身處於數位時代的今天，人工智慧（AI）已經逐漸滲透到我們生活的各個層面，各行各業都受到衝擊與影響，製造業自然也無法置身事外。作為製造大國，臺灣不應錯失這股AI浪潮：我們必須展現勇氣與決心，全力投入數位轉型，以期AI能夠在製造業的前沿應用上發光發熱。

作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）

身處於數位時代的今天，人工智慧（AI）已經逐漸滲透到我們生活的各個層面，各行各業都受到衝擊與影響，製造業自然也無法置身事外。作為製造大國，臺灣不應錯失這股AI浪潮：我們必須展現勇氣與決心，全力投入數位轉型，以期AI能夠在製造業的前沿應用上發光發熱。

很多人誤以為AI是這兩年剛崛起的新產物，其實我們若回顧一下AI的發展歷史，最早可追溯至1950年代。當時，AI被定義為一門致力於「思考人造物」的科學。1997年5月11日，IBM公司的超級電腦「深藍」打敗了來自俄羅斯的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫（Garry Kimovich Kasparov），那是人類象棋高手首次被電腦所擊潰，也引發了AI熱潮。經過多年的發展，如今AI已能應用於語音辨識、電腦視覺與自然語言處理等廣泛領域，成為推動第四次工業革命的核心動力。

展望近年來全球製造業的發展，AI的應用也日益成熟，甚至已經開花結果。舉例來說，日本VRAIN Solution的Phoenix Vision/Eye系統，運用AI影像技術實現自動化外觀檢查，取代人工目視檢驗，進而提高效率且能避免判斷不一致。他們的DX諮詢服務，更能夠協助製造業在不同營運環節導入AI，除了優化生產計畫和設備營運之外，更全面實踐數位轉型。

除了VRAIN Solution，近年來全球也已經陸續出現AI製造業應用的成功案例。舉例來說，美國通用電氣（GE）便是其中的典範，他們將AI技術導入工業領域中，用於生產設備的檢測維護和自動化流程優化，每年可為GE創造約10億美元的收益。另一家企業西門子也大舉投資智慧製造，運用AI分析製造數據並持續優化流程，創造顯著的經營效益。

許多製造業公司開始將人工智慧的算法導入製造流程中，藉以分析客戶需求，為其量身打造產品。換句話說，這個新時代正在加速AI在製造業的應用。根據市場研調機構Global Market Insights的研究報告預估，受到工業4.0技術的快速普及推動的影響，2025年之前製造業AI市場規模將達160億美元。

由此可知，全球AI在製造業的應用熱潮已可預見，並會將為產業帶來翻天覆地的變革。接下來，讓我們來檢視臺灣製造業的AI機會吧！

在全球AI熱潮的推動之下，作為製造業大國之一的臺灣，自然有能力、也有機會成功導入AI。首先，我們擁有豐沛的製造業基礎，相較服務業，製造業對於將營運流程標準化、程序化的要求更高，其實會比較容易實現AI系統導入。再者，我們在傳統製造領域所累積的深厚的專業知識，若能配合AI技術的進階應用，必能發揮更大的綜效價值。

以近年來正夯的電動車、無人車為例，臺灣在車輛產業領域的車燈、電機與零組件製造等具有相當競爭實力，若能結合物聯網與AI的感知、決策分析能力，勢必能為車輛產業的未來發展注入更大動能。

此外，臺灣具備完整的AI應用生態鏈，舉凡晶片設計、軟體與系統整合可說是通通俱全，加上雲端運算、5G通訊等新興科技基礎，使得AI涵蓋從晶片、系統到服務的每個層次，為推動AI全面應用在製造業上創造最佳條件。

事實上，臺灣許多的大企業早就投入AI佈局。舉例來說，台塑集團從2017年就開始注意到AI浪潮即將來臨的趨勢，將AI應用在工安管理及製程優化，提升生產效率及能源使用率最大化。截至2023年12月底，台塑內部AI專案已立案達1970件、已完成1225件，實際投入22.84億元、年效益61.96億元，可說是水到渠成。

我國政府亦高度重視AI在製造業的發展潛力，像是經濟部、數位發展部等公部門持續透過補助、獎勵機制以及專案計畫等方式,鼓勵業者投入AI研發與導入，期許以AI翻轉傳統產業，提振製造業的全球競爭力，並促成AI落地。

換言之，臺灣具有發展AI製造業的各項基本利基條件，只要積極把握機會、迎接浪潮，未來必能在智慧製造的舞臺上嶄露頭角。

儘管具備有利條件，企業仍需制定切實可行的行動方針，方能真正掌握AI在製造業發展的先機：

1.積極佈局AI人才

人才是推動AI發展的關鍵基石。企業應積極與學術單位合作，培育AI人才，並針對既有員工實施在職訓練，提升AI應用技能。同時也可延攬業內資深人士，組成跨領域的專業AI團隊，擁抱多元人才與文化。

2.重視AI技術累積

AI絕非一蹴可及的技術，企業應持之以恆地不斷發展、累積AI實力。除了重視AI演算法的研發,更要強化資料分析、模型建置等基礎能力。除自主研發之外，也可透過技術授權或與AI公司合作，多管齊下以深化AI實力。

我們可借鏡美國網路巨擘亞馬遜（Amazon）的作法。亞馬遜內部研發人員長期鑽研深度學習技術，從影像識別、語音辨識到自然語言處理，皆有長足的進展。該公司同時也透過收購等方式，快速擷取AI新知。根據美國華爾街日報3月27日的報導，亞馬遜宣布已向人工智慧新創企業Anthropic追加投資27.5億美元，使得總投資額達到40億美元。亞馬遜的高瞻遠矚，有助於持續厚植該公司在AI領域的實力。

3.實踐跨國與跨產業合作

在推動AI與製造業的結合上，諸如中國大陸、印度與東南亞市場潛力相當可觀。因此，臺灣企業不妨先與國外業者合作，在當地發展智慧製造業務，累積實戰經驗並尋求商機。未來再進一步拓展海外市場，將AI融入全球產業鏈之中。

事實上，已有不少台商採取此一策略，先在大陸、印度和東南亞布局AI智造。透過與當地業者合作，台商不僅可學習AI製造應用的實戰經驗，更有機會搶先在充滿競爭的市場佔據一席之地。

4.建構完整生態系

若想要真正發揮AI在製造業的價值，絕非單一企業單打獨鬥可以達成，而需要有完善的產業生態系共同推動。企業既要自身投入AI研發，也要與上下游廠商密切合作，建構從技術、產品、解決方案到整合服務的垂直整合體系。

在這點上，台積電可說是成功的典範。台積電除了持續在晶片設計領域推進AI運算能力，更積極整合軟硬體，打造端到雲的AI運算平臺。並與眾多產業夥伴合作，構築涵蓋車輛、製造與金融等領域的生態體系，協助將AI技術充分落實於實際營運場景中。

5.規劃全面數位轉型

AI在製造業的應用，不應只侷限在單點系統，而是要擬定路線圖，持續深化到營運各層面，進而實現全面數位轉型。舉凡生產線自動化、智慧供應鏈與遠端服務等，皆需要透過AI來優化並創新，方能在競爭中勝出。

在數位轉型的道路上，美國通用電氣是值得學習的典範。該公司運用AI分析機器狀態，預測故障及提供維修指引。同時，利用機器學習優化產能並縮短生產週期，也透過數位孿生技術模擬不同生產情境以求最佳化等。

整體而言，AI智慧製造為製造業帶來革命性影響，臺灣企業若不想在此世界舞臺缺席，就應該審時度勢、制定明智策略，透過AI技術實現全面數位轉型，方能在未來的智慧製造浪潮中持續領先。

AI浪潮迅速來襲，製造業正面臨前所未有的巨大機遇與挑戰。臺灣的企業倘能積極作為、因勢利導，勇於以創新思維導入AI於製造營運，定能展現傳統製造實力與嶄新科技力量。換句話說，惟有與時俱進、精益求精，方能乘勝追擊，在智慧製造的時代成為全球製造重鎮。

這篇文章 AI「智」造：迎接臺灣製造業的新契機｜專家論點【鄭緯筌Vista】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

過去這兩年，全世界都在瘋人工智慧（AI）。在數位浪潮的推波助瀾下，AI已成為諸多企業營運與創新的關鍵力量。不過，AI長期以來似乎都是大型企業的專利，臺灣許多中小企業對這項新興科技仍存在諸多疑慮和觀望態度。其實，AI技術不僅可協助企業降低成本、提升效率，更能為決策帶來前所未有的智慧洞見，正是中小企業轉型升級的利器。AI時代已然來臨，臺灣的中小企業若能擁抱AI，將可開啟全新的契機。

作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）

過去這兩年，全世界都在瘋人工智慧（AI）。在數位浪潮的推波助瀾下，AI已成為諸多企業營運與創新的關鍵力量。不過，AI長期以來似乎都是大型企業的專利，臺灣許多中小企業對這項新興科技仍存在諸多疑慮和觀望態度。其實，AI技術不僅可協助企業降低成本、提升效率，更能為決策帶來前所未有的智慧洞見，正是中小企業轉型升級的利器。AI時代已然來臨，臺灣的中小企業若能擁抱AI，將可開啟全新的契機。

根據人工智慧科技基金會的調查（https://edge.aif.tw/press-2023-ai-in-taiwans-industries-research/），拜生成式 AI 工具所賜，已經降低了 AI 的使用門檻，臺灣已有超過半數企業（54.2%）內部已開始導入公司營運流程或個人、部門內使用。其中，企業多半使用現成工具（如 ChatGPT、Midjourney、Bing）；而有些企業也會串連生成式 AI 服務商所提供的 API，開發自家專屬服務；或開發自己的生成式 AI 模型（含fine-tuning)。

眾所周知，臺灣有為數不少的中小企業仍沿用多年前的經營模式與思維邏輯；但在當今的數位時代裡，遊戲規則早已改變，行之有年的策略未必還能夠奏效。有鑑於此，產官學研界將AI納入策略制定的流程，可說是勢在必行。

舉例來說，過去企業辨識商機和威脅往往需透過龐大的人力資源，搜集並分析巨量數據，效率可說是非常有限，甚至低下。如今，AI卻可以自動化地掃描網路上的消費者評論、新聞媒體和社群討論等多重資料，並進行智慧關聯分析，比人類的動作快上數倍、效果更精準，可以幫助企業把握最新的市場資訊和潮流變化。

再者，傳統策略分析常因價值判斷帶有人為偏誤，難以做出客觀中肯的評估。AI卻能基於數學模型演算，避免主觀因素的影響，進而提供更為理性的策略建議。比如在選址評估時，AI可整合大數據納入交通網絡、人口特質與消費力等多重條件的綜合模擬，協助企業找到投資回報最佳的營運地點。

更進一步來看，AI還能應用機器學習的演算法，自動從過往成功案例中歸納出關鍵成功要素，並套用至新的策略制定上。有別以往企業需高度仰賴個人經驗與直覺的傳統做法，如今AI已經可以讓策略制訂過程更具科學根據。

對中小企業來說，不只可運用AI輔助商業決策的分析規劃，在實際營運執行的層面，同樣可借重AI技術。首先，AI能夠讓供應鏈管理的效率大幅提升：以庫存管理為例，AI可預測產品需求的波動，達到精準掌控庫存的目標，以避免資源浪費或缺貨損失。

而在生產製造端，AI視覺檢測系統也能大幅提升品質把關。透過機器學習訓練，AI可自動偵測出不合格的產品缺陷，協助企業及早發現並排除異常。加上物聯網（IoT）即時回傳現場數據，AI可全程監控並最佳化生產流程，讓製造流程更為精實高效。

此外，中小企業若想開發智慧化產品或服務，AI更是不可或缺的核心技術。無論是語音助理或自動駕駛，都需要建立在強大的AI模型與演算法之上。儘管規模有限，中小企業仍可考慮與AI技術公司策略合作，共同開發滿足客戶需求的創新應用方案。

就連銷售流程也不例外，AI同樣也能為中小企業賦能。企業可運用AI做到高度精準的客戶分群，並針對不同族群提供個人化的行銷內容，行銷轉換率自然就會大幅提升。有企業更進一步整合AI的會話和推理能力，讓客服系統足以處理複雜的銷售溝通，提供顧客極佳的服務體驗。

從理論到實踐，臺灣已經有不少中小企業嘗試將AI成功導入營運中。以臺中某家製衣廠為例，過去他們僅能透過人工檢查的方式抽樣檢驗成品品質，偶爾會傳出若干次級品流出市面的傳聞。自從導入AI視覺檢測系統後，不合格品項在出廠前就能100%被初步識別擋下，將損失和浪費降到最低。

此外，某家知名的拉麵連鎖業者，最近也導入AI智慧顧客服務系統，希望藉此協助企業主動經營線上服務體驗。AI能分析消費者對話資訊，快速找出客戶的問題癥結點，並提供對應的即時解決方案，讓服務品質獲得大幅提升。這家業者更將AI客服系統與外送 App和社群整合，讓顧客可以直接對AI詢問任何問題，不僅獲得專業人工回覆，更將顧客需求串連至內部的營運單位，讓消費體驗得以無縫銜接。

接下來，再讓我們來看看某家臺北的精品傢俱商。過去，他們為了設計符合客戶偏好的傢俱新品。得耗費大量成本做市場調查和焦點團體討論。現在，該企業已著手導入AI文本分析和自然語言技術，能夠從各大網路平臺上搜集、分析消費者評論資訊，判斷流行趨勢。同時，他們也運用AI進行不同的傢俱新品設計構想的模擬評估，找到最合適的產品定位方向，大幅提升其商業智慧。

當然，若想順利導入AI，進行企業的數位轉型，企業員工的數位能力可說是其中最關鍵的一環。儘管坊間的AI工具很強大，它畢竟僅僅是一個輔助工具，若無相應的人力管理和AI知識應用能力，企業難以放大AI的價值。是以企業內部應設置專職的數位轉型和資訊團隊，培植AI技術和資料科學專業的相關能力，研究如何妥善導入並操作AI系統，並將其廣泛應用於不同的事業範疇中。

同時，我也建議企業需要致力營造一種「AI思維」的文化氛圍，讓員工理解並熟悉前沿的AI運作原理，並且鼓勵大家樂於學習與AI協作。根據我過去輔導企業從事數位轉型的經驗，發現至今仍有許多中小企業的員工仍抱持傳統經營觀念、對新興科技存有畏懼心理。這種現象並不少見，也很可能會阻礙AI的導入與應用，所以企業主必須審慎因應。

誠然，中小企業若能善用AI，不僅可以在營運面提升效率，更可以透過AI的智慧分析和預測能力來優化商業決策，進而強化市場競爭力。

事實上，AI已成為臺灣中小企業轉型數位化的重要利器。舉凡庫存管理、生產製造、客戶服務與產品研發等營運環節，都可借重AI帶來的智慧功能，幫助企業打造更精實高效的營運體系。

光有一群資料科學家或AI工程師還不夠，我們還需要更多的AI人才。換句話說，更重要的還包括那些具備跨域能力，能將AI專業技術與企業實務需求整合運用的人才。當各家企業開始導入AI之後，各個環節的營運人員都需具備AI思維和資訊化素養，並與AI系統合作無間，才能激盪出最大的綜效。

AI的問世，的確給眾多企業帶來了無限的機遇，卻也潛藏著一定的風險。中小企業在引入AI時，務必要對症下藥，才能在追求效益最大化的同時，同時致力於AI道德規範與風險管理。如此一來，才能順利啟動AI賦能數位轉型的大計，進而達到永續經營的目的。

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