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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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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