentbutler.ai Appliance – eine Kombination aus Hardware und Software für den Betrieb mit eigener Infrastruktur.

Die Lizenz orientiert sich an Nutzerzahl und Dokumentvolumen. Bereits in der MVP‑Phase gewann ABP erste Industrie­kunden, deren Namen das Unternehmen noch nicht öffentlich macht. Die Anwendung will aber nicht nur forschende Konzerne adressieren. Auch Startups und KMU sehen die beiden Unternehmen als Zielgruppe – etwa um Anmeldungen von Konkurrenten zu überwachen.

Vor 18 Monaten mit Minimal-Prototyp gestartet

Das Projekt startete vor 18 Monaten mit einem Minimal­prototyp. Seither tauschten die Partner Modelle, entwickelten ein Framework für automatisierte Modell­auswahl und optimierten die Daten­pipeline. Porak beschreibt die Zusammenarbeit als ständiges Ping‑Pong zwischen IP‑Expertinnen und KI‑Ingenieurinnen. Etabliert sich das Produkt am Markt, könnte aus einem Spezial­werkzeug ein Standard im IP‑Management werden – und die Zeit der manuellen Patent­suche endgültig enden.

Für die kommenden Monate ist geplant, den Patentbutler weiter im Markt zu etablieren. Dazu gehört die Einführung der Appliance-Variante, die es Unternehmen ermöglicht, die Software und Hardware mit eigener Infrastruktur zu betreiben. Außerdem ist vorgesehen, die Technologie auf weitere Dokumenttypen wie Produktdokumentationen und technische Richtlinien auszuweiten.

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