欧盟人工智能法案：公司现在需要了解的一切

欧盟人工智能法案不再是未来的问题。第一项义务已经适用，其他义务将按照交错的时间表履行。对于公司来说，重要的不仅仅是他们是否自己开发人工智能。任何在标准软件中使用聊天机器人、申请人管理、图像生成器、预测模型或人工智能功能的人也可以被记录为提供商、运营商、进口商或经销商。

本指南解释了 2026 年调整决定后的当前法律状况，对风险类别进行了分类，并说明了公司现在应在实践中实施哪些步骤。它并不取代法律建议，而是为清单、风险评估和内部责任提供可靠的基础。

简而言之，最重要的事情

欧盟人工智能法案不仅适用于人工智能开发者。它还影响专业使用人工智能系统的公司。
自那时起，对某些人工智能实践的禁令以及拥有适当人工智能能力的义务就开始生效2025 年 2 月 2 日。
通用模型的规则，简要说明GPAI，从那时起就基本上生效了2025 年 8 月 2 日。
2026 年调整决定后，适用新的截止日期：人工生成内容的透明度解决方案2026 年 12 月 2 日、独立高风险AI2027 年 12 月 2 日以及产品集成的高风险AI2028 年 8 月 2 日。
禁止的做法可能会导致最高罚款3500 万欧元，占全球年销售额的 7%威胁。
最明智的起点是完整的人工智能清单，包括目的、提供者、数据类型、数据主体和责任方。

简短的回答：公司现在需要做什么？

公司应记录所有使用的人工智能系统，确定其角色和风险等级，根据风险对员工进行培训，排除禁止的应用程序，并在选择、操作、数据保护、人为控制和透明度方面建立证据。如果您只是在相应截止日期前不久开始，您将面临时间压力，尤其是合同、技术文件和供应商信息。

什么是欧盟人工智能法案？

欧盟人工智能法案是欧洲人工智能法规，正式法规 (EU) 2024/1689。它为欧盟人工智能系统的开发、提供、进口、分发和使用创建了统一的法律框架。该方法基于风险：健康、安全或基本权利可能面临的风险越大，要求就越严格。

该法规首先不会询问软件是否看起来很壮观或技术上是否特别复杂。功能、使用环境和可能的后果是决定性的。用于内部想法收集的文本助理通常属于不同的领域，而不是预先对申请人进行分类、评估信用度或影响教育机会的系统。

欧盟人工智能法案同时追求两个目标。人们应该受到保护，免受操纵性、歧视性或不安全的人工智能应用的影响。与此同时，应该建立一个可靠的内部市场，让公司知道适用哪些规则。正是这种结合使得法律框架与管理、IT、数据保护、人力资源、采购、产品开发和合规性相关。

任何关心社会后果的人都会在主题区域中找到这一点伦理与人工智能进一步的背景。该类别汇集了技术发展和新工具人工智能。

欧盟人工智能法案：当前截止日期和时间表 2026 至 2028

原定的时间表于2026年由数字综合巴士进行了调整。这就是为什么网上仍然流传着许多截止日期现在已经过时的概述。对于企业规划，应区分已经适用的义务、新的透明度截止日期和推迟的高风险人工智能规则。

日期	监管范围	实际意义
2024 年 8 月 1 日	生效	人工智能法规适用欧盟法律，但将逐步适用。
2025 年 2 月 2 日	禁令和人工智能能力	某些人工智能做法是被禁止的。提供商和运营商必须确保适当的人工智能能力。
2025 年 8 月 2 日	GPAI、治理和制裁	通用模型提供商的基本义务适用。
2026 年 12 月 2 日	AI内容透明解决方案	提供商必须实施人工生成内容的识别和可识别性的调整要求。针对未经同意的性化深度假货的新禁令也正在生效。
2027 年 8 月 2 日	国家人工智能现实实验室	国家主管部门设立计划中的真实实验室的最新日期。
2027 年 12 月 2 日	独立高风险人工智能	对独立高风险系统的要求，例如人员、教育或关键访问决策，变得适用。
2028 年 8 月 2 日	产品集成的高风险AI	除非适用更具体的过渡规则，否则规则适用于受监管产品中嵌入的高风险人工智能。

实用注意事项：推迟最后期限并不意味着要等待。合同附录、供应商记录、数据治理、技术文档、日志记录和人工监督很少能在几周内干净地设置完毕。

更改时间表的来源：欧盟理事会：最终采用简化的人工智能规则。

欧盟人工智能法案承认哪些风险类别？

经常引用的划分为四个风险级别是一个有用的工作模型。然而，在法律上，我们需要仔细研究：禁止的做法、高风险的系统和特殊的透明度义务遵循不同的法规。具有通用目的的模型也形成了自己的监管区域。

类别	典型例子	结果
不可接受的风险	具有重大损害潜力的操纵系统、社会评分、某些生物识别或情感识别应用	基本上禁止，只有少数法律例外
高风险	人员配置决策、教育、关键基础设施、某些医疗设备、获得基本服务	对风险、数据和质量管理的广泛要求
透明度风险	聊天机器人、深度伪造、合成媒体、特定情绪识别或生物识别分类	信息、标签和可识别性义务
最小或低风险	垃圾邮件过滤器、简单的推荐系统、游戏中的人工智能、没有敏感决策权的内部辅助功能	无特殊高风险义务，其他法律仍然适用

为什么特定的预期用途至关重要

相同的基本模型根据其用途可以有很大不同的分类。设计产品描述的语言模型并不一定是高风险的人工智能。但如果以此为基础的申请来预选申请人，则可能会陷入高风险领域。因此，公司不仅必须记录产品名称，还必须记录实际目的、受影响的人员和决策链。

一个好的分类可以回答五个问题：系统的作用是什么？谁受到影响？正在准备或做出什么决定？人类可以有效干预吗？如果出现错误、扭曲或误用，实际上会造成什么损害？

哪些人工智能应用被禁止？

这些禁令自 2025 年 2 月 2 日起生效。它们针对的是那些对自由、尊严、安全或基本权利构成不可接受风险的应用程序。公司应该在人工智能审批流程的一开始就进行这项审查。更好的隐私政策或额外的培训并不能使被禁止的系统合法。

主要禁止的做法包括：

有针对性的操纵或潜意识影响技术，如果这可能造成重大损害；
利用由于年龄、残疾或社会和经济状况而产生的特殊保护需要；
根据人们的行为或归因特征对人们进行不公平的不利地位的社会评分；
仅基于侧写或个性特征对犯罪行为的个人预测；
从互联网或监控摄像头无针对性地读取面部图像以建立面部数据库；
工作场所和教育机构中的情绪识别，除非存在狭隘的医疗或安全相关例外情况；
生物识别分类，用于得出特别敏感的特征；
出于执法目的，在公共可访问空间中进行实时远程生物特征识别，但狭义定义的特殊情况除外。

随着 2026 年做出的改变，从 2026 年 12 月起将增加更多禁令。它们涉及人工智能系统，这些系统会产生未经同意的真实人物的性化或亲密描述，以及儿童性虐待的描述。这为平台、图像服务和生成工具提供商创建了一个明确的额外测试区域。

官方概述由联邦网络局禁止人工智能做法。

提供商、运营商或经销商：贵公司的角色是什么？

许多错误评估都是从这句话开始的：“我们根本没有开发人工智能。”这还不够。人工智能监管沿着价值链分配义务。一家公司甚至可以同时担任多个角色。

角色	通常发生时	例子
提供者	该公司开发人工智能系统，或者以自己的名义开发并销售该系统。	一家软件公司销售自己的人工智能支持的申请工具。
操作员	该公司在专业环境中自行负责使用人工智能系统。	人力资源部门使用外部筛选系统。
进口商	一家欧盟公司将第三国供应商的人工智能系统引入欧盟市场。	一家德国经销商正在引进一家亚洲制造商的人工智能相机。
经销商	该公司在供应链中提供人工智能系统，但本身不是供应商或进口商。	一家专业零售商销售已经推出的人工智能解决方案。
产品制造商	人工智能系统与受监管产品一起以制造商的名义投放市场。	制造商将人工智能集成到医疗设备或安全组件中。

当运营商可以成为提供商时

自有品牌、重大变化和新用途尤其敏感。任何以自己的名义提供第三方系统、对其进行重大更改或将其用于其他高风险目的的人都可以合法地扮演提供商的角色。那么义务就会显着增加。因此，这个问题存在于每个采购和变更流程中。

自 2025 年 2 月起强制要求具备人工智能能力

提供商和运营商必须尽最大努力确保员工和其他指定人员拥有适当水平的人工智能能力。无论行业和公司规模如何，这都适用。这还可以包括在办公软件中使用常见的聊天机器人或人工智能功能。

强大的人工智能培训课程应涵盖哪些内容

所用系统的功能和限制；
幻觉、扭曲和典型的误用；
处理个人、机密和专有数据；
公司允许和不允许的应用程序；
人为控制、升级和事件报告；
人工生成内容的标签要求；
采购、IT、人力资源、营销和产品团队的角色相关要求。

该法规不需要严格的标准培训。外部认证或正式指定的人工智能代表通常也不是强制性的。然而，联邦网络局建议以易于理解的方式记录措施。有意义的是日期、目标群体、内容、持续时间、负责人和参与证明。对于高风险应用程序，一般一小时的介绍是不够的。

官方定位：根据第 4 条规定的联邦人工智能能力网络机构。

高风险人工智能：当最严格的企业义务适用时

高风险人工智能并不自动成为“危险人工智能”。这是指错误或滥用可能对人员、安全或基本权利产生特别严重影响的系统。该法规区分了与产品相关的高风险系统和明确提到的生活领域的独立应用。

独立高风险人工智能的典型领域

受监管案件中的生物特征识别和分类；
关键基础设施的管理和运营；
教育、考试以及接受培训或继续教育的机会；
就业、人员选拔、晋升和绩效监控；
获得基本的私人或公共服务，例如某些信贷或保险决策；
执法;
移民、庇护和边境管制；
司法和民主程序。

高风险系统提供商的核心义务

风险管理：必须在整个生命周期中识别、评估、测试和减少风险。
数据治理：培训、验证和测试数据必须适合目的、具有足够的代表性和受控性。
技术文档：结构、功能、限制、版本和测试必须以易于理解的方式描述。
记录：相关过程必须能够自动记录。
给运营商的信息：操作、性能限制、风险和监督措施必须明确记录。
人工监督：人们必须能够正确解释费用，并在必要时干预和停止系统。
准确性、稳健性和网络安全：该系统必须能够可靠地实现其预期目的，并防止被操纵。
质量管理和市场观察：投放市场后，必须系统地监控性能、事件和必要的纠正。

经营者的义务

操作员必须遵守使用说明，在组织中进行人工监督，控制输入数据并维护相关日志。根据申请的不同，还有向员工或受影响人员提供信息的额外义务。公共机构和某些私人运营商可能需要在部署前进行基本权利影响评估。如果系统涉及个人数据，可以并行进行数据保护影响评估通用数据保护条例被要求。

这联邦网络局解释高风险人工智能系统以及受影响的应用领域。我们的文章更深入地探讨了有关物理人工智能系统的问题人形机器人的法律规则。从更广的行业视角来看，推荐阅读《人形机器人和人工智能奇点》。

聊天机器人、深度造假和人工智能内容的透明度义务

人们应该能够识别何时与人工智能系统交互或何时查看人工生成的内容。信息的外观取决于格式和上下文。法律声明中的一般说明并不总是足够的。

典型透明案例

聊天机器人和语音助手：用户通常需要知道他们正在与人工智能系统进行通信，除非这已经很明显了。
深度造假：人工创建或操纵的图像、音频和视频内容必须予以披露。
合成内容：生成系统提供商必须支持使人工智能输出能够以机器可读形式识别的技术解决方案。
公共利益文本：人工智能生成的有关公共利益主题的文本可能需要披露。具有人为责任的编辑审查可以改变评级。
情绪识别和生物识别分类：在允许的使用情况下，必须告知受影响的人。

标签应出现在可感知内容的地方。对于图像，这可以是可见的指示、强大的元数据解决方案或两者的组合。仅技术标签并不能解决所有透明度问题，因为平台可以删除元数据。这篇文章对此进行了更多解释AI水印及其局限性。如需进一步了解这一点，可参阅我们的分析《去除AI水印：4种简单方法》。

如果您选择生成工具，则在购买时应检查导出和标签功能。比较提供了市场概况当前的 AI 图像生成器。相关技术背景可参阅《2026 年最佳 AI 图像生成器：免费在线创建图像》。

官方详细信息可参见联邦网络局的透明度义务。

GPAI：什么适用于通用人工智能模型

GPAI 代表“通用人工智能”，在德语中具有通用目的的人工智能模型。这些模型可以完成许多不同的任务，并且通常构成聊天机器人、搜索功能、编程助手、图像生成器或特定行业应用程序的技术基础。

欧盟人工智能法案将模型提供商和基于该法案的人工智能系统提供商分开。任何仅仅使用现成接口的人都不会自动成为 GPAI 提供商。任何从根本上改变模型、以自己的名义提供模型或将其集成到自己的产品中的人都必须更仔细地审视自己的角色。

GPAI 提供商的基本职责

有关开发、功能和限制的技术文档；
下游人工智能系统提供商的信息；
遵守欧洲版权法的策略；
足够详细的培训内容摘要；
对于具有系统性风险、额外评估、风险缓解、事件报告和网络安全措施的模型。

购买 GPAI 的公司不应满足于广告承诺。需要关于模型版本、数据处理、存储位置、输入的培训使用、分包商、安全措施、故障概念和变更通知的可靠信息。如果没有这些信息，您自己的风险评估很快就会变成一场猜谜秀。

官方解释：联邦网络局关于 GPAI 模型。

欧盟人工智能法案和 GDPR 通常同时适用

欧盟人工智能法案不会取代《通用数据保护条例》。如果人工智能系统处理个人数据，则两组规则同时适用。《人工智能法案》主要评估人工智能特定的风险和市场义务。除其他外，GDPR 还要求法律依据、目的限制、数据最小化、透明度、数据主体权利和适当的安全性。

四种典型的重叠

员工资料：招聘中的人工智能工具可能是高风险人工智能，同时处理敏感人员或申请人数据。
分析：自动化评估可能会触发信息需求和对自动化个人决策的限制。
训练和输入数据：个人数据的使用不能仅仅因为人工智能提供商在技术上有能力这样做。
影响评估：根据《人工智能法》进行基本权利影响评估和数据保护影响评估可能需要同时进行。它们应该是协调的，但未经检查就不能等同。

在实践中，数据保护、信息安全、专业部门和合规部门之间的联合审查流程是值得的。这可以防止重复的文档并发现在纯粹的技术采购中经常未被发现的差距。例如，这种重叠在机器人技术和传感器技术中尤其明显人形家用机器人的数据保护。

数据保护分类解释了这一点联邦数据保护和信息自由专员。

德国的欧盟人工智能法案由谁控制？

德国依靠联邦网络局在国家实施中发挥核心作用。据联邦政府称，它将主要充当市场监督机构，并设立一个协调和能力中心。专门机构仍然参与各个部门，以便现有的专门监督不会重复。

德国实施法于2026年通过联邦议院和联邦参议院。联邦委员会于2026年7月10日同意。该法起草并颁布后即可生效。因此，公司可以获得更清晰的国家联系，而实质性义务继续直接遵循欧洲人工智能法规。

联邦网络局还应该设立至少一个人工智能真实实验室。这种真实世界的实验室可以在官方监督下对创新系统进行受控测试。它们不是法律真空，但可以帮助特别是中小型企业更早地了解要求。

来源：联邦政府关于在德国实施人工智能法规的通知。

违规行为有哪些罚款？

处罚的金额取决于违规的类型、严重程度、持续时间和后果。公司规模、与当局的合作、以前的违规行为和经济优势也可以发挥作用。然而，最高金额表明人工智能合规并不是一个自愿的额外项目。

违反	最大可能金额
违反禁止的人工智能做法	高达 3500 万欧元或全球年销售额的 7%
违反其他核心职责	高达 1500 万欧元或全球年销售额的 3%
向当局提供虚假、不完整或误导性信息	高达 750 万欧元或全球年销售额的 1.5%

对于公司来说，更高的金额可能是决定性的。法律框架规定了小公司的比例。然而，即使未用尽最高罚款限额，测试、停止销售、召回、合同纠纷和声誉损害也可能变得昂贵。

责任仍然是一个单独的问题。《人工智能法案》规定了市场和组织义务，但并未回答每一项民事索赔。这很快就会在自治系统中变得实用，例如贡献仿人机器人造成损害的责任和为什么机器人不对自己负责展示。

欧盟人工智能法案清单：公司的 11 个步骤

实用的合规计划并不是以一百页的规则开始的。首先是您自己的库存的透明度。然后，您可以根据风险和截止日期设置优先级。

创建人工智能库存

捕获每一个高效、经过测试或去中心化的人工智能应用程序。请注意提供商、版本、用途、用户组、数据类型、接口、使用国家和负责部门。免费的浏览器工具和现有软件中的集成功能也属于其中。
确定在供应链中的角色

检查该公司是否是供应商、运营商、进口商、经销商或产品制造商。通过私有标签、重大变化或新目的记录角色变化。
排除禁止的应用程序

在进行任何进一步评估之前，请进行禁止检查。这样可以节省精力，并防止团队尝试通过额外措施“修复”不可接受的解决方案。
检查风险等级和特殊法律

评估运营环境、受影响的个人和可能的后果。包括隐私、就业、消费者、版权、产品安全和行业法。
按角色培养人工智能能力

不要以同样的方式培训所有员工。营销需要与人力资源、IT 管理、采购或管理不同的规则。记录行动和参与。
加强采购和合同

索取技术文件、安全信息、变更通知以及政府调查方面的协助。规范数据使用、分包商、审计选项、责任、退出和数据返回。
数据保护与信息安全相结合

检查法律依据、数据最小化、访问、存储期限、第三国传输、记录和机密信息的保护。使用现有的 ISMS 和数据保护流程，而不是构建平行世界。
专门设计人工监督

“一个人再看一遍”太不精确了。确定由谁检查哪些信息可用、何时拒绝结果以及如何防止时间压力或自动化偏差。
实施透明度和标签

定义聊天机器人、深度伪造、合成媒体和公共人工智能文本的线索。检查真实发布过程中的可见信息和机器可读标记。
设置监控和事件管理

监控错误率、投诉、偏见、安全事件和模型更改。定义报告渠道、升级级别、关闭标准和责任。
定期更新证据

人工智能系统随着新的模型、提示、数据源和界面而变化。对重大更新、新用户组或目的变化重复进行评估。表格一旦填写并不能成为永久的合规证明。

AI 注册表的最小数据集

场地	例子
系统及版本	内部支持聊天机器人，模型版本4.2
目的	起草客户服务回复
企业角色	操作员
受影响的人	顾客和服务人员
数据类型	联系方式、订单信息、自由文本
风险评级	需要透明度，根据当前目的没有高风险
人为控制	不自动发送，需员工批准
责任	客户服务和 IT 主管
最终测试	2026 年 7 月 24 日
下次场合	更改模型、新数据源或最迟在十二个月内

这些错误正在减缓欧盟人工智能法案的实施

只有 IT 部门负责

IT 了解系统和接口，但并不了解所有劳动法、数据保护或技术后果。可持续发展的团队将 IT、数据保护、信息安全、法律、采购和各自的专业部门联系在一起。如需从市场层面进行比较，机器人企业图谱汇总了制造商与技术平台的结构化信息。

ChatGPT 与整个 AI 库存混淆

人工智能长期以来一直应用于 CRM、应用程序软件、翻译、视频分析、欺诈检测、搜索功能和自动化平台。那些只记录知名聊天机器人的人往往会忽视风险较高的系统。

未经检查，提供者被视为全责

运营商的义务仍由使用公司承担。即使是市场领先的提供商也无法免除您的目的定义、员工培训、数据保护评估和人工监督。

政策只存在于纸面上

没有发布流程、培训和技术控制的人工智能政策很难改变日常工作。规则必须适用于购买工具、创建帐户、输入数据和发布内容的地方。

截止日期与项目开始时间混淆

最后期限标志着必须履行义务的时间点。这不是项目应该开始的日子。高风险系统尤其需要提前通知文档、测试和合同调整。

为什么良好的人工智能治理不仅仅是责任

清洁的人工智能治理可以加速决策。团队知道哪些应用程序获得批准、哪些数据可以使用以及在不确定情况下由谁来决定。这减少了影子 AI 并防止每个项目从头开始。

销售方面的好处也在不断增长。商业客户更有可能询问数据源、安全概念、模型变更和人为控制等问题。任何能够以结构化方式回答这些问题的人都比只宣传“人工智能驱动”的提供商更可靠。

最有力的方法是成比例的：简单的辅助系统接受精益规则，敏感或决策相关的应用程序接受更深入的审查。这样，合规性就不会成为创新的全面停止，而是可行运营的过滤器。

结论：根据欧盟人工智能法案，在截止日期前做好准备很重要

欧盟人工智能法案将人工智能的使用变成了一项易于理解的管理任务。禁令和人工智能能力已经适用。透明度规则将在2026年底出台，根据新时间表的综合高风险要求将在2027年和2028年出台。如果只关注最新的截止日期，公司收获甚微。

务实的道路从人工智能库存开始。接下来是角色澄清、风险评估、培训、合同审查和记录的人力控制。这种结构不仅可以防止罚款。它改善了采购、数据质量和问责制，并将有用的人工智能项目与有风险的快速修复分开。

官方来源和更多信息

联邦网络局：AI 服务台和 AI 监管概述
联邦网络局：人工智能能力
联邦网络局：禁止人工智能实践
联邦网络局：高风险人工智能系统
联邦网络局：透明度义务
联邦网络局：GPAI 模型
BfDI：人工智能监管和数据保护
联邦政府：全国实施AI监管
欧盟理事会：数字综合总线和新的申请日期

编者注：本文反映了截至 2026 年 7 月 24 日公开记录的法律状态。对于特定产品、高风险应用或官方程序，单独的法律审查是有意义的。

有关欧盟人工智能法案的常见问题

欧盟人工智能法案是否也适用于小公司？

是的。如果公司承担了涵盖的角色，则无论公司规模如何，该规定通常都适用。然而，措施的范围和优先级在很大程度上取决于所使用的系统及其风险；对于小公司，比例原则适用于制裁和提供支持。

如果我们只使用 ChatGPT 或类似工具，欧盟人工智能法案是否适用？

通用人工智能工具的专业使用也会引发运营商的义务，特别是在人工智能能力、数据保护和内部使用规则方面。该工具不仅因其受欢迎而成为高风险系统。重要的是它的具体用途以及依赖它的决策。

从什么时候开始，拥有人工智能能力的义务适用？

该义务自 2025 年 2 月 2 日起生效。提供商和运营商应尽力确保代表其使用或操作人工智能系统的所有人员具有适当的能力水平。范围和内容取决于角色、先前的知识、系统和风险。

每个公司都需要人工智能代表吗？

不，欧盟人工智能法案并不要求全面设立正式的人工智能代表。明确的内部责任仍然有意义。根据规模，这项任务可能由跨学科的人工智能治理团队、合规部门或指定的负责人承担。

欧盟人工智能法案的高风险规则何时适用？

根据2026年通过的数字综合，独立高风险人工智能的规则将从2027年12月2日起适用。对于嵌入受监管产品的高风险人工智能，一般将在2028年8月2日适用。特殊部门规则和具体产品类型必须另外审查。

HR 中的所有人工智能都必然是高风险人工智能吗？

不会。对就业、选拔、晋升、终止、任务分配或绩效监控产生重大影响的制度风险特别高。尽管数据保护和劳动法仍然适用，但不具有决策功能的纯文本助手可以进行不同的分类。

人工智能生成的内容是否总是必须被标记？

并非每个内部草案都需要可见的参考。标签要求主要适用于与人工智能、深度伪造、合成媒体和某些公共利益已发布内容进行交互时。格式、编辑控制和具体用途决定了设计。

欧盟人工智能法案是否会取代 GDPR？

不会。一旦处理个人数据，GDPR 就会同时适用。因此，公司必须审查人工智能特定的风险以及法律依据、透明度、数据最小化、受影响者的权利和数据安全。

欧盟人工智能法案的罚款有多高？

对于被禁止的做法，最高可达 3500 万欧元或全球年销售额的 7%。对于其他严重违规行为，最高可处以 1500 万欧元或 3% 的罚款。具体金额取决于严重程度、持续时间、公司规模和合作等因素。

实现合规的第一步明智的步骤是什么？

最好的起点是完整的人工智能库存。它应包括系统、版本、目的、提供者、公司角色、数据类型、数据主体、风险分类和责任方。只有了解了这一点，才能合理地确定培训、合同和控制的优先顺序。

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Nico Nuss

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作者 Nico Nuss 自 2001 年起专注于移动计算和自动化软件领域。凭借丰富经验以及对未来技术的浓厚兴趣，他重点关注机器人技术与人工智能。