台灣產業 AI 化最新調查出爐： 企業 AI 認知提升7%，但認知落差恐成資安破口

為掌握台灣產業在 AI 技術導入與應用上的最新進展，人工智慧科技基金會自 2022 年起持續進行《台灣產業 AI 化大調查》，並依慣例在每年AI EXPO上發佈量化調查結果。

2025 年調查聚焦於「AI 在企業落地的關鍵」，結果顯示，雖然生成式 AI 浪潮提升了企業對 AI 的認知，但企業對 AI 如何與現有營運系統結合普遍缺乏了解，使得落地應用成為大部份企業難以跨越的關卡；同時認知的落差，極可能成為資安與隱私風險隱憂。

企業 AI 發展步伐緩慢，技術能力提升卻未帶動應用落地

「台灣產業 AI 化大調查」是以企業為單位所進行的 AI 能力評估，分別從「經營策略」、「人才培育」及「技術應用」等三大面向進行評估，將分數加總平均後，再依據分數不同分為「Unknowing AI」、「Conscious AI」、「Ready AI」與「Scaling AI」四大群。

四大群體分別反映企業在 AI 認知與應用上的不同成熟度，分別是：

  • Unknowing AI ：企業對 AI 的認識仍處於初期階段，多數員工可能聽過人工智慧，但缺乏相關知識，也不清楚 AI 的應用方式。  
  • Conscious AI ：企業已具備基礎的 AI 知識，並對 AI 的能力與限制有初步了解，但仍處於觀望與評估階段，尚未開始實際應用。  
  • Ready AI ：企業已對 AI 應用有一定認識，並具備明確的 AI 發展目標，可能正在進行 AI 專案的試驗與導入。  
  • Scaling AI ：企業不僅擁有 AI 技術與知識，且能夠成熟運用 AI 於不同專案，實現 AI 規模化應用，推動業務創新與優化。  這四個階段可作為企業 AI 化進程的參考指標，協助企業評估自身定位，並規劃適合的 AI 發展策略。

整體而言，「Unknowing AI」企業比例降低至四成以下（由45.5%降至39.4%），而「Conscious AI」則增加至三成（31.7%），但後面兩大群的數據則沒有顯著上升。顯示近兩年雖然企業對 AI 的認知提升，AI相關知識出現擴散效果，但在企業實際落地應用的「Ready AI」與「Scaling AI」比例並未改變，這正是接下來產官學界必須共同努力的方向。

與往年相較，在滿分為100分的基準下，整體企業在「經營策略」表現持平，平均僅 32 分。成長最明顯的「技術應用」面向平均指數有 47 分，資通訊產業表現最佳；至於「人才培育」僅有 31.5 分，47% 尚未規劃 AI 人才發展策略，顯示國內企業對於 AI 人才的訓練與培育需積極加強。

個別產業表現，製造業/政府機關/其他在使用AI工具及技術方面表現有明顯成長，推測是受生成式 AI 工具影響，能夠快速上手AI。

裝置端 AI 認知不足，資安風險浮現

人工智慧科技基金會指出，調查結果中特別注意的是，多數企業與使用者對 AI PC、AI 手機等裝置端 AI 的概念認識有限，甚或無法辨別「裝置端 AI」與「雲端 AI」，而這可能增加企業潛在資安威脅。因為目前許多人雖使用手機、電腦等終端裝置，但仍將資料丟上生成式AI Chatbot。由於使用者並不了解相關資訊，可能在不知情的情況下上傳敏感資料而不自知，甚至長期處於開放網路連線的環境。

亦即，就算使用裝置端 AI，若無法在離線環境下獨立運作，實則仍非真正的本地端 AI 應用。對企業而言，這種模糊性將增加資料控管與安全監控的變數，難以準確掌握資料流向與風險邊界。

跨越AI落地應用關卡，各產業需具體指引

相較於 2022 年，今年更多企業已將 AI 納入策略規劃，但超過 50% 的企業仍缺乏明確的人才發展或內部應用藍圖。大多數企業依賴現有資訊服務提供廠商導入外部 AI 模型，或使用現有 AI 工具與解決方案，自主開發或調整開源模型的比例偏低。此外，即便已有 AI 導入實績，許多企業仍難以量化其效益，影響策略推進的信心。

在資料治理方面，雖然有越來越多企業開始設立資料管理職位，但對「資料交換策略」的認識與規範仍不足。這一盲點在國際可信賴 AI 標準中屬關鍵項目，若未強化，將成為企業與國際接軌的重大障礙。

調查也顯示，企業對於「AI 名詞」與「實際應用」的理解誤差普遍存在。例如，部分零售企業尚未完成資料電子化，即嘗試導入 AI 模型，在基礎數據尚未完善的情況下導入 AI，影響AI模型表現。這反映出企業在 AI 導入過程中，對技術需求與前置條件的認知仍有不足，可能影響未來 AI 部署的成功率與投資效益。

對此，人工智慧科技基金會結合多年企業 AI 輔導與顧問經驗，將於4月17日發布「AI 應用指引」，提供具體方法協助企業導入AI應用。此外，基金會建議政府調整算力政策，從集中式建設轉向分散式應用推廣，以提升 AI 普及的韌性與在地應用能力。企業則需加強對裝置端 AI、推論與訓練等基礎概念的理解，並建立更完善的 AI 風險管控機制。

人工智慧科技基金會指出，台灣產業 AI 化雖已啟動，但仍這三年始終處於早期整備階段。反觀在 DeepSeek 開源模型推出之後，已帶動全球人工智慧產業發現另一種新的可能性，台灣也應該把握這個關鍵時刻，在 2025 年縮小「認知落差」、補足「治理漏洞」並培養「AI 專業人才」，讓產業 AI 化真正落地，並在安全可控的前提下持續創造價值。

關於《2025 台灣產業 AI 化大調查》

本次調查共邀請台灣 315 家企業經理人、主管及 AI 專案相關負責人參與，涵蓋科技製造、金融、零售、政府等十餘種產業。調查內容聚焦企業在 AI 導入過程中所面臨的挑戰、認知落差及未來關鍵行動，提供產業發展的重要參考依據，並協助企業制定更完善的 AI 發展策略。