在工業4.0強調數據驅動效率之後，製造業正迎來新一波轉型，被稱為工業5.0。這個階段的核心不再只是自動化，而是以人為中心，追求更具韌性與永續性的生產方式。它主張將人類的創意、判斷與經驗，與機器的精準與不知疲倦結合，讓製造不僅更靈活，也能帶來更高品質與更安全的作業環境。記者黃仁杰／編譯

在工業4.0強調數據驅動效率之後，製造業正迎來新一波轉型，被稱為工業5.0。這個階段的核心不再只是自動化，而是以人為中心，追求更具韌性與永續性的生產方式。它主張將人類的創意、判斷與經驗，與機器的精準與不知疲倦結合，讓製造不僅更靈活，也能帶來更高品質與更安全的作業環境。

[caption id="attachment_39934" align="aligncenter" width="1200"] 在工業4.0強調數據驅動效率之後，製造業正迎來新一波轉型，被稱為工業5.0。[/caption]

然而，對許多中小企業而言，最大的障礙一直是工業機器人的高昂成本與複雜部署。傳統工業機器人需要專業工程師投入大量時間逐行編碼、反覆校正，才能完成新的工作設定。這種低效率與高費用，使得短期生產或多變的訂單場景難以負擔，長期形成技術門檻。

如今，Spatial AI（空間人工智慧）與混合實境技術的結合，正在改變這個困境。這項技術能即時繪製工廠的三維地圖，並賦予機器人對環境的理解。機器人不僅知道零件與治具的位置，也能辨識安全區域與人員所在，從而突破傳統上只能在固定框架下運作的限制。

與此同時，操作方式也發生了革命性的轉變。過去需要程式專家撰寫代碼，如今只要透過平板或頭戴式裝置，操作員便能在現場走一遍新工作區域，系統即時完成環境掃描，並生成符合需求的作業路徑。

想要安排檢測時，不需要再輸入程式，只要直接在實物上指出檢測區域，AI就能即刻轉換成機器人的完整動作規劃。這種方式把原本可能要花上數小時甚至數天的設定工作，壓縮到五分鐘之內完成。

這種轉變帶來多重影響。對企業而言，首先是降低了自動化的門檻，讓中小企業也能負擔自動化的投資。其次，因為機器人隨時能感知環境並調整動作，人員與機器的協作將更加安全，產品品質也因更穩定的執行而提升。

最重要的是，這種新模式解放了人類工人，使他們得以擺脫枯燥或危險的工作，把心力投入在決策、創新與持續改善上。

Spatial AI不僅僅是理論上的數位分身，而是已經在工廠落地的實際技術。它透過簡化複雜度、縮短設定時間，讓自動化真正變得人人可用。這正是工業5.0所描繪的圖景：人本、靈活、高效的製造新時代。

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經濟部統計處14日表示，受惠AI商機挹注，113年上市櫃公司個體營收淨額24兆3,986億元，年增7.4%，營業利益2兆4,211億元，年增30.6%；製造業方面，以電子零組件獲利能力最佳，營業利益前3大公司依序為台積電1兆3,171億元、廣達535億元及聯電405億元。記者李琦瑋／台北報導

經濟部統計處14日表示，受惠AI商機挹注，113年上市櫃公司個體營收淨額24兆3,986億元，年增7.4%，營業利益2兆4,211億元，年增30.6%；製造業方面，以電子零組件獲利能力最佳，營業利益前3大公司依序為台積電1兆3,171億元、廣達535億元及聯電405億元。

[caption id="attachment_155739" align="alignnone" width="1200"] 經濟部統計處表示，受惠AI需求強勁，上市櫃去年營業利益增3成，台積電破兆居製造業之冠。（圖／123RF）[/caption]

經濟部統計處整理臺灣證券交易所114年4月1日公布的個體財報，以109年起每年均有公布財報之公司為對象（不含KY股及 TDR），計有1,581家。

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上市櫃公司中，製造業者計1,098家，占整體上市櫃公司69.4%；如依113年營收規模觀察，則占82.5%。

統計處指出，資訊電子產業為推升製造業營收成長的主要貢獻來源，113年製造業上市櫃公司營收淨額20兆1,379億元，年增6.7%，主因受惠AI、高效能運算及雲端資料服務等新興科技需求活絡，推動資訊電子產業營收持續攀升，其中電腦電子產品及光學製品業9兆6,986億元，年增3.3%、電子零組件業6兆665億元，年增18.3%，兩者營收淨額合占製造業78.3%，對製造業營收成長貢獻約6.6個百分點。

統計處提到，在傳統產業部分，其中化學材料及肥料業面對石化原料價格回升及國際市場競爭加劇情勢，年增0.6%；石油及煤製品業則受國際油價疲軟及市場供給過剩影響，油品銷售價量減少，年減6.9%。製造業營收淨額前3大公司依序為鴻海3兆2,723億元、台積電2兆8,804億元及廣達1兆2,171億元。

統計處表示，製造業則以電子零組件業獲利能力最佳，113年製造業上市櫃公司營業利益1兆9,664億元，年增32.2%，營業利益率9.8%，較上年增加1.9個百分點，其中以電子零組件業獲利能力最佳，營業利益率24.6%居各業之冠，較上年增加3.7個百分點，營業利益1兆4,927億元，年增39.0%。

統計處指出，石油及煤製品業在市場供給充裕及原油價格波動的環境下，獲利衰退，營業利益率0.04%，較上年減少2.3個百分點。製造業營業利益前3大公司依序為台積電1兆3,171億元、廣達535億元及聯電405億元。

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和碩近日宣布，正式啟用位於印尼巴淡島的最新智慧製造基地，該廠區整合人工智慧（AI）、先進自動化技術與5G專網。記者孫敬／綜合報導

就在美國關稅持續影響全球供應鏈，台灣電子代工大廠和碩近日宣布，正式啟用位於印尼巴淡島的最新智慧製造基地，該廠區整合人工智慧（AI）、先進自動化技術與5G專網，在低延遲與高穩定性優勢下，可整合數千個感測器與機器設備，以提高生產效率。

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[caption id="attachment_171052" align="aligncenter" width="2560"] 和碩啟用印尼AI及5G智慧工廠，並攜手Telkomsel實現智慧製造轉型。（圖／和碩）[/caption]

與印尼電信業者Telkomsel合作，布局新廠區5G專網與IoT設備

目前和碩在全球逾13個國家設有據點，在印尼巴淡島的新廠區為實現工業4.0願景，已跟印尼最大數位電信業者Telkomsel合作，透過其企業業務單位Telkomsel Enterprise，於廠區內建置獨立組網（SA）5G專網，提供高可靠性與資安防護的連線環境。

同時，Telkomsel亦提供多達1,200張SIM卡，整合工廠的物聯網（IoT）設備，實現即時機台監控與生產控管，並升級其公共網路，支援巴淡智慧廠區員工的行動辦公需求。「這套系統實現全面的自動化作業、數據分析，並優化品質、成本及維修管理。」印尼和碩聯合科技董事Andy Hsieh補充。

和碩總經理暨執行長鄭光志表示，與Telkomsel的合作，為打造具適應力、 互聯性與高效率的智慧工廠奠定了關鍵基礎。透過穩定的5G網路與數位基礎建設，將大幅加速在生產鏈中的數位轉型，並進一步帶動印尼高科技產業的發展。

印尼製造業自2024年底逐步復甦，國內外訂單同步成長，2025年製造業GDP預估將成長5.2%，展現出強勁的市場動能與投資吸引力。根據印尼工業部資料，製造業在2024年對國內GDP貢獻達18.98%，較前一年有顯著成長，展示政府推動下游產業升級與技術創新已見成效。

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川普揚言上任第一天就要對中國加徵10%關稅、對加拿大及墨西哥商品額外徵收25%關稅，對此，鴻海董事長劉揚偉27日表示，從目前情勢看，這是一場國與國之間的博弈，鴻海將「靜觀其變」，等局勢明確，會有一套完整對策因應，加上鴻海集團擁有全球布局優勢，相信關稅影響會比競爭對手小。

記者 李琦瑋／綜合報導

川普揚言上任第一天就要對中國加徵10%關稅、對加拿大及墨西哥商品額外徵收25%關稅，對此，鴻海董事長劉揚偉27日表示，從目前情勢看，這是一場國與國之間的博弈，鴻海將「靜觀其變」，等局勢明確，會有一套完整對策因應，加上鴻海集團擁有全球布局優勢，相信關稅影響會比競爭對手小。

劉揚偉27日出席「2024產業戰略高峰論壇」並接受媒體採訪。他表示，到2025年1月川普正式就任前，還有50多天，這段期間，各國還在針對關稅幅度進行博弈，還沒到公司層面的對抗，目前關稅比例都還未確定，因此，鴻海將「靜觀其變」，持續觀察政策發展對產業的具體影響，等到川普政策更明朗，會有完整策略因應。

延伸閱讀：鴻海劉揚偉：德州擴大AI伺服器產能 會持續投資墨西哥

劉揚偉提到，鴻海廣泛在全球彈性布局，很多地方都有生產基地，再加上鴻海的商業模式以代工為核心，主要關稅影響將落在客戶端，而非製造端，因此，新關稅政策對鴻海的衝擊，會比競爭對手小。

至於未來如何布局美國？劉揚偉說，要到明年1月20日之後，才能跟大家分享，要等到川普政策更明朗、更明確之後，鴻海會有一套相關的策略。

劉揚偉強調，全球製造業的趨勢正逐步轉向區域製造，以人口市場大的區域為主，會在當地形成一個製造體系，如美國、墨西哥，而鴻海在墨西哥的投資正符合此趨勢。墨西哥有1億多人，再加上南美市場，將成為重要的製造樞紐，鴻海將持續觀察美國政策，靈活調整全球戰略與布局。

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如果說 2023 年是AI的實驗年，那麼 2024 年或許是結果的開始，這句話並不假，根據貝恩顧問公司調查，87% 的受訪公司指出，截至2024 年初，他們已經在開發、試點或以其他方式部署生成式人工智慧。

作者：Howie Su（產業分析師）

才短短一年，一切都不一樣了

如果說 2023 年是AI的實驗年，那麼 2024 年或許是結果的開始，這句話並不假，根據貝恩顧問公司調查，87% 的受訪公司指出，截至2024 年初，他們已經在開發、試點或以其他方式部署生成式人工智慧；而在實際投資數字上，企業平均每年投入約 500 萬美元，且平均有 100 名員工至少將部分時間投入生成式人工智慧。

在大型業者中，約 20% 的公司每年投資高達 5,000 萬美元，相當可觀，但在應用領域上則不然：銷售和銷售營運、軟體程式碼開發、行銷、客戶服務與客戶取得上的應用較成功，而法律、營運、人力資源的成效則有待加強。

製造業成為大宗採用者，但挑戰依舊

製造業對於人工智慧的需求正在快速提升。人工智慧已被用來最大限度地減少機器停機時間、提高供應鏈效率並改善勞動力安全，而影像辨識、自然語言處理等人工智慧技術可用於增強使用者體驗，另外，人工智慧也增強了個人化和直觀人機介面的可能性。

另外，透過在各種功能中利用人工智慧，製造業者能夠提升反應能力和客戶滿意度，從而在快速發展的市場中獲得競爭優勢；例如，人工智慧和數位技術可以支援服務化作為未來的業務策略，透過利用數據來改善附帶提供的增值服務和解決方案，或作為服務而不是產品本身。

當然，製造業採用AI也面臨挑戰，缺乏信任絕對是問題，對員工而言，許多由AI協助的決策過程缺乏透明度，這使得驗證其產出變得困難，事實上，麻省理工學院技術評論最近的一份報告發現，人工智慧用例的開發受到數據品質不足（57％）、資料整合薄弱（54％）和治理薄弱（47％）的阻礙，影響人工智慧解決方案的擴展製造業的速度。

此外，在人工智慧開發、整合和使用的整個生命週期中，對可靠、透明、公正和相關數據的權利和獲取不明確，與對人工智慧方法的準確性和可靠性缺乏信心或信任（特別是在安全關鍵型應用中）有關。安全性問題進一步加劇了這些信任問題，特別是在存取敏感資料和易受網路攻擊方面。

個別國家：韓國業者還需要投入更多

韓國商工會議所與韓國產業經濟貿易研究所最近進行的一項調查揭示了一個驚人的二分法：雖然絕大多數（78.4％）的公司承認人工智慧有必要提高生產力和削減成本，但僅一小部分人是認真投入的，儘管80%的韓國企業表示在營運中需要人工智慧，但目前只有 30.6% 的企業正在利用該技術。

不同行業和公司規模之間的差異很明顯。例如，在製造業中，人工智慧的採用率僅為 23.8%。服務業表現出更有希望的成長，特別是金融服務（57.1%）和資訊科技（55.1%）。大型企業處於領先地位，48.8% 的企業整合了人工智慧，而中型企業的比例為 30.1%，中小企業的比例僅為 28.7%。從地區來看，這一差距進一步擴大，40.4% 的大都會企業使用人工智慧，而非大都會地區僅 17.9%。

在已經採用人工智慧的 153 家公司中，主要應用是產品開發和研發，佔 66.7%。 45.8% 的受訪者強調，節省時間是最大的好處，值得注意的是，86.3% 的公司計劃擴展其人工智慧能力，其中 69.0% 表示增加對該技術的投資。然而，挑戰依然存在。在尚未使用人工智慧的 347 家公司中，近一半未來沒有計劃使用人工智慧，因此，鴻溝是相當巨大的：34.6% 的人指出缺乏技能和 IT 基礎設施，23.1% 的人認為成本過高，21.9% 的人不認為有必要。

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在全球競爭日益加劇的市場環境中，製造業正面臨前所未有的挑戰和機遇。隨著數位轉型的加速，AI技術已經成為製造業行銷策略中不可或缺的一部分。AI技術不僅能夠優化生產流程，還可以顛覆傳統的行銷方式，為企業提供更精確、更高效的產品內容行銷策略。

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）

在全球競爭日益加劇的市場環境中，製造業正面臨前所未有的挑戰和機遇。隨著數位轉型的加速，AI技術已經成為製造業行銷策略中不可或缺的一部分。AI技術不僅能夠優化生產流程，還可以顛覆傳統的行銷方式，為企業提供更精確、更高效的產品內容行銷策略。

在本期的專爛，我將探討AI如何助力製造業發展行銷策略，並分享一些來自歐美的成功案例，幫助企業制定未來的行銷方針。

延伸閱讀：善用生成式AI的偽代碼概念 為文創產業賦能（上）｜專家論點【鄭緯筌Vista】

想要透過AI來幫助製造業從事行銷，我們可以從數據驅動的市場洞察開始做起。藉由AI技術的輔助，使製造業能夠利用大數據進行深度的市場分析，進而洞察消費者的需求、行為模式以及市場趨勢。

AI透過機器學習和自然語言處理技術，能夠快速處理大量來自不同管道的數據，像是社群媒體評論、電子商務網站的購買行為數據等，進而幫助企業做出更精準的行銷決策。

那麼，企業該怎麼做呢？首先需要建立一個數據平臺，將來自不同來源的數據整合在一起。我們將這些原本分散於ERP系統、CRM系統、社群媒體的數據以及市場調查報告等彙整起來，可以透過AI技術來幫忙整理。企業可以對收集到的數據進行分析，發現市場的潛在趨勢以及消費者的需求變化。這些洞察可以用來制定精準的行銷策略，並根據市場動態及時調整。

現在，讓我們來看看美國的通用電氣（GE）公司，如何在其行銷策略中廣泛運用AI技術。GE透過AI分析來自其工業設備的數據，並將這些數據與市場數據結合，從而識別出潛在的市場需求。這使得GE能夠根據市場趨勢調整其產品內容行銷策略，並進一步提高其市場佔有率。

作為全球製造業的領導者之一，GE擁有多元化的產品線，從工業設備到航空發動機，涵蓋多個領域。然而，這樣的產品多樣性也帶來了行銷上的挑戰，即如何針對不同市場的需求制定精準的行銷策略。此外，隨著市場競爭的加劇和消費者需求的快速變化，GE需要更加靈活和高效的行銷工具來應對市場動態。

 GE早期就開始採用AI技術來優化其行銷策略，尤其是透過AI進行數據分析，以掌握市場趨勢和消費者需求。GE 的工業設備會生成大量的營運數據，這些數據通常用於設備維護和優化，但GE 將其進一步應用於行銷決策上。透過機器學習和大數據分析，GE 能夠從這些營運數據中提取出與市場需求相關的關鍵資訊，並結合外部的市場數據，進一步釐清潛在的市場機會。

GE透過AI技術分析其航空發動機的數據，可以清楚得知航空公司對新技術和節能設備的需求增長，進而迅速調整其行銷策略，強調其產品在這些方面的優勢。運用這種數據驅動的行銷策略，不僅提高GE行銷活動的針對性，還縮短從市場洞察到策略執行的時間，讓GE能夠更加快速地因應市場變化。

話說回來，GE透過AI技術的加持，使其行銷策略變得更靈活，也從中實現前所未有的精準性和靈活性。這種數據驅動的行銷模式，不但幫助GE更清楚地理解市場需求，也能快速調整產品的行銷策略，確保產品資訊能夠精準地傳達給目標客群。最終，GE在市場中取得顯著的成功，不僅鞏固其在製造業的領導地位，還推動整個行業向數位化和智慧化轉型。

看完了GE的案例，讓我們繼續理解，企業如何透過AI技術生成個性化內容。隨著消費者需求的多樣化和個性化，製造業也需要提供更具針對性的行銷內容。AI技術能夠根據消費者的行為數據和偏好，自動生成個性化的行銷內容，進而提高行銷的針對性和轉化率。

首先，我們需要深入了解目標受眾。透過AI技術，企業可以對其目標受眾進行詳細的分析，了解他們的興趣、需求和購買行為。這些洞察可以幫助企業創作更具針對性的行銷內容。

其次，AI技術能夠自動生成多樣化的行銷內容，例如：產品介紹、技術白皮書以及客戶成功案例等。這些內容可以根據不同的消費者需求進行自動化調整，進而提高行銷效率。

好比西門子公司就採用AI技術來實現個性化行銷，他們透過AI分析客戶的行為數據，自動生成針對性強的行銷內容，並根據客戶的需求進行即時調整。這種個性化的行銷策略，使得西門子在競爭激烈的市場中脫穎而出，顯著提升其品牌忠誠度。

AI技術的另一個重要應用，就是行銷自動化。這不僅能夠減少人力資源的投入，還能顯著提高行銷效率。透過智慧化的行銷自動化平臺，製造業企業可以自動執行一系列的行銷活動，如電子郵件行銷、社群媒體發布以及客戶管理等。

具體的實施方法，從選擇適合的行銷自動化平臺開始。整體而言，企業需要選擇一個能夠滿足其特定需求的AI行銷自動化平臺，這些平臺應該能夠整合數據分析、內容生成和客戶管理功能。

企業在行銷自動化平臺中設計並部署行銷流程，如潛在客戶的培養、自動化郵件行銷以及社群媒體內容的發布等。這些流程可以根據市場數據進行動態調整，以保證行銷活動的最佳效果。

大家所熟知的3M公司，在行銷自動化的領域就做得很好。該公司在行銷策略中廣泛應用AI技術，特別是在行銷自動化方面。透過AI行銷自動化平臺的運作，3M能夠自動化其電子郵件行銷和社群媒體發布流程，並能夠根據市場的意見回饋進行即時調整。如此一來，不僅提高了行銷效率，還幫助3M公司實現更高的投資回報率。

綜觀全球製造業的發展態勢，我們不難發現：隨著AI技術的不斷發展，製造業的行銷策略將更加依賴於AI技術的支持。基於產業發展的趨勢，製造業可以制定以下幾項行銷方針，以擴大AI技術的應用效果：

1. 數據驅動的決策制定
   AI技術使企業能夠更快、更準確地進行市場洞察，進而支持數據驅動的決策制定。製造業企業應該建立強大的數據分析能力，透過AI技術分析市場數據，進而做出更明智的行銷決策。這種數據驅動的決策制定不僅可以提高行銷效果，還能使企業在競爭激烈的市場中保持競爭優勢。
2. 提高行銷的個性化與客製化
   AI技術為企業提供了前所未有的個性化行銷能力，製造業應該充分利用AI技術，自動生成針對不同客戶的個性化行銷內容。這些內容應該能夠根據消費者的需求和行為進行即時調整，進而提升行銷活動的針對性和轉化率。
3. 實現全通路行銷自動化
   AI技術使得全通路行銷自動化成為可能。製造業企業應該採用智慧化行銷自動化平臺，統一管理電子郵件、社群媒體、線上廣告等多個行銷通路，並根據市場回饋進行動態調整。這不僅能提高行銷效率，還能確保品牌訊息的一致性。
4. 注重數據隱私與安全
   隨著AI技術的應用範圍擴大，企業在數據隱私和安全方面面臨著更大的挑戰。製造業企業必須建立嚴格的數據保護措施，以確保客戶數據的安全和合規。這不僅有助於提升企業的信譽，還能加強消費者的信任。
5. 倡導AI技術的倫理
   在AI技術應用過程中，企業應該強調倫理和透明度。製造業企業應該制定AI技術應用的倫理準則，確保算法的公平性與透明性，並向消費者公開相關資訊。這將有助於提高企業在市場中的聲譽，並增強消費者對AI技術的接受度。

整體來說，我們看到AI技術正在重塑製造業的行銷方式，為企業帶來前所未有的機遇。透過數據驅動的市場洞察、個性化內容生成、智慧化行銷自動化，製造業能夠顯著提高行銷效率，更加滿足消費者的需求。然而，AI技術的應用也帶來了數據隱私、安全與倫理的隱患與挑戰，企業必須妥善應對這些問題，才能實現可持續的發展。

換句話說，唯有透過有效地運用AI技術，企業方能在未來的市場中脫穎而出，實現持久的成功。

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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。

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編譯／曲姵蓉 近日，《Business Growth Reports》發布了關於智慧城市的研究報告，他們針對2 …

編譯／曲姵蓉

近日，《Business Growth Reports》發布了關於智慧城市的研究報告，他們針對2023-2029的智慧城市市場發展進行詳細的深入分析，報告中包含智慧城市服務及配套方案、也提及智慧城市在建築、公有事業及運輸等治理問題。

該報告也針對智慧城市的商業層面，例如市場規模、份額、趨勢和關鍵驅動因素以及SWOT和PESTLE分析。《Business Growth Reports》將這些市場研究與財務報表、年均複合成長率以及收入等方面進行估算。

報告中指出，推動智慧城市的有利因素包含市場動態、市場觀點、科技設備、預期客戶。首先針對市場動態，報告中微妙地提到最新的行業模式、實例引用和發展藍圖。當公司能夠考慮這些因素，並且帶來創新的技術程式、發展過程以及專案模型等，將會帶給智慧城市動態全新的氣象。

再者，針對市場觀點，該報告揭示的是各個公司在全球範圍內的研發、專案發掘、組織安排、跨部門協調以及關鍵業務發展等洞察力，會是產業推動的重點之一。除此之外，也須考量到智慧城市商業化的層面，例如創造、收入、利用率、進出口貿易以及供給需求等問題。

而在科技設備部分，該報告利用SWOT分析以及風險回報調查等方式，將科技設備投入智慧城市市場的過程，進行數據化分析，並提出更明確且適合推動智慧程式的市場範圍以及評估數據。這些資料可以幫助廣大智慧程式市場的公司，有效地評估智慧城市的成本投入範圍，也讓更多新創公司在有數據分析輔助的前提下投入智慧城市產業。

資料來源：MarketWatch

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由國科會指導，工程科技中心、臺灣智慧樂齡照護創新科技產業大聯盟、國立陽明交通大學ICF暨輔助科技研究中心主辦的 …

由國科會指導，工程科技中心、臺灣智慧樂齡照護創新科技產業大聯盟、國立陽明交通大學ICF暨輔助科技研究中心主辦的「智慧醫療跨域交流與媒合會」於本（8）月順利圓滿落幕，活動邀請醫療院所的專家學者，推廣國科會最新醫療科技，更提及整合國內製造業和生醫領域的重要性。

智慧醫療跨域交流與媒合會。圖片來源：主辦單位

國科會工程處組長阮昌榮表示，近期為了幫助國內醫材研發「跨域整合」與「突破性創新」，所公開徵求的「111年度創新醫材精準診斷與治療專案計畫」，獲得許多研究人員申請，代表國內生醫領域在未來的發展可說是備受期待，「繼半導體產業之後，生醫相關領域可望成為臺灣新一項的利基產業。」

阮昌榮指出，全球醫材市場近年來的發展趨勢，主要包括解決高齡化社會需求、提升醫療效率、因應人力不足問題、精省醫療支出、與預防需求興起等面向，期盼結合台灣製造業的優勢，帶動台灣在全球醫療市場的競爭力，「臺灣擁有世界頂尖的工程和醫療人才，且製造業的實力更有目共睹。」

工程科技推展中心主任鄭國順，也針對「跨域整合」更進一步說明，「臺灣在智慧醫療產業，擁有優質的人才和實力，唯有跨域整合，才能將這些優勢聚焦，落實為產品，進而衍生利益和價值。」透過本次論壇，就是將醫療技術的延伸，擴大成產業技術的良機。

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如果要說有哪個產業在過去幾年不斷發展，那應該就是製造業，尤其是新冠疫情後，製造商正盡可能將現有生產流程數位化， …

如果要說有哪個產業在過去幾年不斷發展，那應該就是製造業，尤其是新冠疫情後，製造商正盡可能將現有生產流程數位化，達到更快、成長幅度更高的產能。但應該投資哪些技術才能將業務提升到新的水平，尤其數位技術花費不貲，再沒達到目的前就很燒錢，因此在正確時機投資對的技術，生產力才能提升、流程更快且管理更有效率，許多智慧智造企業的CEO和CTO今年都開始投資相關技術，為了在越發激烈的競爭中脫穎而出，滿足客戶需求。

1工業物聯網 (Industrial IoT)
現有的手動或半自動生產過程或工作流程，要是缺乏數據準確性，以及存在數據孤島(siloed data)，負責人決策困難重重，管理資產、機器和資源等工作將所費不貲，且需要源源不絕的人力運作，難以制訂戰略和改革業務。使用物聯網將簡化過程，不只安裝方便，還能24小時全天使用，即時提供數據還能幫助製造商迅速做出更好決策。全球物聯網製造業市場規模將從2020年的332億美元，在2025年增加到538億美元，預測期間年增率將達10.1%。

2.人工智慧 (Artificial Intelligence)
機器維護沒有自動化會既耗力又耗錢，因此降低機器維護成本很重要，促使大多數公司投資人工智慧等先進技術。人工智慧結合物聯網、移動應用程式和雲端服務，有助預先發現機器問題，提升效率和安全性並降低營運成本。製造業人工智慧市場市值在2020達11億美元，到2026年時將成長為167億美元，複合年增率將大增57.2%。

3.雲端計算 (Cloud computing)
物聯網有助於從機器、人力和管理層面收集數據，雲端計算則能確保連接每個工廠資料，加速並改進大量數據管理，達到最高效率，2019年全球雲端計算市場規模達627.3億美元，預計2026年底將達3837.8億美元，複合年增長率達29.2%。

4.機器人流程自動化 (Robotic Process Automation)
製造業人員每天都要檢查、整合並管理跨部門資產和訂單，執行這些千篇一律的過程不僅耗時，準確度也會降低。投資機器人流程自動化技術不只效率加快，準確度達100%，進而提高生產力，並降低資源和營運成本。2022年，機器人流程自動化市場規模預計達24.67億美元，從2017至今的複合年增長率已達30.14%。

5.行動應用程式 (Mobile Applications)
許多製造商仍主要靠手動操作，因此很難在生產過程中即時收集數據，且每次得在特定位置從設備手動記錄數據，碰到一些無法進入的區域，就難以收集數據。但借助行動應用程式，就能從任何地方透過設備收集，並在生產過程中和他人共享資料，節省大量時間。行動企業應用程式市場預計從2016年的482.4億美元，到2021年增加到980.3億美元，複合年增長率為15.24%。（譯者：Elisa）

原文出處：

https://www.analyticsinsight.net/5-key-technologies-that-will-change-the-face-of-manufacturing-in-2021/

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