2025台灣AI大賞|智慧農業、數位牙科、AI紡織⋯這11家台企,如何讓AI落地成真?
2025台灣AI大賞|智慧農業、數位牙科、AI紡織⋯這11家台企,如何讓AI落地成真?

過去一年,全球 AI 產業經歷了從模型突破到應用深化的重大轉折,無論是大語言模型(LLM)、推理模型(Reasoning Model)、或多模態(Multimodal),不再只掌握於少數科技巨頭之手。

開源模型陸續釋出,大幅降低企業導入成本,使許多領域應用在成本上更為有感。而 AI 工具鏈的模組化與自動化,也進一步讓許多 AI 實驗室轉型為新型態的業務引擎,從客服自動化、預測建模、隨心編碼(vibe coding)到多語系行銷內容,都進入了實際部署階段。

在這股風潮之下,對台灣在地產業而言,更多的是危機,還是轉機?

GPT時刻後,台灣「AI產業化」的3大困境

雖然台灣擁有全球極具競爭力的半導體與ICT產業,2024年資通與視聽產品出口年增59.0%,其中最大貢獻就來自於AI伺服器與AI晶片的需求大幅成長,但台灣仍面臨多重挑戰。

  • 首先是 計算資源的匱乏 ,特別是高階GPU投入匱乏,這成為制約本土模型訓練的瓶頸。

  • 其次, 資料取得困境更是雪上加霜 ——與中國相比,台灣缺乏大量繁體中文訓練資料,而法規對資料使用的限制又使情況雪上加霜。

  • 更令人堪憂的是 人才外流 現象,許多優秀技術人才被NVIDIA、Meta、Google等國際大廠挖角。這種情形下,台灣本土許多專案團隊,都面臨經費縮減、核心成員離開的困境,幾乎「都後繼無力」。

2025年台灣AI大賞的評審團主席簡立峰點出
在全世界最重要的AI創業時刻,台灣幾乎沒有任何一群能以技術結合商業起家的創業人才,這才是國安問題。

台灣若要能在AI時代立足,需要更加宏觀的戰略思維,在尋求商業成功的同時,也考慮真正能執行的國家級AI策略。透過產業知識、國際視野與技術創新的結合,台灣也才仍能在AI時代的國際競逐下,保有一席之地。

這也是「台灣AI大賞」在 2025 年再次籌劃、敘獎的原因:不僅是獎項,更是一面鏡子與一個起點。我們希望透過這個獎項,整理與呈現過去一年台灣在 AI 應用與創新上的代表性成果,讓國內外看見:台灣不只是追逐科技潮流,更是擁有將 AI 技術落地的創新基地。

2025台灣AI大賞的決審評審
2025台灣AI大賞的決審評審會議,由左至右為《數位時代》James Huang、Google台灣前董事總經理簡立峰、中研院資訊所特聘研究員廖弘源、廣達電腦技術長暨副總經理及廣達研究院院長張嘉淵、Taboola美國產品䦕發及研發副總裁俞寧寧、財團法人人工智慧科技基金會董事長詹婷怡、聯發資本合夥人許家碩,並由《數位時代》James Huang協助主持會議。
圖/ 《數位時代》攝影

面對全球AI巨頭的競爭,台灣AI企業正尋求差異化突圍策略。首先是深耕產業知識與AI的結合。2024 至2025年,是台灣 AI 團隊更加深入產業的一年。接下來,請與我們一起認識這群讓台灣發光的 AI 創新者。

農譯科技股份有限公司(AgriTalk)

於 2019 年創立,專注於發展智慧農業科技,以 AI 與 IoT 重塑傳統農業生產流程。核心平台 AgriTalk AIoT 整合土壤菌相預測、智慧施肥、病蟲害預測等模組,協助農民提升作物品質與田間管理效率。

其技術能透過微生物組成分析與時間序列建模,提出精準肥料建議與病蟲害防治方案,實現高產量且無毒農產品生產。

農譯亦開發出以蜘蛛毒蛋白為基礎的天然蟲害抑制劑,具有高專一性且環境友善。實證顯示,其系統比用傳統方式種植讓薑黃素及丹參功效性成分提高50%。

此外,更證明該系統可以提升土壤生物多樣性且增加土壤碳匯,達到產量提升且對環境友善之目的。目前已應用於中藥材、薑黃、丹參、白草莓、水稻、蔬菜等多種高價值作物,並正拓展至海外市場,是台灣在智慧農業與生物永續的重要實踐者。

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農譯科技共同創辦人暨執行長陳文亮。
圖/ 賀大新攝影

德睿生醫股份有限公司(Dentscape)

創立於 2021 年,專注於 AI 驅動的數位牙科設計,由台大牙醫師、前Amazon與Meta 團隊成員共同創辦。

兩大核心產品:Preteeth AI Pro 為 AI 2D微笑設計軟體,能快速生成美學模擬以協助醫病溝通;Dentscape CAD 為雲端3D假牙設計平台,可依醫師風格自動生成牙冠、牙橋與咬合板,結合口掃與 3D 列印,大幅縮短假牙製作流程。

產品已被多家牙技所與診所採用,使用者遍佈全球超過 100 個國家,並獲得台灣專利與創業競賽多項獎項。

德睿將機器學習導入牙醫臨床應用,提升診療效率與準確度,協助產業減輕牙技師人力短缺壓力,推動台灣從「數位牙科」邁向「智慧牙科」的世代升級,是產業典範轉移的核心驅動者。

Dentscape
Dentscape
圖/ 侯俊偉攝

台灣通用紡織科技股份有限公司(Frontier.cool)

創立於 2020 年,以 AI 技術推動紡織產業的數位轉型,打造新一代的布料數位資產管理平台(Digital Asset Management, DAM)。

其核心 SaaS 解決方案整合 AI 布紋辨識、格式轉換、商業數據追蹤與碳排計算模組,能將實體布料高速轉換為 3D 數位資產,打通從設計、開發到生產的全流程數位應用場景。

所開發的平台已與多款主流 3D 設計與 PLM 系統深度串接,讓設計端、開發端與供應鏈能在統一平台上即時存取與重複使用布料素材,有效提升素材管理效率、降低樣布與樣衣開發成本,並壓縮開發時程至原本的三分之一。

該平台已獲多家國際品牌與大型紡織集團採用,現正加速擴展歐美與亞洲市場,成為時尚與製造產業邁向數位化、永續化的關鍵基礎設施。

Frontier.cool 三位共同創辦人合影,現任聯席 CEO 為李菁(左)與樊穎(右)。
Frontier.cool 臺灣通用紡織科技三位共同創辦人合影,現任聯席 CEO 為李菁(左)與樊穎(右)。
圖/ Frontier.cool 臺灣通用紡織科技提供

智逐科技股份有限公司(iCHASE)

成立於 2021 年,透過 AI 與 IoT 重塑家禽養殖產業。公司研發的「AI 家禽照護系統」可即時監控禽隻的體重、均勻度與健康狀況,並以邊緣運算降低傳輸延遲,幫助養殖業者精準調整飼養策略,提升產能與動物福利。

另一產品「AI 雷射驅鳥器」結合高功率雷射與視覺辨識技術,有效驅離野鳥、防堵疫病。智逐已拓展至全球 15 國、累計逾 200 名客戶,並獲選 THRIVE Top 100 全球農業科技創新團隊,亦為 NVIDIA Inception Program 成員。

其產品不僅重塑養殖管理模式,也展現出 AIoT 在畜牧場域的廣泛潛力。

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圖/ AppWorks

智齡科技股份有限公司(Jubo Health)

創立於 2018 年,由前台大教授康仕仲創辦,是第一個專注於照顧科技(CareTech)AI 的新創團隊

核心產品「Jubo 數位照護平台」透過 AI 驅動的照護計畫生成、風險預測與臨床決策輔助,協助機構大幅提升效率與品質。平台已導入超過 1,200 家照護機構,支援 13 萬名住民與 4.7 萬名照護專業人員,累積超過 12 億筆照護資料。

目前服務橫跨台灣、加拿大、美國、日本與東南亞,持續拓展全球市場。智齡以 AI 為核心,重新定義高齡照護的技術想像,讓數據真正落地於每一次的照護現場。

智齡科技執行長康仕仲
圖/ 劉國泰攝影

七法股份有限公司(Lawsnote)

成立於 2016 年,專注將 AI 技術應用於法律資訊檢索,減輕法務單位工作負荷。

其核心產品「Lawsnote 法學搜尋」被譽為「法律界的 Google」,目前已擁有超過 500 家企業客戶,包括上市櫃企業、金融機構、律所與政府單位。

除了搜尋引擎,七法亦推出「企業法遵系統」、「契約自動化服務」與「法務掌」等工具,運用自然語言處理技術協助用戶提高法務作業效率。其專利的關鍵字辨識技術已獲三項台灣發明專利。

近年來,七法亦積極拓展東南亞市場,並參與建立在地法律語料的生成式 AI 模型訓練,是台灣法律與科技融合的代表企業。

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圖/ 蔡仁譯攝影

律果科技股份有限公司(LegalSign.ai)

2019 年創立,專注於法律流程自動化與風險控管,由具備法律與資料科學背景的團隊打造。

其主打產品「律果簽合約專家」提供一站式 AI 合約生命週期管理,涵蓋起草、審核、簽署、履約與歸檔,可大幅減少法務流程所需時間與人力,亦支援電子簽章與生成式AI法律應用。

律果科技提供的服務已涵蓋國泰金控、宏碁集團等金融機構與大型科技企業,亦參與台灣 Project TAME 本土大型語言模型訓練,強化 AI 在台灣法制環境的語意理解能力。

其創新模式亦獲NVIDIA 肯定,獲得2024年AWS生成式AI未來之星NVIDIA特別獎,並享有 Taipei-1 超級電腦算力支援,是結合法律專業與生成式 AI 的實踐先鋒。

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圖/ 曾令懷攝影

加拿大商諾生莉迪亞智能科技股份有限公司(Lydia AI)

成立於 2015 年,總部位於加拿大,並於台北設有技術與營運團隊,是全球保險科技領域的重要新創之一。

Lydia 將 AI 技術應用於健康數據分析與風險建模,透過深度學習模型從非醫療資料中預測個人健康風險,生成專屬「健康分」,協助金融與保險機構設計更具彈性的個人化保障方案。

該技術已成功導入多家保險公司,有效提升核保效率與普惠性。Lydia 目前已完成超過 1,400 萬美元募資,並積極拓展國際市場。

團隊持續研發繁體中文與多語系 AI 模組,期望以數據驅動的健康保險服務,保障下一世代的全球人口健康。

Lydia.AI
圖/ Lydia.AI

慧景科技股份有限公司(thingnario)

創立於 2016 年,是台灣能源 AIoT 領域的先驅企業,專注於開發 SaaS 型智慧能源管理平台。

核心產品「Photon」為太陽能電廠提供即時監控、效能分析與異常預警,已取得全台市佔率第一,監控容量超過 3.5GW,管理超過 10 萬台 IoT 裝置。

慧景亦建置全台唯一的 AI 綠電採購平台,運用大數據協助企業實現碳中和目標與綠電轉供配對。其系統平均可提升發電效率 2.17%,每年為用戶節省逾 6,000 萬度電。

公司深耕東南亞與日本市場,並持續拓展至儲能與碳盤查等 ESG 應用場域,成為能源數位轉型與再生能源智能化的關鍵推動者。

慧景科技團隊
圖/ 慧景科技

台灣智慧駕駛股份有限公司(Turing Drive)

創立於 2018 年,致力研發可商業落地的低速自駕技術,專注於校園、科學園區與觀光區等特定場域的無人車應用。

自行研發的自駕系統AutoDrive整合各種感測器與運算平台、高精度地圖、感知定位與車輛控制模組,支援逾 30 款車型,並已累積超過 3 萬公里實測經驗。

其營運管理系統 SyncDrive 提供即時派遣、任務調度與數據分析功能,提升車隊效率。目前 Turing Drive 已於台北、桃園、高雄等地試點上路,並拓展至六個海外市場。近日於日本宮古島進行觀光接駁測試,針對高齡化社會提供交通解。

公司亦佈局農業與城市維運等多元場景,推動亞洲自駕產業鏈的在地落地與技術出口。

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圖/ 蔡仁譯攝影

評審團特別獎(獲獎原因:台灣少數能挺進全球主流的「開放原始碼商業模式」)

易開科技股份有限公司(Canner Inc.)

成立於2018年,並於 2024 年推出開源生成式商業智慧(GenBI)平台 Wren AI,專為企業打造一個可透過自然語言,進行數據查詢與分析的智能工具。

該平台整合語意建模、語言模型與資料視覺化技術,讓使用者無需撰寫 SQL,即可從分散的資料來源中獲得具上下文脈絡的即時洞察。Wren AI 開源後即在 GitHub 上累積超過 7,700 顆星標,成為全球最受關注的 Text-to-SQL 解決方案之一。

以開源模式發揮技術實力,Wren AI 對全球 AI 產業生態鏈已產生實質影響,尤其在企業數據分析與決策流程自動化的領域深具代表性。

除此之外,易開科技亦推出 Wren AI Cloud,提供更完整的資料整合與報表自動化功能,有超過 4000 多個使用者,包含來自荷蘭、義大利、美國、南非、俄羅斯等地的付費使用者,與歐洲上市公司採用,協助決策者以數據驅動業務發展,打造新一代的智慧企業營運模式。

Wren.ai_創業午餐會
Wren.ai_創業午餐會
圖/ 侯俊偉攝影

關於2025台灣AI大賞

2025「台灣AI大賞」遴選標準著重於四大面向:技術能量、市場潛力、應用創新力及產業影響力。參與對象須為產品或服務公司註冊在中華民國,或團隊主要負責人為台灣裔,專注於「產業AI化」或「AI產業化」,且主要產品或服務已具備AI技術或應用,並對台灣市場、產業或社會有重大影響。

2024年「台灣AI大賞」專題報導
2023年「台灣AI大賞」專題報導

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #新創企業 #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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