作者
欧洲的人工智能清算：为新时代重塑产业 | 2马特·普雷布尔他是负责欧洲、中东和非洲地区数据与人工智能的执行董事。他与世界领先组织的首席执行官和董事会合作，帮助他们加速数据与人工智能的转型，以提升竞争力、增加盈利能力并实现可持续价值。劳拉·安·赖特她是 EMEA 的公共服务研究负责人。专注于数据、人工智能、技术和数字化转型，她在新兴技术和战略政策方面拥有深厚的专业知识，为政府和行业提供可操作的见解，推动创新和韧性。
多米尼克·金他是欧洲、中东和非洲地区的研究负责人。他目前专注于如何利用人工智能和其他技术提升欧洲的竞争力。之前的工作包括与世界经济论坛和国际金融公司等组织合作，构建多元化和可持续发展的商业案例。马乌罗·马基她是Accenture负责欧洲、中东和非洲（EMEA）的首席执行官，是意大利Accenture的主席，也是Accenture全球管理委员会的成员。她在Accenture拥有超过30年的经验，并担任过各种高管职位，包括欧洲金融服务负责人和欧洲战略与咨询负责人。
第二部分深入探讨人工智能在欧洲10个关键领域的部署欧洲正在采取正确的措施迈向人工智能时代。为了跟上已经取得领先地位的其它市场步伐，欧洲商业领袖必须行动得更快，并以更大的专注度和目标进行投资。所以说，势头正在增强。大型企业开始认真行动起来。我们看到某些行业存在一些优势领域。目标很明确。现在欧洲领导人们需要知道如何最好地集中他们的努力和资源，以实现最佳成果。目前，欧洲正在落后。正如所概述的部分A：把握机遇与挑战，我们的研究发现，在我们调查的800家大型欧洲公司和公共服务组织中，超过一半（56%）尚未实现真正具有变革性的AI投资规模化。在我们称为战略投注的长期、高影响力项目中，只有8%在欧洲实现了规模化——与我们全球研究中分析的15个国家中其他地区的高得多的采用率相比。欧洲的最佳下一步：10个领域，一个巨大的机遇行业：航空航天和国防、汽车、银行、消费品和服务、能源、工业、生命科学、公共服务、电信和公用事业。每个领域都面临着一套独特的挑战，但也存在着机遇。我们探讨了生成式人工智能（Gen AI）开始扎根的地方，哪些障碍仍然根深蒂固，以及哪些战略投资已经开始带来可衡量的成果。
对于每个行业，您会发现：我们的发现不仅强化了扩大人工智能采用紧迫性的认识，而且也为投资应集中于何处以及如何投资提供了实用指南。欧洲的经济未来取决于其以目标为导向扩展人工智能的能力。这些行业深入分析显示，哪些方面正在取得成效，更重要的是，商业领袖下一步应该关注在哪里。• 每个行业的AI成熟度快照，包括能力和扩展率。 • 最有可能释放每个行业生产力和价值的战略赌注。 • 成功的AI部署的最佳实践案例，从投资回报率接近4倍的航空航天项目到银行的AI副驾驶和能源领域的预测网格工具。 • 扩展的主要障碍，以及如何克服它们的可操作建议，例如关闭数据孤岛、填补人才差距和管理安全风险。通过审视各行业的战略投资，我们旨在展示人工智能投资——当其被战略性地部署并拥有清晰愿景时——如何能够大规模地提升生产力、韧性和竞争力。这些见解旨在帮助领导者从实验过渡到产生影响，从孤立的试点项目过渡到全系统的革新。
欧洲的人工智能清算：重塑行业，迎接新时代 |
航空航天与国防0.4%对GDP的贡献（2022-2024）1人工智能能力指数得分（满分100分，其中0分表示无人工智能能力，100分表示在所有方面都具有强大的人工智能能力）
欧洲的人工智能清算：为新时代重塑产业 | 5航空航天和国防工业包括制造和维护商业及军用飞机和陆地车辆的公司。它还包括军用电子和弹药公司、太空和海洋业务。Okay, let's tackle this translation. First, I need to make sure I understand the source text thoroughly. The main points are about the contribution of a certain sector to Europe's GDP, the expected increase due to defense spending in countries like France, Germany, and the UK, and the productivity growth linked to generative AI.The user specified that the formula notation should remain unchanged, so I need to check if there are any formulas or mathematical expressions. The text mentions "4.9%" and "42%", which are percentages, so those should stay as they are. Also, terms like "gen AI" might be translated as "生成式AI" but I need to confirm if that's the standard term in Chinese.Next, the structure of the translated text needs to maintain the same logical flow. The first part talks about the current contribution (0.4%) and the expected rise.The second part discusses productivity growth since 2015 and the potential further increase due to gen AI.I should ensure that proper nouns like "Russia’s invasion of Ukraine" are correctly translated. "Russia's invasion of Ukraine" in Chinese is "俄罗斯入侵乌克兰".Also, "US security policy" becomes "美国安全政策".The phrase "ramp up defence spending" can be translated as "加大国防支出". "Recent shift in US security policy" would be "最近美国安全政策的转变".For the productivity part, "Productivity has grown by 4.9% since 2015" becomes"生产力自2015年以来增长了4.9%". The part about gen AI affecting 42% of working hours: "gen AI, which could augment or automate 42% of working hours across the sector" translates to "生成式AI可能在该行业提高或自动化42%的工作时间".I need to check if "working hours" is best translated as "工作时间" or if there's amore accurate term. Also, "across the sector" should be "在该行业" to maintain人工智能能力在行业中表现强劲，在我们的指数中得分为52/100，是行业内得分第二高的。令人印象深刻的是，63%的企业也在至少扩展一项战略赌注——例如人工智能驱动的模拟和产品数据分析。我们的调查受访者将数据孤岛（51%）和组建跨学科团队（49%）认定为行业需要克服的关键障碍，以便更多地扩展赌注。
24.9%生产力(2015–2023复合年均增长率)人工智能扩展率（至少扩展过一个战略赌注的公司比例）
01020304050607使用中产品数据分析人工智能建模与仿真客户参与服务计划优化比例投注的排名顶级战略赌注供应链风险管理增强领域工作者生产布局优化
人工智能如何帮助解决三个关键行业挑战• 提高供应链韧性: 人工智能可以通过帮助公司预见并阻止潜在的中断来增强复杂全球供应链的韧性。例如，预测分析可以驱动更准确的需求预测、优化的库存管理和简化的物流。• 缓解人才短缺该行业正面临技能短缺，迫使公司降低生产目标，损害新项目并扰乱供应链。人工智能可以通过改善供应链（例如，通过加速再培训和提高技能与职业匹配）和减少需求（例如，通过自动化日常任务）来提供帮助。• 加速创新随着全球竞争和军事冲突的加剧，创新的压力正在上升。人工智能可以通过缩短物理原型开发的时间和成本来支持新解决方案的发展。这项技术也将是网络安全的重要组成部分，用于保护关键数据和系统免受日益复杂的威胁。
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(2022–2024)0.8%汽车对gdp的贡献人工智能能力指数得分（满分100分，其中0分表示无人工智能能力，100分表示在所有方面都具有强大的人工智能能力）
欧洲的人工智能清算：为新时代重塑产业 | 8汽车行业包括工业和汽车供应商，以及铁路和轨道交通以及收费。该行业占地区生产总值的0.8%，在德国上升至1.8%。然而，自2015年以来，生产率增长了12.4%，快于该地区的任何其他部门，并且可以通过引入通用人工智能来进一步推动增长，通用人工智能可以将41%的工作时间自动化或增强。在所有行业中，欧洲的汽车行业显示出最高水平的AI能力，在我们的AI能力指数中得分为57/100。欧洲汽车行业也是最具扩展AI押注的行业——例如AI客户支持和数字孪生赋能的产品设计——比其他任何行业都多，其中70%的企业已经扩展了至少一个战略押注。尽管取得了这些进展，汽车行业仍然面临扩展生成式AI全组织的障碍，例如建立端到端数据基础（47%）、建立和维护跨学科团队（43%）以及管理安全和隐私风险（35%）。
人工智能如何帮助解决三个关键行业挑战AI在行动—雷诺• 供应链问题与瓶颈人工智能通过预测中断、优化库存和通过实时数据分析识别替代供应商，提高了供应链的韧性。机器学习增强了需求预测，帮助制造商更有效地调整生产。今天，雷诺正在将其车辆集成人工智能，并将人工智能嵌入其流程和运营工作流程中。7雷诺公司也正在为员工配备人工智能工具来增强人类的智慧。提高生产力的举措包括雷诺GenAI@Renault——一款专有生成式人工智能工具，可供所有员工使用以提升生产力和激发创新——以及DEX（数字员工体验）——一个无缝、个性化的界面。正如IT企业职能副总裁Gauri Kulkarni解释的那样：“人工智能和员工必须保持共生关系——一种促进解决问题创意方法的伙伴关系。”• 加剧的竞争人工智能通过优化研发和生产流程，提高成本效益和市场响应速度，增强竞争力；它还通过精简行政职能和实现更敏捷的运营，支持结构转型。这些效率帮助欧洲汽车制造商更好地与海外竞争对手抗衡。• 向电动汽车（EV）和软件定义汽车（SDV）转型人工智能通过加速电池设计、优化电池管理系统和实现先进车辆软件开发来支持电动汽车和自动驾驶车辆的转型。它还提供实时分析以提升电池性能和延长使用寿命。此外，人工智能工具分析消费者情绪和市场趋势，以预测电动汽车需求并指导战略决策。近年来，汽车行业经历了剧烈的变革——但人工智能助力雷诺集团得以精准地预见、模拟和行动——并提升了敏捷性。雷诺在强大的数据基础设施上进行了大量投资，开发了一个可扩展的基础平台用于收集和构建海量数据，使公司为有效部署人工智能创造了条件。
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