人工智能已从实验性试点转变为一项标准的日常商业工具。根据麦肯锡的全球“AI现状”调查，2025年有88%的组织表示在至少一项业务职能中使用了AI，高于一年前的78%。

这种采用并未均匀分布于整个经济之中。软件开发者、银行、医生、律师、记者、零售商和制造商各自面临不同的成本、监管环境和风险，调查数据也反映了这些差异。本报告将逐一回顾各行业的最新数据。

由于这些数字来自采用不同方法、调查对象和问题的独立调查，不应将其视为完美的直接对比。不过，它们清晰地显示了AI使用最深入之处，以及仍受限的地方。

整体商业AI采用统计

基于麦肯锡全球“AI现状”调查的斯坦福2026年AI指数发现，2025年有88%的组织在至少一项业务职能中使用了AI。相比之下，2023年为55%，2024年为78%。

生成式AI的增长更为迅速。组织的常规使用率从2023年的33%升至2024年的71%和2025年的79%，超过半数的受访者表示AI已部署在至少三项业务职能中。

然而，在某一领域使用AI并不等同于围绕AI重塑整个公司。斯坦福发现，2025年AI代理的部署在几乎所有业务职能中仍停留在个位数。这使得2026年成为转型之年：第一波AI助手正让位于第二波更加独立的AI代理。

各行业AI采用一览

本文引用的每项采用数据都来自针对不同人群、采用不同问题和方法的独立调查。综合来看，这些数据表明AI已不再局限于科技公司。它已成为经济许多领域日常工作的一部分。以下各节将按行业分别给出数据、用例和关键难点。

金融与银行业AI统计

在生成式AI热潮之前，金融服务行业已将机器学习应用多年。银行、保险公司和支付公司长期以来将其用于欺诈检测、信用评分、反洗钱检查、交易和风险管理。如今，生成式AI正被叠加到客户服务、合规、研究和软件工作中。

英格兰银行与金融行为监管局的联合调查发现，75%的受访英国金融企业已在使用AI，另有10%计划在三年内采用。2022年，使用AI的比例为58%。行业内部采用并不均衡：保险公司和国际银行报告的比例最高。

金融业在哪些领域使用AI

受访企业的中位数报告了约九个AI用例，企业预计三年内这一数字将升至21个。大型国际银行报告的中位数已接近49个。

运营和IT占报告用例的最大份额，约为22%，其次是零售银行约11%和一般保险约10%。基础模型，即生成式AI背后的大型系统，占用例的17%。

金融业仍是AI应用最成熟的行业之一，但企业在高影响决策上依然谨慎，因为信贷、交易、保险或合规方面的错误可能带来巨大的财务和法律成本。

医疗健康业AI统计

由于错误可能伤害患者，医疗健康行业历来对新技术的采用较为缓慢，但AI的使用正在快速攀升。美国医学会发现，使用某种形式的医疗AI的医生比例从2023年的38%升至2024年的66%，一年内增长28个百分点。

常见的应用包括医疗记录、账单编码、就诊摘要、护理计划、出院指导、翻译和患者消息。一些医生还将AI用于诊断支持和放射学。

文书工作是主要驱动因素。医生要花费大量时间记录诊疗过程，而AI转录工具可以听取就诊过程并起草临床记录，从而减少这部分工作量。对患者而言，目前的变化主要是行政层面的——记录、摘要和消息——而诊断仍然是一项以人为主导的任务，AI仅起辅助作用。

医生看到益处但希望有保障措施

约68%的受访医生表示AI为他们的执业带来了至少一些优势，但这种支持是有条件的。大多数人希望在更广泛使用之前有明确的保护措施。

医学中的准确性标准高于大多数商业任务。一个错误的营销口号只是不便，而一个错误的诊断可能带来危险。因此，人工审核很可能仍将处于核心地位。

法律行业AI统计

法律工作涉及大量文本，因此很早就被视为生成式AI的潜在目标。AI工具可以检索判例法、审查合同、总结文件、起草备忘录、比较条款并支持证据开示，因此采用速度增长迅速。

汤森路透发现，法律组织中生成式AI的使用率从2024年的14%升至2025年的26%。个人使用高于公司的正式使用：在法律、税务、风险和政府专业人士中，41%表示使用过ChatGPT等公共工具，17%使用过行业专用的生成式AI系统。

律师事务所正在超越测试阶段

汤森路透2026年的研究指出，争论焦点已发生转变。问题不再是是否使用AI，而是以多快的速度围绕它进行重组。超过四分之三的高评价受访律师表示，他们所在的律所已制定AI战略。

压力正在积聚。约38%的律所专业人士报告在AI方面面临加快行动的财务压力，另有32%的内部律师表示，他们正在重新考虑与未能展示AI赋能价值的律所的合作关系。

AI还可能挑战按小时计费的模式。如果系统能在几分钟内完成数小时的文件审查，客户可能不愿按时间付费，这可能推动律所转向基于价值的定价。

治理是一个隐忧。汤森路透发现，34%的律所专业人士使用了其律所未批准的AI工具。

软件开发业AI统计

软件开发是生成式AI在日常工作中渗透最深的领域。2025年Stack Overflow开发者调查发现，84%的开发者已使用或计划使用AI工具，高于一年前的76%。在专业开发者中，51%每天都在使用AI工具。

开发者使用AI编写代码、解释陌生代码、查找漏洞、编写测试、创建文档以及在语言之间转换代码。GitHub Copilot、ChatGPT和Claude等工具如今已十分常见。

高使用率，低信任度

大量使用并不等于高度信任。Stack Overflow发现，46%的开发者不信任AI输出的准确性，而信任它的占33%。只有3%表示高度信任。

最主要的抱怨是“几乎正确但不完全正确”的答案，66%的受访者将其列为令人沮丧的问题。另有45%表示，修复AI编写的代码往往比预期更耗时。

开发者在高责任任务上依然谨慎：约76%不计划在部署和监控上依赖AI，69%不计划在项目规划上大量使用AI。AI扮演的是副驾驶，而非替代者。

软件中的AI代理

AI代理仍不如基础助手普及。Stack Overflow发现，52%的开发者要么不使用代理，要么坚持使用更简单的AI工具，38%没有采用代理的计划。在使用代理的开发者中，约70%表示代理减少了任务耗时，69%报告了更高的生产力。代码比许多现实世界的任务更容易测试和验证，这有助于解释该领域的早期兴趣。

媒体与新闻业AI统计

媒体行业既蕴含巨大机遇，也存在信任问题。AI可以处理转录、翻译、标题、摘要、数据分析、事实核查和个性化，还能生成文本和图像。

路透社新闻研究院对1004名英国记者的研究发现，56%的记者每周至少专业使用一次AI，另有27%使用频率较低。只有16%表示从未在新闻工作中使用AI，约27%每天至少在一项任务中使用。

出版商聚焦后台任务

媒体高管最关注效率。在出版商受访者中，96%表示后台自动化将很重要。个性化和推荐以80%紧随其后，内容创作占77%，新闻采集占73%，编码占67%，商业用途占63%。

一些出版商已使用AI大规模改写或分发报道，但受众态度限制了这一做法的推进空间。路透社新闻研究院发现，只有12%的消费者对完全由AI制作的新闻感到放心，而当人类仍然掌控时，放心程度有所上升。完全由人工制作的新闻获得最高支持，达62%。

对读者而言，这意味着AI在新闻中的足迹最有可能体现在不太显眼的工作中——转录、翻译、摘要和数据分析——而不是完全自动化的报道。这些结果表明，主流新闻业更可能是AI辅助而非AI撰写。

零售业AI统计

零售业AI已远远超出产品推荐的范畴，如今涉及欺诈检测、定价、库存、需求预测、客户支持、营销、供应链和门店运营。

德勤2026年全球零售展望发现，AI在核心职能中被广泛使用。欺诈检测和网络安全领先，64%的受访零售商已在该领域使用AI，预计未来12个月使用率还将增长。另有41%的零售商预计将增加基于AI的供应链可视性，38%计划增加定价和促销优化。

代理式购物或将成为下一步

零售业可能是最早感受到AI代理影响的行业之一。购物者可能会要求代理寻找150欧元以下的跑鞋、比较评价和价格，并购买最合适的一双。这将把影响力从搜索引擎和零售商网站转移到AI中介。

德勤发现，约68%的零售业受访者预计在12至24个月内将代理式AI用于重要的运营或企业活动。AI推荐流量对一些零售商来说已经相当可观，假以时日，它可能重塑产品发现和广告业。

制造业AI统计

制造业与软件和法律不同，因为AI必须与物理设备协同工作。常见用途包括预测性维护、计算机视觉、质量检验、生产排程、机器人技术、数字孪生和节能。

部署也更困难。软件公司可以快速向成千上万的员工分发AI工具，而制造商可能需要将AI连接到使用10年、20年甚至30年的旧机器上。

大多数制造商尚未达到全面规模化

麦肯锡调查了100多家年收入超过10亿美元的制造商的首席运营官。约三分之二表示其AI工作仍处于探索或定点实施阶段，只有2%表示AI已全面嵌入运营之中。

尽管如此，支出计划规模庞大。约93%计划在未来五年内将超过1%的销售成本用于数字化和AI，近三分之一预计至少投入5%。

先进工厂展现不同的图景

世界经济论坛的全球灯塔网络追踪领先工厂。到2026年，该网络已包含220多个站点，AI和机器学习出现在这些站点约62%的顶级用例中。生成式AI在领先解决方案中的份额从2024年的9%升至2025年的23%。传统机器学习负责预测和优化，而生成式AI则帮助工人与机器沟通、创建操作指令并检索企业知识。

物理AI与机器人技术

德勤2026年制造业展望发现，9%的制造商使用了物理AI，22%预计在两年内使用。物理AI涵盖行为更加灵活而非重复固定动作的机器人。这些机器可以搬运货物、巡检工厂、分拣零件并在不断变化的环境中作业。制造业可能是AI对物理产出影响最大的领域。

哪些行业引领AI采用？

由于各调查衡量的内容不同，并不存在完美的排名。但仍可以从数据中得出一些总体结论。

软件行业的个人使用最深：84%的开发者已使用或计划使用AI，半数专业人士每天使用，AI编码工具已接近标配。

金融业的机构使用最成熟：约四分之三的英国金融企业使用AI，保险公司和国际银行的比例超过90%。

作为一个高风险领域，医疗健康业增长迅速：尽管有严格的安全和隐私规定，医生的使用率在一年内从38%升至66%。

随着专业工具的改进，法律行业正在快速变化。媒体行业显示专业使用率高，但消费者对自动化的接受度低。零售业在众多运营环节使用AI，而制造业进展较慢，因为AI必须与机器和供应链相连接。

从AI助手到AI代理

下一步的转变可能是从回答问题的AI转向采取行动的AI。如今，人写提示词、阅读AI的回答并做出决定。在代理工作流中，人设定目标，AI进行规划并使用软件完成任务，再由人审核结果。

例如，在金融领域，AI可以检查交易是否存在欺诈；在医疗领域，AI可以总结病历并预约检查；在法律领域，AI可以审查数千份文件并起草案件分析；在软件领域，AI可以找到漏洞、编写修复方案并提交审查。

斯坦福发现，2025年大多数业务职能中的代理部署仍停留在个位数，但在软件和其他技术密集型领域已可见早期应用。

AI采用的障碍

多个问题在各行业中反复出现。准确性是其中之一：AI模型可能会自信地陈述错误信息，这在医学、金融和法律领域最为关键。

数据隐私是另一个问题。企业不能将机密的客户、患者或法律数据输入开放的公共工具。监管也带来了限制，因为受监管领域中的AI决策必须遵守现行规则。

整合往往是最困难的部分。挑战不在于获得模型，而在于将其与数据库、软件和工作流相连接，员工还必须知道何时不应信任AI。

治理缺口也很普遍。汤森路透发现，34%的律所专业人士使用了未经批准的AI工具。其2026年专业服务研究发现，只有18%的专业人士表示其组织跟踪AI投资回报，40%不知道其组织是否跟踪。

AI投资与就业市场

斯坦福AI指数量化了其中涉及的巨额资金。2025年全球企业AI投资达到约5817亿美元。仅私人AI投资就达到约3447亿美元，生成式AI投资在年内增长超过200%。

当前数据表明，AI更多是改变工作的组成部分，而非消除整个职业。律师可能花更少时间检索文件，医生可能花更少时间撰写记录，记者可能实现转录自动化。

入门层面已出现压力的早期迹象。斯坦福报告称，22至25岁软件开发者的就业人数自2024年以来下降了近20%。如果聘请的初级员工减少，法律、会计和软件等领域将需要新的方式来培养未来的专家。

结语

AI的采用已不再只是科技行业的故事。到2025年，88%的受访组织在其业务的某处使用了AI，79%经常使用生成式AI。

使用深度因行业而异。软件行业的日常个人使用率以84%领先。金融业的基础设施最成熟，75%的英国企业使用AI。医疗健康业的使用率在一年内从38%升至66%，法律行业的生成式AI使用率在2024年至2025年间几近翻倍。超过半数的英国记者每周使用AI，但消费者更希望AI辅助记者而非取代他们。零售商在安全、定价和预测中使用AI，而制造业尽管先进工厂展示了可能性，但面临最艰难的规模化道路。

大多数企业面临的问题正在发生变化：从能否使用AI，转变为能否在保持准确性、安全性和人类问责制的同时，围绕AI重新设计工作。这些数据背后定期发布的调查——来自麦肯锡、斯坦福、Stack Overflow、美国医学会、汤森路透、德勤和英格兰银行——的下一轮结果，将显示代理部署是否能突破个位数，以及制造商的支出计划能否转化为规模化部署。

资料来源

• 斯坦福2026年AI指数报告：关于企业AI采用、投资、就业和AI代理的全球数据。
• 斯坦福2026年AI指数：经济：组织采用与投资统计。
• 英格兰银行：英国金融服务中的人工智能：关于银行、保险和金融市场AI使用的调查。
• 美国医学会：三分之二的医生正在使用医疗AI：医生AI使用率从38%升至66%。
• 汤森路透2026年专业服务AI报告：法律、税务、会计、风险和政府工作中的AI使用。
• 汤森路透2025年专业服务生成式AI报告：律所和专业服务的采用数据。
• 汤森路透研究院：将律所AI战略付诸实践：律所的AI战略、客户压力和工作流变革。
• Stack Overflow 2025年开发者调查：AI：开发者AI使用、信任和代理。
• 路透社新闻研究院：英国记者及其新闻编辑室的AI采用：对1004名英国记者专业AI使用的调查。
• 路透社新闻研究院：2025年生成式AI与新闻报告：公众对新闻业中AI的态度。
• 德勤2026年全球零售行业展望：零售运营、定价、预测和供应链中的AI使用。
• 美国零售联合会：2025年零售AI趋势：对美国零售业AI负责人的调查。
• 麦肯锡：从试点到绩效，COO如何在制造业规模化应用AI：对大型制造商AI部署和支出的调查。
• 德勤2026年制造业展望：智能制造、代理式AI和物理AI。
• 世界经济论坛：全球灯塔网络：先进工厂中的AI和生成式AI使用。
• 来源：CoinCentral