德国联邦政府为了进一步发展和应用人工智能，根据当前的人工智能战略，建立了一个整体的政策框架。
首先，联邦政府考虑了人工智能技术的快速发展，以及由新人工智能技术驱动的全球生产和价值链变化。
研究和创新是未来人工智能技术的基础，德国拥有广泛的研发领域，起点很高，正在强化德国作为人工智能研究中心的地位。
其次，联邦政府考虑到经济、科学和政府层面的多方意见，将人工智能作为关键核心技术，实现应用领域的快速投资和可持续发展。
联邦政府希望支持具有一定研究实力的企业开发人工智能的潜力，参与国际竞争，并保持领先地位。
为此，联邦政府将促进人工智能在经济层面的应用，特别是推动中小企业的发展。
最后，鉴于人工智能等影响深远的技术可能渗透到敏感的生活领域，在制定具体战略时，应以民主权力为基础，考虑道德、法律、文化和制德国人工智能战略在人工智能技术领域快速发展的背景下，德国政府通过了人工智能战略要点，作为联邦政府的行动框架和数字化战略的组成部分。
度等多方面因素，保障社会整体价值观和个人基本权利，服务于社会和人类。
目前人工智能主要应用于日常生活中的自主和智能系统，但其他相关知识和技术经验尚未进行扩展，因此社会整体关系并未受到影响。
未来的发展充满机遇和风险，德国联邦议会信息伦理委员会和调查委员会已经在近期启动工作，把其作为重点领域，并将向联邦政府提供建议。
为了推动立法进程，2018年7月18日德国联邦内阁通过了人工智能战略要点。
在人工智能技术领域快速发展的背景下，当前制定的战略作为联邦政府的行动框架，也作为数字化战略的组成部分。
到2020年，将根据讨论的情况和结果进一步完善人工智能战略，以适应最新的发展和需求。
目标联邦政府通过研究欧盟人工智能战略，在磋商框架下就德国人工智能战略基本目标关键点达成广泛共识，确定了以下目标：将德国和欧洲打造成人工智能的领先基地，以此来确保德国未来的竞争力联邦政府决心将德国和欧洲的人工智能研究、开发以及应用发展到世界领先水平，并保持这一地位。
认为德国应当成为人工智能领域的世界领导者，将研究成果全面、快速地转化为应用，并在法治框架内实施现代化管理。
“人工智能德国造”将成为全球公认的标识。
联邦政府希望扩大德国人工智能的科学基础，并将其与其他有前景的技术和应用相结合，在不同行业、公共管理和社会领域开辟新应用；希望德国扩大其在工业4.0中的领先地位，并成为该领域人工智能应用的领导者；希望中小企业能从强大的人工智能应用中受益，并将为其创建相应的服务和环境条件。
联邦政府希望德国在人工智能研究中发挥重要作用，与欧洲合作伙伴和技术领导者一起成为领先者。
努力为国内外人工智能专业人士打造具有吸引力的研究、创新和经济中心，吸引并留住世界上顶尖的人工智能人才和专家，大力提升人工智能领域的教育培训能力。
联邦政府希望确定一个正确的框架，以便在德国实现人工智能的应用价值，努力的重点是让个人和社会都能享用到人工智能带来的便利。
联邦政府希望在严格尊重公民的数据主权和数据安全，造福于社会、环境、经济、文化和国家的前提下，利用这些特定数据集，在德国开发基于人工智能的商业模式，并使之成为新的出口畅销品。
在扩建实时数据传输和分析的智能基础设施的过程中，联邦政府将人工智能应用作为固定和移动系统中的核心，这将有利于联邦政府公共管理的网络基础设施。
联邦政府希望确保使用和部署人工智能的IT系统，能够提供更高级别的IT安全功能，避免因这种敏感技术被操纵和滥用而造成的公共安全风险。
实现负责任、以共同福祉为导向的人工智能的开发和利用联邦政府的职责是促进负责任、以共同福祉为导向的人工智能使用，并在整个过程中，监督其遵守道德和法律原则，落实信息伦理委员会的建议。
联邦政府希望效仿欧洲基于数据驱动型商业模式的做法，寻求与联邦政府的经济、价值观和社会结构相匹配的数据驱动价值创造的新途径。
联邦政府希望提高利益相关者（从人工智能技术的开发商到用户）的敏感性，重视人工智能在道德和法律上的限制；在人工智能开发和应用的整个过程中，考虑是否需要为高级别的法律确定性进一步制定监管框架，并鼓励和要求人们遵守道德和法律原则。
在广泛的社会对话和积极政策架构下，联邦政府将通过道德、法律、文化和制度把人工智能嵌入到整个社会中联邦政府致力于实现以人为本的人工智能应用的开发和使用，尤其是在工作场所使用的人工智能。
联邦政府希望确保在人工智能应用开发过程中，劳动者处于中心位置：开发其技能、才华、创造力、自决、安全和健康。
联邦政府还希望将多元化视角纳入到考虑因素，并照顾残疾人的特殊需求，使其能充分参与劳动力市场。
联邦政府希望利用人工智能的潜力，进一步提高对公民重要的所有应用领域的安全、效率和可持续性，同时提高公民的社会和文化参与度、行动自由和自决，这些都在德国，同时也在欧洲和全球范围内进行。
联邦政府特别希望将人工智能的潜力用于可持续发展，从而为实现2030年议程的可持续性目标做出贡献，并声明该议程与德国可持续发展战略具有约束力。
联邦政府希望为人工智能应用设置框架条件，以创建并维护应用环境的多样性，并为文化和媒体自由的发展提供必要的空间。
因为，即使在数字时代，民主社会的自由也同样体现在其文化和媒体多样性以及媒体的独立性上。
出发点在过去的几年中，人工智能进入一个新的成熟阶段，并且正在发展成为所有生活领域的数字化和自治系统的基础创新。
在国家、社会、经济、管理和科学层面上，联邦政府要直面人工智能的机遇和风险，希望可以创造条件，利用人工智能的机会，并开发其潜力，将人工智能纳入到所有政策领域，在基于民主秩序的经济和社会层面实现以人为本、以社会福祉为导向的应用。
人工智能尤其是机器学习领域的最新进展，是建立在硬件性能呈指数级增长及其应用于大数据处理的基础之上。
德国拥有多样化的高效科研格局和基础广泛的经济结构，并且在工业4.0等重点领域处于技术领先的地位，可以与人工智能技术的潜力相结合，用于开发未来的价值。
这些优势可以强强联合，并不断扩展。
人工智能已经越来越多地从研究层面转向经济应用领域。
大型数字集团公司正在大力投资人工智能技术的开发和应用，希望提高现有效率，或进入新的商业模式。
全世界许多国家的公共投资也在增加。
人工智能技术越来越普遍地渗透到经济和人们的日常生活中。
在尊重公民信息自决权的前提下，人工智能成功应用的关键是对数据的访问，在复杂产品、服务或商业模式中嵌入人工智能技术系统，以及基于公民的积极参与、透明程序和可追溯性建立的信任关系。
与其他国家一样，德国面临的挑战也是塑造由数字化引发的经济、劳动力市场和社会结构的转型，以及开发与人工智能技术相关的潜力。
这为传统上非常强大，且通常为中等以上规模的制造企业提供了巨大的机会。
与此同时，围绕人才、创造力、技术、数据和投资的国际竞争也在不断加剧。
此外，还面临新的人工智能技术转化成联邦政府的经济所带来的挑战，这主要是针对中小企业。
特别是在这个复杂的转化过程和中小企业间的数据交换中，德国都具有最大的增值潜力。
在进一步重视公共管理和其他政府责任的某些方面，人工智能也将发挥巨大的潜力。
技术的发展带来了社会的变革，也引发了关于人工智能适用的法律框架的讨论。
与此同时，还需要提高社会对人工智能的基本和广泛的理解，以加强公共辩论所需的事实和证据基础。
联邦政府的战略应有助于“人工智能德国造”的方案，对待技术的独特和具体方式应有助于国家和社会的福祉，并易于被国家和社会采纳。
一些国家已经建立了自己的人工智能战略。
作为一项顶层战略，目前欧盟成员国正在制定联合执行计划。
面对诸多挑战，尤其是人工智能技术对欧洲统一道德规范造成的挑战，必须加强欧洲内部以及国际范围的合作，确保在经济层面使用人工智能，同时做到以人为本。
《欧盟通用数据保护条例》是重要的第一步，也为进一步的欧洲合作打下了重要基础。
欧洲不仅要发挥技术实力，充分利用市场优势，还要积极宣传其价值观，参与国际规则的制订，并颁布欧盟标准。
联邦政府借助人工智能战略，可以有效执行当前的《2025高科技战略》。
该战略作为未来的竞争力，将人工智能技术作为创新区位的焦点，将人工智能的应用转化作为联邦政府的共同使命。
基于国内外开发和使用人工智能技术的现有经验，联邦政府将以下行动领域和措施，作为打造德国以及欧洲未来发展和应用人工智能技术的重点。
行动领域和措施实现上述目标需要来自工商界、科学界、政治界和社会团体的共同行动。
人工智能战略将采取横向跨部门界限的措施。
在联盟协议的政治和财务预算约束框架下，联邦政府将以特殊方式支持各经济部门或营运领域（垂直）的人工智能应用作为重点。
目前，已经开始实施一些关于人工智能战略的措施，并在财务预算计划中体现其影响。
联邦政府邀请各联邦州、工商界、科研院所和所有相关社会团体参与该项战略的实施。
利用人工智能为社会提供机遇，这是一项远远超出联邦政府权限的全国性任务。
例如，在应对未来的挑战方面，教育和培训将十分重要，需要国家和社会伙伴的特别资助。
根据2019年的联邦预算，第一步将提供约5亿欧元的资金，在此基础上，加强2019年及未来几年人工智能战略的实施。
在2018年～2025年的人工智能战略实施方面，联邦政府可以提供约30亿欧元，用于研发投资，从而达到3.5%的研发目标。
来自经济界、科学界和国家的杠杆效应至少会使联邦政府可支配的资金翻倍。
因此，联邦政府将立即开始就这一领域相关措施的具体执行展开谈判。
预期的研究资金为人工智能战略提供重要的、可持续的支持。
加强德国和欧洲的研究，成为创新引领者人工智能的研究方兴未艾，范围涵盖多个领域。
目前最受关注的是模式和语音识别、机器学习、神经网络和专家系统等主题。
因此，在人工智能背景下，研究机构专注于一个或多个学科领域。
总体而言，人工智能研究的特点是动态性强、创新周期短。
因此，联邦政府无法准确预测人工智能整体或具体的研究领域（例如，在未来几年，机器学习或神经网络将如何进一步发展、哪些应用和技术最终会落地）。
因此，人工智能研究战略将不仅着眼于个人的研究方法和应用，而且支持建立动态和基础广泛的人工智能生态系统，并将其作为发展基础，从而对当前发展趋势作出灵活的响应。
这种人工智能研究生态系统的质量将高度依赖于研究和创新人员、科研机构、总体框架的卓越程度，以及国内和国际合作模式的质量。
例如，大型研究机构的数据密集型实验，可以促进找出有效、高效的人工智能分析方法，而这些方法在其他领域也同样适用。
为此，需要制定基本原则，以及和社会相关具体应用领域的未来结构措施、中短期研究项目。
2018年9月13日在柏林确定了人工智能战略关键点，举办与研究相关的专业论坛，并开展以行动领域为主题的在线咨询。
内容的选择和广泛分散的做法已得到大多数反馈的证实，旨在发展人工智能生态系统。
无论是基础研究，还是行业和特定应用领域的研究，都需要达成共识。