慕尼黑工业大学（TUM或TU Munich；德语：Technische Universität München）是一所位于德国巴伐利亚州慕尼黑的公立研究型大学，专注于工程、技术、医学以及应用和自然科学领域。其人工智能（AI）活动统称为TU Munich AI，涵盖多个学院和研究中心，重点聚焦于机器学习、深度学习和生成式AI等领域。自20世纪末以来，TUM已将AI融入其课程和研究，依托其在计算机科学和数学方面的坚实基础，成为欧洲AI创新的重要中心。
TUM的AI研究以高度重视理论基础和实际应用为特色。该校信息学系于1992年独立成系，设有众多专注于AI相关课题的教席，包括神经网络、大语言模型和变换器。TUM的研究人员与Google DeepMind、OpenAI和Anthropic等全球领先机构合作开展联合项目，同时为广泛使用的开源工具和框架做出贡献。
研究中心与倡议
TUM已建立多个专门中心来协调和推进AI研究。慕尼黑机器人及机器智能学院（MSRM）成立于2018年，专注于具身AI，汇集了机器人学、感知和学习方面的专业知识。TUM数字化转型中心关注AI在商业和社会中的应用，而巴伐利亚数字化转型研究所（bidt）则审视数字化对社会的影响，包括AI伦理和治理。
2020年，TUM启动了专注于AI的TUM高级研究所（IAS），吸引国际研究员加入。该校还参与慕尼黑机器学习中心（MCML），这是与慕尼黑路德维希·马克西米利安大学联合发起的项目，由德国联邦政府资助。MCML支持博士生培养和机器学习领域的跨学科研究，特别强调基础理论和算法公平性。
学术项目与教育
TUM提供一系列本科和研究生层次的AI重点学位项目。信息学理学学士包含AI和数据科学专业方向，而信息学理学硕士则提供机器学习、计算机视觉和自然语言处理等专业方向。2021年，TUM推出了专门的人工智能理学硕士项目，旨在培养学生掌握核心AI方法，包括深度学习、强化学习和概率建模。
该校还为专业人士提供继续教育项目，如创新与商业创造行政MBA，其中包含AI战略模块。TUM的教学强调实践项目，学生经常为开源AI库做出贡献，并参加ImageNet大规模视觉识别挑战赛等国际竞赛。
行业合作与成果转化
TUM与产业界保持紧密联系，以促进技术转移和应用研究。成立于2021年的TUM风险实验室支持医疗保健、出行和金融等领域的AI初创企业。TUM AI研究的知名衍生公司包括专注于自动驾驶汽车计算机视觉和制造业预测性维护的企业。
企业合作关系包括与AMD、Apple和Samsung Electronics在边缘AI和硬件加速方面的合作。TUM还与Amazon Web Services和Microsoft Azure等云服务提供商合作，开发可扩展的AI基础设施。该校的UnternehmerTUM中心是欧洲最大的初创企业孵化器之一，自2015年以来已帮助孵化超过100家AI相关企业。
知名研究人员与贡献
TUM的教师团队为AI理论和实践做出了重大贡献。Daniel Cremers教授是领先的计算机视觉研究者，开发了图像分割和三维重建的变分方法。Björn Schuller教授开创了情感计算领域，创建了从语音和生理信号中识别情绪的算法。Stephan Günnemann教授专注于图神经网络及其在化学和社交网络分析中的应用。
在深度学习领域，TUM研究人员为残差网络和批归一化的进展做出了贡献，这些现在已成为现代神经架构的标准组件。该校在模型剪枝和高效推理方面的工作对将AI部署到资源受限设备（包括手机和嵌入式系统）产生了影响。
国际合作与影响
TUM积极参与欧洲AI倡议，包括欧洲学习与智能系统实验室（ELLIS），并在该实验室设有专注于鲁棒和可信AI的研究单位。该校还与MIT CSAIL、Stanford AI Lab和BAIR (Berkeley AI Research)开展交换项目和联合研究合作。TUM亚洲分部于2002年在新加坡成立，与当地大学合作提供AI相关硕士项目，扩大了该机构的全球覆盖范围。
截至2023年，TUM研究人员每年发表超过500篇AI相关论文，其中相当比例发表在NeurIPS、ICML和CVPR等顶级会议上。该校的AI研究已在医学影像、自动驾驶和气候建模等领域产生实际应用，巩固了其作为欧洲领先技术大学的声誉。TUM对跨学科AI研究的承诺，结合其强大的产业合作关系，使其成为塑造人工智能未来的关键力量。