先分清三把尺：使用、整合、准备度

讨论“AI 采用”时，最容易把不同指标混在一起。至少要分成三层看：

• 员工有没有使用 AI：例如是否在工作中使用 AI 工具写初稿、整理资料、做分析或提升效率。
• 企业有没有把 AI 整合进运营：AI 是否进入部分业务流程，但这不等于已经全面成熟。
• 企业是否真正 AI-ready：是否具备数据、流程、治理、风控、人才和跨部门扩展能力，能大规模、稳定地采用 AI。

按这个框架看，香港的特点很清楚：第一层不差，第三层偏弱。

关键数据怎么读

为什么 61% 和 2% 可以同时成立？

这两个数字看似矛盾，其实量的是两件事。

PwC 的 61% 关注的是员工是否在工作中使用 AI；Cisco 的 2% 关注的是机构是否已经完全准备好采用 AI。 前者更像是个人和团队层面的使用率，后者则涉及企业的流程、数据治理、风险控制和扩展能力。

一家公司可以有很多员工用 AI 写邮件、做简报、整理会议纪要或辅助分析，但公司本身仍可能缺少统一规范、权限管理、合规审查、质量评估和跨部门推广机制。这就是“用得起来”和“管得住、推得开”之间的差别。

香港的强项：员工接受度和使用意愿

从员工使用率看，香港并不落后。PwC 香港公布的调查显示，61% 的香港受访者已经在工作中使用 AI，接近亚太平均 64%，并高于全球平均 54%。

更重要的是，使用者对效果的感受并不低。PwC 同一调查显示，在使用 AI 的香港工作者中，77% 表示生产力有所提升，75% 表示 AI 有助提升工作质量。

未来使用意愿也很高。The Asset 报道的调查显示，94% 受访雇主和 91% 受访员工预期未来五年会在工作中使用生成式 AI 工具。

这些数据说明，香港的问题并不是“员工不愿用 AI”。相反，前线使用和心理接受度已经有基础。

香港的短板：企业准备度和成熟部署

真正让香港难以被称为 AI 采用领先者的，是企业准备度。

《南华早报》报道的 Cisco 调查显示，香港只有 2% 的机构完全准备好采用 AI，是 30 个受访市场中最低；约 2% 香港机构属于 pacesetters，即在 AI 采用相关指标上跑在前面的组织，低于全球 13%。

企业运营层面的采用也呈现类似的“双面性”。China Daily HK 报道的调查显示，85% 的香港公司已经在运营中采用或整合 AI，但这一比例仍低于亚洲其他地区的 93%。

KPMG 的数据则显示，进展正在发生：香港广泛部署 AI 的机构比例由 2025 年的 8% 升至 2026 年的 24%。 但即便如此，24% 仍只代表约四分之一机构进入广泛部署阶段，多数机构尚未达到这一层级。

判断一家企业是否 AI-ready，不能只看“有没有人用”

对管理者和员工来说，最容易误判的一点是：把“很多人试用 AI”当成“企业已经完成 AI 转型”。

更有用的判断方式，是看 AI 是否已经进入可治理、可衡量、可复制的流程。可以问五个问题：

1. AI 是否已经接入核心业务流程，而不只是个人效率工具？
2. 每个 AI 使用场景是否有明确业务指标，例如节省时间、提升质量或增加收入？
3. 数据权限、信息安全、合规要求和人工复核机制是否清楚？
4. 试点项目是否能从一个团队扩展到多个部门？
5. 企业是否持续衡量实际成效，而不只是统计有多少人开通过 AI 工具？

这些问题能把“有人在用 AI”和“企业真正准备好采用 AI”区分开。就现有公开数据看，香港的主要短板正是在后者。

最稳妥的判断

如果把 AI 采用定义为员工使用，香港不算落后：PwC 香港调查显示，香港员工使用率接近亚太平均，并高于全球平均。

但如果把 AI 采用定义为企业成熟度、组织准备度和广泛部署，香港仍不能说是领先者：Cisco 调查中，香港完全准备好采用 AI 的机构比例只有 2%，并且是 30 个受访市场中最低。

所以，回答“香港 AI 采用到底领先还是落后”，最准确不是二选一，而是：香港员工用 AI 用得快，企业准备和成熟部署跟得慢；整体还不能称为全面领先。

读这些数据时要注意

上述数字来自不同调查、顾问或科技公司研究，以及媒体报道；它们的样本、问题设计和“采用”定义并不完全相同。 因此，61%、85%、24% 和 2% 不应直接相加，也不应彼此替代。

更可靠的读法，是分开看三件事：员工使用率、企业部署广度、组织准备度。用这三把尺衡量，香港的图像相当一致：使用热度不低，但企业成熟度仍是短板。

先分清三把尺：使用、整合、准备度

讨论“AI 采用”时，最容易把不同指标混在一起。至少要分成三层看：

• 员工有没有使用 AI：例如是否在工作中使用 AI 工具写初稿、整理资料、做分析或提升效率。
• 企业有没有把 AI 整合进运营：AI 是否进入部分业务流程，但这不等于已经全面成熟。
• 企业是否真正 AI-ready：是否具备数据、流程、治理、风控、人才和跨部门扩展能力，能大规模、稳定地采用 AI。

按这个框架看，香港的特点很清楚：第一层不差，第三层偏弱。

关键数据怎么读

为什么 61% 和 2% 可以同时成立？

这两个数字看似矛盾，其实量的是两件事。

PwC 的 61% 关注的是员工是否在工作中使用 AI；Cisco 的 2% 关注的是机构是否已经完全准备好采用 AI。 前者更像是个人和团队层面的使用率，后者则涉及企业的流程、数据治理、风险控制和扩展能力。

一家公司可以有很多员工用 AI 写邮件、做简报、整理会议纪要或辅助分析，但公司本身仍可能缺少统一规范、权限管理、合规审查、质量评估和跨部门推广机制。这就是“用得起来”和“管得住、推得开”之间的差别。

香港的强项：员工接受度和使用意愿

从员工使用率看，香港并不落后。PwC 香港公布的调查显示，61% 的香港受访者已经在工作中使用 AI，接近亚太平均 64%，并高于全球平均 54%。

更重要的是，使用者对效果的感受并不低。PwC 同一调查显示，在使用 AI 的香港工作者中，77% 表示生产力有所提升，75% 表示 AI 有助提升工作质量。

未来使用意愿也很高。The Asset 报道的调查显示，94% 受访雇主和 91% 受访员工预期未来五年会在工作中使用生成式 AI 工具。

这些数据说明，香港的问题并不是“员工不愿用 AI”。相反，前线使用和心理接受度已经有基础。

香港的短板：企业准备度和成熟部署

真正让香港难以被称为 AI 采用领先者的，是企业准备度。

《南华早报》报道的 Cisco 调查显示，香港只有 2% 的机构完全准备好采用 AI，是 30 个受访市场中最低；约 2% 香港机构属于 pacesetters，即在 AI 采用相关指标上跑在前面的组织，低于全球 13%。

企业运营层面的采用也呈现类似的“双面性”。China Daily HK 报道的调查显示，85% 的香港公司已经在运营中采用或整合 AI，但这一比例仍低于亚洲其他地区的 93%。

KPMG 的数据则显示，进展正在发生：香港广泛部署 AI 的机构比例由 2025 年的 8% 升至 2026 年的 24%。 但即便如此，24% 仍只代表约四分之一机构进入广泛部署阶段，多数机构尚未达到这一层级。

判断一家企业是否 AI-ready，不能只看“有没有人用”

对管理者和员工来说，最容易误判的一点是：把“很多人试用 AI”当成“企业已经完成 AI 转型”。

更有用的判断方式，是看 AI 是否已经进入可治理、可衡量、可复制的流程。可以问五个问题：

1. AI 是否已经接入核心业务流程，而不只是个人效率工具？
2. 每个 AI 使用场景是否有明确业务指标，例如节省时间、提升质量或增加收入？
3. 数据权限、信息安全、合规要求和人工复核机制是否清楚？
4. 试点项目是否能从一个团队扩展到多个部门？
5. 企业是否持续衡量实际成效，而不只是统计有多少人开通过 AI 工具？

这些问题能把“有人在用 AI”和“企业真正准备好采用 AI”区分开。就现有公开数据看，香港的主要短板正是在后者。

最稳妥的判断

如果把 AI 采用定义为员工使用，香港不算落后：PwC 香港调查显示，香港员工使用率接近亚太平均，并高于全球平均。

但如果把 AI 采用定义为企业成熟度、组织准备度和广泛部署，香港仍不能说是领先者：Cisco 调查中，香港完全准备好采用 AI 的机构比例只有 2%，并且是 30 个受访市场中最低。

所以，回答“香港 AI 采用到底领先还是落后”，最准确不是二选一，而是：香港员工用 AI 用得快，企业准备和成熟部署跟得慢；整体还不能称为全面领先。

读这些数据时要注意

上述数字来自不同调查、顾问或科技公司研究，以及媒体报道；它们的样本、问题设计和“采用”定义并不完全相同。 因此，61%、85%、24% 和 2% 不应直接相加，也不应彼此替代。

更可靠的读法，是分开看三件事：员工使用率、企业部署广度、组织准备度。用这三把尺衡量，香港的图像相当一致：使用热度不低，但企业成熟度仍是短板。