臺灣產業該如何導入AI?28%製造業實踐AI,降本增效有成
臺灣產業該如何導入AI?28%製造業實踐AI,降本增效有成
臺灣電子資訊製造業已有 28% 企業實踐 AI

資策會產業情報研究所(MIC)近日公布《臺灣電子資訊製造業導入 AI 發展》調查結果,顯示臺灣電子資訊製造業已有 28% 企業實踐 AI,另有 46% 處於規劃階段。從次產業來看,PCB、光電材料及元件業的 AI 應用發展較為成熟,而其他電子零組件、電腦及週邊設備業的發展相對較慢。

調查指出,大型企業的 AI 布建進度領先於中小型企業,但中小型企業已加速追趕,2024 至 2026 年在 AI 上的投資年均複合成長率(CAGR)達 26%。資策會 MIC 產業分析師張家輔表示,製造業者導入 AI 的主要目標為改善績效與降低成本,最關心的指標包括良率、產能、產品上市時間與成本。

AI 投資持續增長,硬體支出占比最高

調查結果顯示,2024 年已導入 AI 的企業平均投入 209 萬元新台幣,預計 2025 年增至 236 萬元,2026 年達 261 萬元,三年 CAGR 達 11.5%。其中,約四成業者仍在持續加大 AI 投資,2025 年預估有 46% 增加預算,2026 年則有 39% 提高投入。

已導入 AI 的企業平均投入預測。
圖/ 未來商務製作(資料取自資策會 MIC)

在資源分配上,2025 年製造業在 AI 領域的硬體支出占比最高,達 46%,其次為軟體(42%),而服務(12%)則占比最低。這顯示臺灣自動化業者在硬體領域具備強勁競爭力,未來商機可期。

2025 年製造業在 AI 領域的投資資源分配。
圖/ 未來商務製作(資料取自資策會 MIC)
觀察一:鑑別式 AI 為主流,生成式 AI 潛力待開發

資策會 MIC 指出,製造業在 AI 技術投資上仍以鑑別式 AI 為主流,2025 年預算配置比例為鑑別式 AI(73%),遠高於生成式 AI(27%)。2026 年預計生成式 AI 的投資占比將微幅增長至 29%。若聚焦製造業製造單位 AI 應用現況,可發現採用鑑別式 AI 的企業家數為生成式 AI 的 1.6 倍。

2025 年製造業鑑別式 AI、生成式 AI 預算比例。
圖/ 未來商務製作(資料取自資策會 MIC)

雖然目前生成式 AI 應用仍以「產品開發報告生成」為主,且滿意度較低,但隨著 AI Agent 與人機協作技術的發展,未來生成式 AI 有望拓展至更多製造與生產環節。張家輔建議,方案商應持續開發相關應用,以搶占新興市場機會。

觀察二:品檢與生產為 AI 應用主流

導入 AI 應用最多的前十名中,有半數與製造生產相關,其中前三名依序為瑕疵檢測、瑕疵圖片標記及生產流程改進。未來製造生產部門對 AI 的需求仍最大,其次為產品研發與產品質檢部門,顯示這些部門的智慧化程度將進一步拉開與其他部門的差距。

資策會 MIC 調查指出,前十名 AI 應用依序為:瑕疵檢測、瑕疵圖片標記、生產流程改進、產品開發報告、瑕疵根因分析、生產排程規劃、檢測設計缺陷、工安事故分析、製成參數最佳化、生產問題肇因分析。

觀察三:IT 部門為 AI 推動核心

在已實踐 AI 的企業中,IT 部門的 AI 發展進度最快,實踐比例達 60%,顯示 IT 部門普遍是企業數位轉型的推動者。其次為製造生產與產品質檢部門,這兩大領域也是目前 AI 應用最集中的環節。

AI 導入的滿意度與挑戰:數據是核心問題

調查顯示,業者對於導入 AI 後的成效有不同程度的滿意度,其中最明顯的改善項目包括增加營收、減緩缺工壓力及降低成本。然而,業者對「提升問題的可預見性」的滿意度相對較低。張家輔分析,AI 預測能力未達預期,可能受市場供需變動、政經環境,以及企業自身數據準備度等因素影響。

資策會 MIC 指出,數據問題仍是製造業 AI 發展的最大挑戰,八成已導入 AI 的企業面臨數據相關困難,特別是大型企業因組織架構複雜,數據管理問題更為棘手。此外,仍在規劃導入 AI 的企業則主要面臨高成本與效益難以評估的困境。

產業分析師張家輔表示,數據準備度需實際執行才知道可用性,數據太少造成模型效能不佳,或數據太多未能有效治理,都會導致無法充分發揮 AI 的能力。企業應以終為始,先確認 AI 應用場景,再規劃所需數據,確保數據量、數據品質及數據治理到位,以提升 AI 應用的準確性與效益。

本文授權轉載自:未來商務

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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