在跟上人工智能（AI）飞速发展步伐的竞赛中，欧洲可通过聚焦实体AI实现突围。侧重产业端的AI布局契合欧洲定位，既能依托其作为工程与制造中心的历史积淀，又能发挥其在化工、制药、航空航天等核心产业的现有制造优势。欧洲企业以驱动效率效益、保障质量、实现卓越运营的扎实能力为根基，企业领导者可通过将AI应用于供应链、物流、运营、机械及机器人领域，进一步强化这些优势。此外，聚焦实体AI也与欧盟（EU）AI监管框架相契合——所有核心监管要求均聚焦消费者/公民数据隐私，而非企业机密知识产权。

为何欧洲企业应聚焦实体AI？欧洲的工程传承根基为其未来发展奠定了坚实基础。在实体AI领域，高劳动力成本经济体受益最为显著，因其回报周期更短、可预测性更强。欧洲企业可通过投资“隐形冠军”释放AI潜力：美国以行业巨头与创业新贵为主，而欧洲的优势恰恰在于中间层。隐形冠军是虽不常占据公众视野但深耕细分市场、驱动行业卓越的中型企业，欧洲此类企业数量众多，它们持有专利、塑造市场格局，是AI赋能机器人与机械升级的理想应用场景。欧洲可通过为这些隐形冠军创新实体AI技术，进一步巩固自身优势。

美国创业生态以软件优化为核心，而欧洲企业生态则聚焦资产密集型产业——例如德、法、意、瑞典的汽车产业，德、奥、意的工业机械产业，荷、比、捷、波的物流制造产业，北欧、德、瑞、意的医疗制药产业。欧洲的产业集团、具备工程传承的隐形冠军及政企合作环境，若能有效激活，将支撑长期视野、资本密集型的创新活动。

欧洲虽拥有顶尖研究机构，但AI与机器人技术的商业化规模仍显不足。为提升竞争力，欧洲需推进三方面工作：监管改革、AI人才培育、数据共享。首先是监管改革：监管调整将加速欧洲进入AI时代。各国可借鉴半导体、航空航天领域的区域合作经验，联合推出实体AI模型的欧洲项目；政府可制定统一安全标准，确保某一欧盟国家认证的机器人可在全区域运营；此外，政府应激励共享基础设施（计算集群、机器人测试床、仿真环境），并考虑为无人机、工业机器人、人形机器人等自主实体系统测试开辟快速监管通道。总体而言，采用灵活监管模式可让企业在受控环境中开展试验，同时维护公众信任。

多数高管认为传统流程优化与自动化已触及天花板，向实体AI转型需具备“AI优先”思维的领导者。实践表明，AI优先思维可将传统线性运营企业重塑为规模化执行的AI驱动转型引擎。更广泛来看，欧洲需制定技能与劳动力战略，涵盖机器人技术员、AI工程师、维护专家及人机交互岗位的人才发展。

欧洲若延续分散路径将难以成功，企业需开展合作并共享非机密数据，..