2026 AI TAIWAN未來商務展，於6月24日（三）至26日（五）台北圓山花博爭艷館正式揭幕，今年以「All in AI」為主題，宣告AI已成為百工百業關乎生存的結構性資源。展會集結海內外逾200家解決方案團隊參與，並規劃50場次內容活動，展現台灣最大B2B AI實戰生態系。《數位時代》直擊現場，帶來第一手觀察。
過去談智慧工廠，重點多半放在產線自動化，透過機器人與自動化設備取代重複性勞動，讓工廠更少人、更有效率。然而，緯創資通技術長沈慶堯表示：「自動化是革勞工者的命，AI是革智慧工作者的命。」當AI進入製造業後，影響範圍不只在產線作業，也會延伸到管理者、工程師與規劃人員的工作。
沈慶堯指出，過去自動化處理的是勞力工作，AI接下來要進入的是智慧工作，讓AI代理參與過去由人判斷、協調與規劃的工作。他認為，這件事對台灣製造業尤其重要。畢竟企業要把製造能力複製到美國或其他海外市場，光是找人就是一大挑戰。對緯創來說，AI工廠不只是單一廠區的效率改善，也關係到台灣製造能力能否在海外延伸。
接單、出貨都要交給AI代理，緯創想重做產銷流程
緯創目前將AI應用放進多個製造場景，其中一個方向，是讓AI代理參與產銷管理。沈慶堯表示，未來當客戶訂單進來後，AI代理可以協助處理備料、向供應商下單、安排產線、判斷產能，再到決定何時生產、何時出貨。人仍然是總指揮官，但許多產銷管理流程，可以交由AI代理協助完成。
除了產銷管理，緯創也把AI放進研發設計流程，目標是走向「一版OK」。沈慶堯指出，電子產品設計過去往往需要多次打樣與修正，可能要經過幾個版本才會成功；緯創希望透過AI輔助設計、模擬與測試，讓設計完成後第一次做出來的版本就能運作，進一步縮短設計週期。
資料治理進入2.0，製造知識要變成AI可用資料
「過去我們做資料治理，是給人看的資料；到了AI時代，是給AI看，是給AI代理看的。」沈慶堯說，為了讓AI代理具有決策能力，必須要先整理資料。然而AI使用資料的方式，和人看報表並不相同。此外，製造現場不只有文字與數字，還有圖像、影片、語音與機台資料；當這些多模態資料要被AI使用，企業就必須重新思考資料如何定義、串接與整理。
沈慶堯分享，緯創從2017年開始推數位轉型，先透過一個個專案整理公司內部流程與資料定義，後續再建構企業架構，把既有系統、資料表與流程串接起來；這些工作在當時看起來是數位轉型，但到了AI時代，成為AI代理能否進入製造流程的基礎。
他指出，過去企業做資料治理，主要是整理「給人看的資料」。例如讓各部門對良率、庫存、獲利等指標有一致定義，避免同一個數字在不同單位有不同解讀；但進入AI時代後，資料不只要讓人看懂，還要讓AI與AI代理能夠使用。
企業若只是把模型接進來，卻沒有把內部知識整理成AI可使用的資料，AI代理很難真正接手業務流程。沈慶堯認為，緯創推動智慧工廠時，重點不是一開始就談模型，而是先處理製造知識、流程、資料與規則。
現場專家要參與，資料治理不能只靠中央單位
沈慶堯也提醒，企業推AI不能只靠數位長、技術長或中央單位。緯創早期也是由中央單位推動數位轉型，做出工具與應用後，再交給各場域使用；但後來他發現，這樣雖然能做出系統，卻仍會缺少貼近現場的理解。
「這件事情是要趴在地上來做。」到了資料治理2.0，緯創要求財務、生產、資材、人資等各領域的專家一起參與，判斷哪些資料有意義、哪些資料可以結合，哪些知識能成為AI應用的助力。沈慶堯說，許多現場專家一開始不一定懂大模型、RAG或AI工具，但只要被拉進來一起做，隨著工具逐漸成熟，他們就會知道如何把自己的專業知識轉成AI可用的資料。
他認為，AI不是IT把工具做好後交給現場，而是現場專家必須先把自己的知識整理出來，讓AI代理有資料可讀、有規則可循，也有流程可執行。對製造業來說，難題不只是選哪個模型，關鍵是能不能把人的經驗與現場知識整理成系統可以使用的形式。
除了資料與現場知識，沈慶堯也提醒，企業導入AI後，資安、算力成本與組織調整都會成為考驗。企業必須先定義哪些是機敏資料、哪些情境可以使用外部模型或雲端資源，也要建立算力與token的管理機制。
更大的挑戰仍在組織面。沈慶堯總結，當生產力提升後，企業也要面對人才再訓練、職務移動與組織調整。他認為，文化塑造與組織變革會比技術本身更重要。對緯創來說，AI工廠的意義在於重新整理資料、流程與人的角色，讓製造能力能夠被複製到更多場域。
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