【推荐】欧盟人工智能(AI)技术应用现状研究报告2026|附下载

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来源：欧盟官方统计机构（Eurostat）

以下是内容详情

一、核心洞察：AI采纳进入加速期，但发展不均衡

报告的核心结论是：AI技术在欧盟的采纳正在快速加速，但其应用深度和广度在不同群体、行业和国家间存在显著的不均衡性。

• 快速成长：2025年，欧盟20%的企业（员工≥10人）使用了至少一项AI技术，相比2023年（8.1%）增长了11.9个百分点，实现两年翻倍以上。在个人层面，已有32.7%的16-74岁欧盟公民在近三个月内使用过生成式AI工具。这表明AI已超越早期采用者阶段，进入更广泛的社会经济应用。

• 不均衡性：这种增长并非普惠的。

• 企业规模鸿沟：大型企业（55.0%）的AI使用率远高于中型（30.4%）和小型企业（17.0%）。这揭示了资源、专业知识和规模经济是影响AI落地的关键门槛。

• 行业分化：信息与通信业（62.5%）、专业科技活动（40.4%）等知识密集型行业遥遥领先，而建筑业（10.8%）、住宿餐饮业（12.0%）等传统行业明显滞后。这反映了AI技术在不同行业场景下的相关性和数字化基础差异。

• 地域差异：北欧国家（丹麦42.0%、芬兰37.8%）和部分西欧国家（比利时、荷兰等）处于领先地位，而东欧和南欧部分国家（如罗马尼亚5.2%、波兰8.4%）的采纳率较低，凸显了欧盟内部的“数字鸿沟”在AI时代依然存在。

• 个人用户分层：年轻人（16-24岁，63.8%）、高学历人群（48.7%）和男性（34.9%）是生成式AI的主要使用者，年龄和教育成为最强烈的预测因素。

二、企业AI应用：实用导向，挑战明确

报告对企业AI应用的剖析非常细致，揭示了当前的应用模式、路径和障碍。

1. 技术类型：文本与内容生成领跑

• 最普遍应用的AI技术是文本分析（文本挖掘，11.8%），其次是生成图片/视频/音频（9.6%） 和生成文本/语音/代码（8.8%）。这表明企业当前优先利用AI处理海量文本数据和进行内容创作，这些技术相对成熟且应用场景明确。

• 相比之下，图像识别（3.8%） 和物理自主设备（如机器人、自动驾驶车辆，1.4%） 的渗透率较低，可能与更高的硬件集成成本和技术复杂性有关。

2. 应用场景：优化运营与触达客户

• 企业使用AI的首要目的是市场营销与销售（34.7%），其次是组织业务流程或管理（31.1%）。这表明企业将AI视为提升外部市场效能和内部运营效率的关键工具。

• 值得注意的是，大型企业将AI用于ICT安全（47.5%） 的比例远高于中小企业，凸显了大型组织对安全风险和合规的更高关注。

3. 获取方式：外部采购为主，自研为辅

• 企业获取AI解决方案的最主要方式是采购即用型商业软件（57.9%），其次是由外部供应商开发或修改（28.6%）。这表明成熟的AI服务市场已经形成，企业倾向于采用“交钥匙”方案以降低技术门槛和加速部署。

• 仅有21.8%的企业选择自主开发。在信息通信等高科技行业，使用开源软件并自行修改（45.0%） 的比例较高，反映了这些行业更强的技术能力。

4. 采纳障碍：技能与合规是核心瓶颈

• 对于未使用AI但考虑过的企业，最主要的障碍是缺乏相关专业知识（70.3%），其次是对法律后果不明确（53.6%） 和对数据保护与隐私的担忧（52.7%）。

• 成本过高（38.4%） 并非最首要障碍，而认为AI无用（17.8%） 的比例最低。这传递出一个关键信号：阻碍AI普及的并非技术价值不被认可或纯粹的资金问题，而是人才短缺和对监管环境不确定性的担忧。 欧盟的《人工智能法案》（AI Act）旨在构建明确的规则，正是为了应对后两个挑战。

三、个人AI应用：生成式AI普及，用途多元

报告对个人用户的调查聚焦于生成式AI，这是基于方法论上的审慎选择（提高数据可识别性和质量），也精准捕捉了当前AI在公众中的主要形态。

1. 高普及率与私人用途主导：近三分之一的成年人已使用生成式AI，且主要用于私人目的。这表明ChatGPT等工具已快速融入日常生活，用于娱乐、信息获取和个人事务处理。

2. 工作与教育场景深入渗透：尽管私人用途为主，但在主要工作年龄段（25-64岁），超过50%的用户将AI用于职业目的。在16-24岁的青年群体中，高达61.6%的用户将其用于正规教育。这预示着AI正深刻改变工作方式和学习模式。

3. 非使用原因：需求不足是主因：大多数非用户（64.3%）不使用AI是因为“没有需求”，而非不会用或担心安全。这表明进一步普及需要更强大的用例示范和教育，以激发潜在需求。

四、方法论与挑战：统计测量如何追赶技术浪潮

报告花费相当篇幅阐述其数据来源和方法论，这本身就是一个重要解读点，揭示了官方统计在测量快速演进技术时所面临的固有张力。

1. “有意识的AI使用”框架：无论是企业还是个人调查，都侧重于测量“有意识、可识别”的AI使用。这种方法牺牲了测量“嵌入式AI”（如手机算法推荐）的全面性，但换来了更高的数据可靠性和跨国可比性。这是一种务实的妥协。

2. 敏捷性与连续性的平衡：统计调查的流程决定了其滞后于技术发展。报告提到，问卷需提前两年准备。为此，Eurostat通过建立年度更新的模块化问卷、与各国统计机构和专家紧密协作，并预判趋势（如2023年加入“研发”用途，2025年加入“生成图片视频音频”类别），试图追赶技术步伐。

3. 应对受访者理解挑战：通过提供清晰定义、列举知名产品案例（如ChatGPT, Midjourney），并不断根据反馈优化问题措辞，努力确保不同背景的受访者能准确理解问卷。

五、未来方向：超越采纳，测量影响

报告展望部分指出了未来AI测量的演进方向，这实际上勾勒了欧盟政策关切的未来重点领域：

• 从“用不用”到“效果如何”：计划链接企业数据，分析AI对生产率、创新和增长的实际影响。

• 从“软件使用”到“全产业链”：计划测量AI投资（硬件、软件、数据、培训）、定义和统计AI产业规模，以及追踪AI专业人才的供需情况。

• 从“经济领域”到“社会影响”：计划扩展对个人用户的调查，纳入对AI的信任度、伦理关切，以及AI对就业、教育、民主进程的感知影响等更主观、更广泛的社会维度。

总体评价

这份报告不仅仅是一份数据汇编，更是欧盟系统性监测和引导其数字化与AI战略的一个缩影。它体现了几个关键特点：

1. 数据驱动，细致入微：提供了企业规模、行业、国家、技术类型、用途、获取方式、障碍等数十个维度的交叉分析，构建了极其立体化的AI生态画像。

2. 反映政策优先级：对合规担忧、技能缺口、中小企业滞后的重点关注，直接对应着欧盟《人工智能法案》、数字技能议程和扶持中小企业政策。

3. 展现统计体系的前瞻性：报告坦诚面对测量挑战，并系统规划未来扩展方向，显示出官方统计体系正在主动适应技术革命，致力于为决策提供更高质量的证据基础。

结论：欧盟的AI应用正在从实验探索走向规模部署，但呈现明显的“分层化”特征。下一步发展的关键，在于能否有效解决技能短缺、明确监管规则以降低不确定性，并通过政策工具弥合中小企业、低数字化行业和部分成员国在AI采纳上的差距。同时，社会需要开始认真准备应对AI对劳动力市场、教育体系和社会信任带来的更深层次影响。这份报告为所有这些讨论奠定了坚实的事实基础。

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