一、引言
人工智慧技術的發展正進入前所未有的加速階段，其能力與應用廣度迅速擴張，並在全球重塑產業結構與公共治理模式。從進階通用人工智慧模型(advanced general-purpose models)、AI 代理系統(AI agents)、數位孿生技術(digital twins)，到高度專門化的小型模型(specialised small models)，多元技術的整合使人工智慧成為推動創新、提升生產力，以及強化科技主權的關鍵動能。儘管歐盟在工業基礎、科研實力與新創生態系方面具備顯著優勢，整體 AI 的採用率仍偏低，尤其是中小企業在導入新技術時面臨成本、資源與能力等多重限制。

在此背景下，歐盟委員會(European Commission) 提出《人工智慧應用策略》(Apply AI Strategy)，作為全面推動 AI 整合與落實的政策藍圖。此策略承襲 人工智慧法案 的精神，以「以人為本且可信任的AI」作為根基，引導企業與公共部門在決策與流程上採取「AI First」的策略觀念，使人工智慧成為問題解決與價值創造的優先選項。透過 AI 的導入，歐盟期望提升產業鏈整體競爭力，推動關鍵產業的垂直整合，同時強化公共服務的效率與可近性。此外，也藉由發展前沿 AI 技術(frontier AI)與培育相關人才，使歐洲在全球科技競爭中打造自主、安全且具有韌性的 AI 生態體系。

此策略的制定建基於廣泛的利害關係人諮詢、跨部門技術討論與產業界回饋。整體架構聚焦三大核心方向：首先，提出多項具體的產業旗艦行動，以推動 AI 在關鍵領域的深入應用；其次，回應跨產業普遍面臨的結構性挑戰，例如中小企業導入困難、勞動力技能轉型、前沿技術能力與市場信任等議題；最後，建立統一且持續運作的治理機制，使政策制定、技術發展與市場動態能保持緊密連結，共同形塑安全、具競爭力且自主的歐洲 AI 生態系。

二、產業旗艦行動的推動
(一)醫療與製藥領域
在醫療領域中，人工智慧具備支援早期診斷、提升臨床決策品質、減輕醫療專業人員行政負擔等多重價值。AI 尤其在心血管疾病與癌症等重大疾病的早期偵測中展現突破性的判讀能力，亦能在偏鄉或醫療資源不足的地區，協助病患更快速且準確地取得健康服務。然而，由於資料品質差異、基礎建設不均衡、AI 素養不足以及信任缺口等挑戰，AI 在醫療體系中的整合進展仍然有限。

策略提出建立「AI 驅動的歐洲高階篩檢中心」(AI-powered advanced screening centres)，透過跨境資料共享與臨床實證，使 AI 工具能在真實世界情境中驗證其效能與安全性，並形成可廣泛部署的模型。此外，策略亦將建立「醫療 AI 部署專家網絡」(European Network of Expertise on AI Deployment in Healthcare)，協助形塑最佳實作、制定臨床情境下的在地化驗證原則，並在導入後強化持續性的監測流程。

在製藥領域，AI 同樣加速帶來革新。藉由 AI 模型進行分子模擬、藥物再定位(drug repurposing)與副作用預測，可縮短新藥研發時程並降低成本。歐盟並將透過「AI 藥物探索挑戰賽」(AI drug discovery challenge)促進創新，同時評估可否加速醫療器材上市流程，以兼顧創新性與安全性。

(二)機器人產業
歐洲在工業機器人領域具備深厚基礎，尤其是協作型機器人已在許多製造場景中扮演重要角色。未來的創新將取決於 AI 與機械系統的深度整合，無論從認知型機器人(cognitive robots)、農業機器人(agricultural robots)到自主無人機(autonomous drones)，皆需依賴更強大的 AI 能力。

策略提出建立「歐洲機器人採用加速中心」(Catalyst for the Uptake of European Robotics)，促進開發者、供應鏈與使用者產業形成合作網絡，並透過高影響力的示範情境，讓 AI 與機器人的整合更貼近實際應用需求。

(三)製造、工程與建築
製造業佔歐盟經濟極為重要的比例，然而面對全球供應鏈移轉與競爭加劇，提升效率與自動化成為迫切需求。AI 驅動的數位孿生(digital twins)能模擬生產流程、預測設備維護需求，並改善供應鏈管理，是推動製造模式轉型的核心技術。

策略將投入資源開發適用於製造環境的前沿 AI 模型，並建置可促成快速部署的「實驗到生產」轉換管道(acceleration pipelines)，使創新不再停留於研究階段，而能真正落地於產業。

(四)國防、安全與太空
人工智慧已成為影響地緣政治與國防能力的關鍵技術，從戰場情境感知(situational awareness)、指揮控制(command and control, C2)、無人載具到防衛裝備的自主化皆仰賴 AI。策略強調需建立高安全性的 AI 訓練與推論基礎設施，並透過「歐洲防務基金」(European Defence Fund, EDF)強化雙用途(dual-use)技術的研發。同時規劃部署一套專門且高安全性的歐洲運算基礎設施(包括 AI factories／gigafactories)，作為國防與太空領域中 AI 模型訓練與應用開發的支撐環境。

(五)交通運輸與汽車產業
AI 在交通運輸領域的應用範圍廣泛，包括智慧交通管理、自動駕駛以及物流最佳化，但普及度仍受限於法規差異、基礎建設不足與資料可得性不均。策略提出透過「AI 工廠」(AI Factories)與共同軟體平台(common software platforms)，加速自動駕駛模型的開發，並推動歐洲城市參與自動化運輸服務試點，使創新更直接導入公共交通領域。

(六)電子通訊
隨著網路需求增加、邊緣運算普及，AI 已成為通訊網路管理與服務創新不可或缺的工具。策略旨在建立歐洲電信 AI 平臺(European Telco AI Platform)，使電信運營商能共同開發 AI 堆疊與資料介面，並透過晶片與智慧網路計畫強化邊緣 AI 設備。

(七)能源領域
AI 對能源系統的貢獻包括提升電網管理效率、最佳化儲能配置以及強化再生能源整合能力。然而，能源產業面臨高度分散與安全要求，使技術導入更具挑戰性。此策略將推動高精準度的能源預測模型與 AI 支援的系統平衡工具，同時關注 AI 模型本身的能源消耗，並建立相關標準，以提升 AI 使用的透明性與節能性。

(八)氣候與環境
歐洲在氣候科技方面擁有全球最頂尖的研究與新創能量。AI 能增強氣候預測模型、強化自然災害預警、協助水資源管理，並藉由 AI 強化的地球系統模型提供更精細的情境模擬。策略規劃部署開源的地球系統前沿模型(AI Earth-system frontier model)，協助政府與企業以更高解析度觀測風險並制定韌性政策。

(九)農業與食物系統
精準農業因 AI 的加入逐漸普及，但由於資料品質不足、平臺不互通及農民技能落差，整體採用率仍低。策略提出打造農業 AI 平臺，以提升 AI 工具的可信度、可用性與開源合作，使農民能以更低門檻運用 AI 進行農業決策。

(十)文化、創意與媒體
AI 能提升文化內容的製作效率，並協助內容探索、語言處理與包容性創作。然而，使用著作權資料訓練模型的爭議仍然存在。策略提出發展以 AI 強化的虛擬製作工作室、推動跨語言新聞平台，並展開針對 AI 產製內容的法律與風險研究，以確保文化與創意產業有效運用 AI，同時維護文化多樣性與智慧財產權。

(十一)公共部門
公共部門是 AI 應用的重要領域，從行政流程簡化、司法系統優化到公共服務改善，皆可透過 AI 提升效率。然而，資料碎片化、技能不足與系統可信度疑慮仍限制其發展。此策略提出建立公共部門 AI 工具箱、推動可重複使用的開源解決方案，加速生成式 AI 在政府中的負責任採用，並更新歐洲互通框架(European Interoperability Framework)，使公部門更有系統地朝向 AI First 的治理模式發展。

三、跨領域結構性挑戰
(一)協助中小企業採用 AI
多數歐洲中小企業普遍認為 AI 技術成本高昂且複雜，使其成為導入的弱勢群體。策略規劃將歐洲數位創新中心(European Digital Innovation Hubs, EDIHs)轉型為 AI 體驗中心(Experience Centres for AI)，使其成為中小企業取得 AI 顧問、工具、訓練與資料基礎設施的第一線據點。透過收集企業模型並向中小企業展示，歐盟試圖讓供需得以更有效連結。

(二)建立 AI 準備好的勞動力
AI 對勞動市場的影響深遠且具雙面性，既能提升工作效率、增強創新與推理能力，也可能增加部分工作的替代風險。此策略強調需自教育體系與成人學習著手，全面提升勞動者的 AI 素養與實務技能。策略規劃透過「AI 技能學院」(AI Skills Academy)、微學程制度(micro-credentials)、產業技能協定(Pact for Skills)以及勞動力轉型支持等措施，協助勞動者因應科技變遷並減少結構性不平等。


(三)支持 AI 作為生產要素
通用 AI 模型、專門化模型、AI 代理系統與數位孿生正逐漸形成新的生產力基礎。此策略啟動「前沿 AI 倡議」(Frontier AI Initiative)，以推動歐洲前沿模型(frontier models)的研發，並運用先進架構、高品質資料與大型運算資源，如超級電腦、AI 工廠(AI Factories)及大型算力設施(Gigafactories)。策略亦透過結合開放技術社群與競賽機制，強化歐洲在前沿 AI 上的自主性與競爭力。

(四)構築市場信任與法規落實
「人工智慧法案」(AI Act)的落地是促成市場信任的核心基礎。此策略包含強化「AI 法案服務平臺」(AI Act Service Desk)，提供清楚的合規工具與指引，並釐清高風險系統的分類原則及 AI Act 與其他歐盟法規的銜接方式。同時，策略亦要求各成員國加速設置負責的主管機關。透過一致且透明的法規執行，歐盟期望降低業界的不確定性，並促進 AI 的健康發展

四、建立統一治理機制
AI 技術演進速度極快，單一政策文件難以因應長期且動態的需求。因此，此策略提出將既有的 AI 聯盟(AI Alliance) 進行轉型，建構一個跨產業、跨領域且具有持續性的政策協作平臺。該平臺將促進學術界、產業界、政府與公民社會之間的交流，使利害關係人能直接參與部門性政策流程、提供回饋，並共同監督策略的執行成效。

此外，策略將設立 AI 觀測站(AI Observatory)，透過系統性的資料與指標，監測 AI 在各領域的部署情況、產業趨勢與對勞動市場的影響，並為歐盟後續的政策規劃與投資方向提供客觀依據 。

五、結論
《歐盟人工智慧應用策略》並非單純的技術導入指南，而是一套重塑歐洲產業結構、公共治理與科技競爭力的整體政策框架。藉由提出多項跨領域旗艦行動、處理人才與法規等結構性挑戰，以及建立統一且持續運作的治理機制，此策略旨在強化歐盟在全球 AI 生態中的自主性、安全性與競爭力 。

策略強調 AI 作為產業升級、公共服務改革與科技主權的重要推力，並以開源、倫理、安全與跨部門協作為核心原則，推動「AI First」在未來十年成為歐洲持續成長的關鍵支柱。