Deep Tech: Wo Maschinenbauer neue Märkte finden

Deep Tech ist für den Maschinen- und Anlagenbau weit mehr als ein Bündel neuer Technologien. KI und IoT, autonome Systeme, Quantentechnologien, Photonik, neue Werkstoffe, Raumfahrt oder Kernfusion können Produkte und Produktionsverfahren verändern. Gleichzeitig entstehen Märkte, in denen klassische Maschinenbaukompetenzen eine zentrale Rolle spielen.

Wie Unternehmen diese Entwicklung einordnen können, zeigen zwei Perspektiven aus Forschung und Industrie. Dr.-Ing. Tim Latz, Abteilungsleiter Technologiemanagement am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT, stellt vor allem die vorhandenen Kompetenzen von Maschinenbauunternehmen und deren Übertragbarkeit auf neue Technologiefelder in den Mittelpunkt. Dr. Eric Maiser vom VDMA betont die Doppelrolle des Maschinenbaus als Anwender und Industrialisierer von Deep Tech.

Beide Perspektiven verdeutlichen zugleich eine Besonderheit von Deep Tech: Eine neue Technologie wird für den Maschinenbau nicht erst dann interessant, wenn sie in der eigenen Maschine eingesetzt werden kann. Geschäftsmöglichkeiten können bereits dort entstehen, wo Forschung und Technologieentwickler Komponenten, Produktionssysteme, Prozesse oder Engineering-Know-how benötigen, um aus einer Entwicklung überhaupt eine industrielle Anwendung zu machen.

𝗪𝗲𝗹𝗰𝗵𝗲𝘀 𝗣𝗼𝘁𝗲𝗻𝘇𝗶𝗮𝗹 𝗵𝗮𝘁 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗧𝗲𝗰𝗵 𝗳ü𝗿 𝗱𝗲𝗻 𝗠𝗮𝘀𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲𝗻𝗯𝗮𝘂?

Eine einfache Rangliste der aussichtsreichsten Technologien greift aus Sicht des VDMA zu kurz. „Deep-Tech ist kein einzelnes Technologiefeld, und der Maschinenbau ist keine homogene Industrie“, erklärt Maiser. Was für die Produktionstechnik großes Potenzial besitzt, müsse für mobile Maschinen, Energietechnik oder Großanlagenbau nicht dieselbe Bedeutung haben.

Entscheidend sei stattdessen die Doppelrolle der Branche. Maschinenbauer setzen Deep Tech in eigenen Produkten und Prozessen ein. Gleichzeitig liefern sie Komponenten, Produktionssysteme und Anlagen, ohne die sich zahlreiche neue Technologien nicht industriell umsetzen lassen.

Bereits heute wirken laut Maiser KI, IoT, autonome Systeme und neue industrielle Schnittstellen auf die Branche ein. Quantentechnologien, Photonik, neue Werkstoffe, Raumfahrt oder Kernfusion eröffnen weitere Märkte, in denen Kompetenzen aus dem Maschinenbau benötigt werden.

„Das wirtschaftliche Potenzial liegt deshalb nicht nur in der Nutzung neuer Technologien. Es liegt vor allem darin, dass der Maschinenbau sie produzierbar macht. Deep-Tech findet im Maschinenbau statt, und Maschinenbau steckt in nahezu jeder industriell umgesetzten Deep-Tech-Lösung“, sagt Maiser.

Latz unterscheidet ebenfalls zwischen bereits wirksamen und langfristig relevanten Technologien. „Kurzfristig sehen wir den größten Einfluss durch KI, autonome Systeme und IoT. Sie verändern Maschinen bereits heute – von intelligenter Prozessregelung über Predictive Maintenance bis hin zu datenbasierten Geschäftsmodellen.“

Auf längere Sicht könnten Hochleistungsmaterialien, Photonik oder Quantentechnologien neue Maschinengenerationen ermöglichen, beispielsweise durch leistungsfähigere Sensorik, höhere Präzision oder neue Fertigungsverfahren. Für Unternehmen ergibt sich daraus eine zweigleisige Aufgabe: Daten- und KI-Kompetenzen sollen bereits heute ausgebaut werden, während zugleich technologische Entwicklungen beobachtet werden, die erst in fünf bis zehn Jahren relevant werden könnten.

𝗪𝗶𝗲 𝗹ä𝘀𝘀𝘁 𝘀𝗶𝗰𝗵 𝗱𝗶𝗲 𝗥𝗲𝗹𝗲𝘃𝗮𝗻𝘇 𝗻𝗲𝘂𝗲𝗿 𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲𝗻 𝗲𝗿𝗸𝗲𝗻𝗻𝗲𝗻?

Gerade Technologien wie Quantentechnik oder Fusionstechnik können aus Sicht eines etablierten Maschinenbauunternehmens zunächst weit vom Tagesgeschäft entfernt erscheinen. Latz empfiehlt deshalb, bei der Bewertung nicht mit der Technologie zu beginnen.

„Ich würde nicht bei der Technologie beginnen, sondern beim Unternehmen. Die entscheidende Frage lautet: Welche unserer Kompetenzen lassen sich auf neue Technologiefelder übertragen?“

Viele Maschinenbauer verfügen beispielsweise über Kompetenzen in Präzisionsfertigung, Automatisierung, Optik oder Werkstoffen. Über eine kompetenzbasierte Diversifikation lasse sich systematisch untersuchen, welche neuen Märkte von diesen Fähigkeiten profitieren könnten. Als Beispiel nennt Latz einen Anlagenbauer für die Halbleiterindustrie, der seine Fähigkeiten künftig auch für Quantentechnologien oder Fusionstechnik einsetzen könnte.

Erst im zweiten Schritt sollte nach seiner Einschätzung die Technologie selbst bewertet werden. Dabei spielen Fragen nach der technologischen Reife, entstehenden Pilotfabriken, ersten industriellen Anwendungen sowie Investitionen und politischer Förderung eine Rolle. Auf diese Weise sollen nachhaltige Entwicklungen von kurzfristigen Hypes getrennt werden.

𝗩𝗼𝗺 𝗟𝗮𝗯𝗼𝗿 𝘇𝘂𝗿 𝗶𝗻𝗱𝘂𝘀𝘁𝗿𝗶𝗲𝗹𝗹𝗲𝗻 𝗔𝗻𝘄𝗲𝗻𝗱𝘂𝗻𝗴

Eine technologische Entwicklung allein ergibt noch kein industriell tragfähiges Produkt. Zwischen Forschungsergebnis und wirtschaftlicher Anwendung liegt häufig eine Phase, in der Prozesse stabilisiert, skaliert und für die Serienfertigung vorbereitet werden müssen.

Genau hier sieht Latz eine wesentliche Stärke des Maschinen- und Anlagenbaus. „Zwischen einer funktionierenden Idee im Labor und einem marktfähigen Produkt liegt häufig ein sehr weiter Weg, wie viele prominente Beispiele zeigen und auch das sogenannte Valley of Death. Genau dort wird der Maschinenbau zum entscheidenden Enabler.“

Als Beispiel führt er die Batteriezellfertigung an. Die eigentliche Innovation könne in einem neuen Elektrodenmaterial liegen. Wirtschaftlich relevant werde dieses jedoch erst, wenn Maschinen entwickelt werden, die das Material reproduzierbar, schnell und kostengünstig verarbeiten können.

„Genau diese Fähigkeit, Prozesse zu industrialisieren und zu skalieren, ist eine Kernkompetenz des Maschinen- und Anlagenbaus. Deshalb entstehen erfolgreiche Deep-Tech-Innovationen fast immer im Zusammenspiel von Forschung, Start-ups und Industrie“, erklärt Latz.

Maiser beschreibt diese Funktion aus Sicht des VDMA ähnlich. In Deep-Tech-Märkten lieferten Maschinenbauer nicht lediglich eine Maschine. Vielmehr bringen sie Prozesswissen ein, integrieren unterschiedliche Technologien und übersetzen technische Anforderungen in produzierbare Lösungen.

Damit verändert sich auch die Position innerhalb der Wertschöpfung. Maschinenbauer werden laut Maiser zu Technologie- und Entwicklungspartnern, Industrialisierern und teilweise zu Türöffnern für die Skalierung im Markt.

„Das ist keine Nebenrolle in einem von Forschung und Startups dominierten Ökosystem. Ohne diese Kompetenzen bleibt aus einer wissenschaftlich überzeugenden Idee im Zweifel genau das: eine überzeugende Idee. Industrielle Wertschöpfung entsteht erst, wenn daraus ein zuverlässiges, produzierbares und wirtschaftlich tragfähiges Angebot wird“, sagt Maiser.

𝗪𝗶𝗲 𝗳𝗶𝗻𝗱𝗲𝗻 𝗠𝗮𝘀𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲𝗻𝗯𝗮𝘂𝗲𝗿 𝗱𝗶𝗲 𝗽𝗮𝘀𝘀𝗲𝗻𝗱𝗲𝗻 𝗗𝗲𝗲𝗽-𝗧𝗲𝗰𝗵-𝗠ä𝗿𝗸𝘁𝗲?

Für mittelständische Maschinenbauer stellt sich damit eine zentrale strategische Frage: Welche der vorhandenen Fähigkeiten sind auch außerhalb der bisherigen Märkte wertvoll?

Latz empfiehlt auch hier einen Perspektivwechsel. Viele Unternehmen würden zunächst auf neue Märkte oder Technologien schauen. Sinnvoller sei es, mit einer Analyse der eigenen Kernkompetenzen zu beginnen.

Im Rahmen einer kompetenzbasierten Diversifikation könnten zunächst jene technologischen Fähigkeiten identifiziert werden, die das Unternehmen tatsächlich auszeichnen. Latz nennt hochpräzise Positionierung, Reinraumfertigung, Beschichtungstechnologien und Automatisierungskompetenz als Beispiele. Im Anschluss lasse sich untersuchen, in welchen Deep-Tech-Wertschöpfungsketten genau diese Kompetenzen künftig benötigt werden.

Ein Unternehmen, das heute hochpräzise Fertigungslösungen für den Maschinenbau entwickelt, könne auf diese Weise künftig beispielsweise Zulieferer für Halbleiterindustrie, Quantentechnologie oder Fusionstechnik werden. Dafür müsse es sein bestehendes Geschäft nicht vollständig neu erfinden. Vielmehr würden bereits vorhandene Fähigkeiten in einem neuen Kontext eingesetzt.

Latz bringt diesen Ansatz auf eine zentrale Frage: „Nicht "Welche Deep-Tech-Technologie passt zu uns?", sondern "Für welche Deep-Tech-Märkte sind unsere Kompetenzen heute schon relevant?" Genau darin liegt häufig der schnellste und risikoärmste Einstieg in neue Märkte.“

𝗡𝗲𝘂𝗲 𝗥𝗼𝗹𝗹𝗲𝗻 𝗶𝗻 𝗱𝗲𝗿 𝗪𝗲𝗿𝘁𝘀𝗰𝗵ö𝗽𝗳𝘂𝗻𝗴

Die Rolle des Maschinenbauers habe sich bereits vor der aktuellen Deep-Tech-Diskussion deutlich verändert, argumentiert Maiser. Spätestens seit Industrie 4.0 sei erkennbar, dass Maschinen- und Anlagenbau weit mehr als Hardwareproduktion umfasse. Software, Datenökosysteme und umfassende Services gehörten längst zur industriellen Realität.

In Deep-Tech-Märkten verbreitert sich dieses Aufgabenspektrum weiter. Unternehmen können Prozesswissen, Engineering und Produktionstechnologie mit den Kompetenzen anderer Akteure verbinden. Gerade weil neue Märkte häufig aus Konstellationen von Forschung, Start-ups, Investoren, Softwareunternehmen und etablierten Industrieunternehmen entstehen, gewinnt die Fähigkeit zur Integration unterschiedlicher Technologien an Bedeutung.

Der Maschinenbau übernimmt dabei nach Maisers Darstellung eine verbindende Funktion zwischen wissenschaftlicher Entwicklung und industrieller Anwendung. Seine Aufgabe besteht nicht zwingend darin, die wissenschaftlichen Grundlagen einer Technologie selbst zu entwickeln. Entscheidend ist vielmehr, technische Anforderungen in belastbare industrielle Lösungen zu übersetzen.

𝗪𝗲𝗹𝗰𝗵𝗲 𝗻𝗲𝘂𝗲𝗻 𝗚𝗲𝘀𝗰𝗵ä𝗳𝘁𝘀𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗲𝗿ö𝗳𝗳𝗻𝗲𝘁 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗧𝗲𝗰𝗵?

Deep Tech kann nicht nur neue Absatzmärkte schaffen, sondern auch bestehende Geschäftsmodelle erweitern. Wie weit dieser Wandel geht, hängt nach Einschätzung Maisers davon ab, wie weit sich ein Unternehmen in neues Terrain vorwagen will.

In anwendungsnahen Bereichen wie Robotik, Automatisierung und industriellen Datenökosystemen seien mögliche Geschäftsmodelle vergleichsweise klar erkennbar. Maiser nennt datenbasierte Services, Betriebsmodelle und Technologiepartnerschaften sowie Lösungen, bei denen Maschinenwissen, Software und Daten miteinander verbunden werden. Dafür müsse ein Maschinenbauer sein Geschäftsmodell nicht vollständig neu erfinden.

Anders stellt sich die Situation bei wissenschaftsgetriebenen Feldern wie Quantentechnologien, Raumfahrt oder Kernfusion dar. Doch auch hier sieht Maiser Anknüpfungspunkte für klassische Maschinenbaukompetenzen.

„Kein Maschinenbauer muss dafür zunächst Quantenphysiker, Raketenforscher oder Kernfusionsexperte werden. Entscheidend ist, dass die technischen Anforderungen präzise beschrieben werden. Wenn klar ist, welche Temperatur, Reinheit, Präzision, Materialeigenschaft oder Prozessstabilität benötigt wird, kann der Maschinenbau liefern.“

Geschäftsmöglichkeiten können daraus unter anderem in Kryotechnik, Chipproduktion, Laser- und Kraftwerkstechnik, bei Bioreaktoren, Spezialmaterialien oder neuen Infrastrukturen entstehen. „Der Maschinenbau muss nicht jedes wissenschaftliche Detail beherrschen. Er muss komplizierte Spezifikationen in funktionierende Technik übersetzen können. Und genau das kann er“, sagt Maiser.

𝗪𝗶𝗲 𝗸𝗮𝗻𝗻 𝗱𝗲𝗿 𝗠𝗶𝘁𝘁𝗲𝗹𝘀𝘁𝗮𝗻𝗱 𝗶𝗻 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗧𝗲𝗰𝗵 𝗲𝗶𝗻𝘀𝘁𝗲𝗶𝗴𝗲𝗻?

Für mittelständische Unternehmen können Technologiebeobachtung und langfristige Forschung einen erheblichen Aufwand bedeuten. Latz hält ein eigenes Forschungslabor allerdings nicht für die Voraussetzung, um sich mit Deep Tech auseinanderzusetzen.

„Nicht jedes Unternehmen braucht ein eigenes Forschungslabor. Deep Tech entsteht heute in Innovationsökosystemen. Genau deshalb sind Partnerschaften der wichtigste Einstieg.“

Mittelständler könnten gezielt mit Forschungseinrichtungen, Start-ups, Kunden und anderen Industriepartnern kooperieren. Die Rollen ergänzen sich dabei: Forschungseinrichtungen bringen technologisches Know-how ein, Start-ups Ideen und Geschwindigkeit, der Maschinenbau seine Kompetenzen in Engineering, Industrialisierung und Skalierung.

Ergänzend empfiehlt Latz ein fokussiertes Technologiescouting für wenige strategisch relevante Technologiefelder sowie erste Pilotprojekte mit überschaubarem Risiko. Unternehmen könnten so praktische Erfahrungen und Netzwerke aufbauen, ohne unmittelbar große Budgets oder eigene Forschungskapazitäten bereitstellen zu müssen.

„Deep Tech ist kein Einzelkampf. Wer früh Teil der richtigen Partnerschaften und Innovationsnetzwerke wird, hat häufig einen größeren Wettbewerbsvorteil als Unternehmen, die versuchen, alles allein zu entwickeln“, so Latz.

Maiser betrachtet die Frage des Mittelstandszugangs noch aus einer anderen Richtung. Seiner Einschätzung nach sucht nicht nur der Mittelstand den Zugang zu Deep-Tech-Ökosystemen. Auch die Technologieentwickler sind auf spezialisierte mittelständische Unternehmen angewiesen.

Entwickler von Quantenchips, Fusionsreaktoren und anderen komplexen Technologien könnten nicht jede Komponente, jedes Material und jeden Produktionsschritt selbst entwickeln. Mittelständische Unternehmen müssten dafür wiederum nicht den gesamten wissenschaftlichen Hintergrund beherrschen. Entscheidend sei, die Anforderungen an die jeweilige Komponente oder den Prozess zu kennen.

𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲-𝗥𝗼𝗮𝗱𝗺𝗮𝗽𝘀 𝗮𝗹𝘀 𝗕𝗿ü𝗰𝗸𝗲 𝘇𝘂 𝗻𝗲𝘂𝗲𝗻 𝗠ä𝗿𝗸𝘁𝗲𝗻

Damit rückt eine weitere Frage in den Mittelpunkt: Wie erfahren Maschinenbauer frühzeitig, welche Anforderungen in neuen Technologiefeldern entstehen?

Als einen Weg nennt Maiser bedarfsorientierte Technologie-Roadmaps, wie sie nach seinen Angaben seit Jahrzehnten in der Halbleiterindustrie eingesetzt werden. Anders als bei der Betrachtung einer einzelnen Technologielösung beginnen solche Roadmaps mit den künftigen Anforderungen.

Dabei geht es um Fragen wie: Welche Systemparameter sind kritisch? Welche Technologiealternativen bestehen? Welche Komponenten fehlen? Welche Forschungsfragen müssen noch gelöst werden? Aus diesen Anforderungen lassen sich anschließend konkrete Entwicklungsaufgaben ableiten.

Verbände wie der VDMA können nach Maisers Darstellung an dieser Stelle eine verbindende Rolle übernehmen. Sie bringen Technologieentwickler, Forschung, Kundenindustrien und spezialisierte Maschinenbauunternehmen zusammen und übersetzen langfristige technologische Ziele in konkrete Bedarfe.

Für den Mittelstand geht es damit nicht allein darum, Zugang zu einem bestehenden Deep-Tech-Ökosystem zu bekommen. Ebenso wichtig ist sichtbar zu machen, an welchen Stellen die eigenen Kompetenzen innerhalb dieser Wertschöpfungsnetze benötigt werden.

𝗪𝗮𝘀 𝗯𝗿𝗮𝘂𝗰𝗵𝘁 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗧𝗲𝗰𝗵 𝗳ü𝗿 𝗶𝗻𝗱𝘂𝘀𝘁𝗿𝗶𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗪𝗲𝗿𝘁𝘀𝗰𝗵ö𝗽𝗳𝘂𝗻𝗴?

Für Maiser entscheidet sich der Erfolg neuer Technologien nicht allein an der Qualität der Forschung. Nach seiner Einschätzung besteht die Herausforderung darin, aus Forschung häufiger industrielle Wertschöpfung in Europa entstehen zu lassen.

„Europa hat nicht zu wenig exzellente Forschung. Europa schafft es zu selten, aus dieser Forschung industrielle Wertschöpfung im eigenen Wirtschaftsraum entstehen zu lassen. Wer Deep-Tech fördern will, darf deshalb nicht beim Forschungsprojekt aufhören.“

Neben langfristig verfügbarem Kapital nennt Maiser Pilot- und Testinfrastrukturen, verlässliche regulatorische Rahmenbedingungen sowie schnellere Möglichkeiten der Standardisierung. Vor allem müsse die industrielle Perspektive frühzeitig berücksichtigt werden.

Werde die Industrie erst angesprochen, nachdem eine Technologie bereits weitgehend entwickelt sei, könnten zentrale Fragen zu Produktion, Skalierung und Kosten vernachlässigt worden sein. Damit könnten auch Wertschöpfungspotenziale verloren gehen.

Maiser plädiert deshalb für starke Transferplattformen. Sie sollen nicht nur Forschungsergebnisse präsentieren, sondern konkrete industrielle Anforderungen sichtbar machen, Forschungs- und Standardisierungsvorhaben koordinieren und Rückmeldungen an Politik und Regulierung bündeln. Verbände sieht er dabei nicht lediglich als Vermittler, sondern als Intermediäre zwischen Wissenschaft, Industrie und Politik.

𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗧𝗲𝗰𝗵 𝗮𝗹𝘀 𝗭𝘂𝘀𝗮𝗺𝗺𝗲𝗻𝘀𝗽𝗶𝗲𝗹 𝘃𝗼𝗻 𝗙𝗼𝗿𝘀𝗰𝗵𝘂𝗻𝗴 𝘂𝗻𝗱 𝗜𝗻𝗱𝘂𝘀𝘁𝗿𝗶𝗲

Die Aussagen von Fraunhofer IPT und VDMA setzen unterschiedliche Schwerpunkte, führen aber an mehreren Stellen zusammen. Deep Tech bedeutet für den Maschinenbau demnach nicht zwangsläufig, weit vom bisherigen Kerngeschäft entfernte Technologien selbst entwickeln zu müssen. Ein Ansatzpunkt sind vielmehr jene Fähigkeiten, die bereits vorhanden sind: Präzisionsfertigung, Automatisierung, Engineering, Werkstoffkompetenz, Prozesswissen oder die Skalierung industrieller Prozesse.

Gleichzeitig verändern neue Technologie-Ökosysteme die Zusammenarbeit. Forschung, Start-ups und Maschinenbau übernehmen unterschiedliche Aufgaben auf dem Weg vom Labor zur industriellen Anwendung. Für etablierte Unternehmen können Kooperationen und Pilotprojekte deshalb ebenso relevant werden wie das klassische interne Entwicklungsprojekt.

Latz stellt dabei die Kompetenzperspektive in den Mittelpunkt: Bestehende Fähigkeiten werden analysiert und auf neue Wertschöpfungsketten übertragen. Maiser hebt hervor, dass diese Fähigkeiten von Deep-Tech-Ökosystemen selbst benötigt werden. Zusammengenommen ergibt sich daraus ein Ansatz, bei dem nicht allein nach der nächsten Technologie gesucht wird, sondern nach konkreten industriellen Anforderungen, die der Maschinenbau mit seinen vorhandenen Stärken erfüllen kann.

„Deep-Tech-Felder sind sehr unterschiedlich. Eine Patentlösung gibt es nicht. Gerade deshalb müssen die relevanten Akteure früh an einen Tisch, bevor technologische, politische und Investment-Entscheidungen getroffen werden“, fasst Maiser zusammen.

Deep Tech auf dem Maschinenbau-Gipfel

• Das Thema Deep Tech gehört zu den wichtigen Themen des Maschinenbau-Gipfels in diesem Jahr. Wenn Sie Eric Maiser und Dr. Tim Latz in diesem Zusammenhang erleben möchten, klicken Sie hier.  

• Welche Rolle spielt Deep Tech im Maschinenbau? – Maschinenbauer können neue Technologien in eigenen Produkten und Prozessen einsetzen. Gleichzeitig liefern sie Komponenten, Maschinen und Produktionssysteme, die für die Industrialisierung neuer Technologien benötigt werden.

• Welche Deep-Tech-Technologien sind für den Maschinenbau relevant? – Kurzfristig nennen die Experten vor allem KI, IoT und autonome Systeme. Langfristig können unter anderem Quantentechnologien, Photonik und neue Hochleistungsmaterialien an Bedeutung gewinnen.

• Wie können Mittelständler in Deep Tech einsteigen? – Genannt werden die Analyse eigener Kernkompetenzen, Kooperationen mit Forschung und Start-ups, fokussiertes Technologiescouting, Pilotprojekte und bedarfsorientierte Technologie-Roadmaps.

• Warum ist der Maschinenbau für Deep Tech wichtig? – Eine Kernkompetenz der Branche besteht darin, technische Entwicklungen in reproduzierbare, skalierbare und wirtschaftlich tragfähige Prozesse, Maschinen und Produktionssysteme zu überführen.

• Was braucht Deep Tech für industrielle Wertschöpfung? – Die Interviews nennen unter anderem das Zusammenspiel von Forschung, Start-ups und Industrie, langfristig verfügbares Kapital, Pilot- und Testinfrastrukturen, regulatorische Rahmenbedingungen, Standardisierung sowie leistungsfähige Transferplattformen.