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從 0 開始，犀牛盾的資料文化實戰之路

在資料成為企業資產的今日，許多電商品牌卻仍面臨「資料很多，卻不知道怎麼用」的困境。手機殼品牌犀牛盾的資料團隊主管 Tricia 走過一人團隊的初始階段，從資料整合到指標定義、從流程梳理到治理制度，逐步建立以問題驅動的資料應用文化。她指出，資料的價值並非來自模型的複雜程度，而是來自與業務團隊的深入對話與理解。「唯有透過密切合作，才能找出真正具備商業意義的關鍵指標，資料才會發揮實質效益。」

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全球 AI 新局啟動，產業如何跟上這波浪潮？

我們一方面透過不同領域專家們的對話，更深入理解產業 AI 化議題的實際狀況，並找尋可能的解決方法。再將專家們的看法整理出來，提供企業做為 AI 導入的重要參考。在本週電子報中的〈AI Next ? 台灣產業 AI 的下一步：落地、平台、生態系〉就是專家會議的精彩整理。希望對想要了解AI落地應用的你，能夠有實際幫助。

人工智慧, 主權AI, 生成式AI, 策略觀點, 觀點

AI NEXT？台灣產業 AI 的下一步：落地、平台、生態系

2025 年台北國際電腦展（COMPUTEX TAIPEI）將於 5 月 20 日至 23 日在南港展覽館登場，今年以「AI Next」為主題，聚焦智慧運算與機器人、次世代科技與未來移動三大核心領域。高通執行長 Cristiano Amon、鴻海董事長劉揚偉、聯發科執行長蔡力行、NXP 執行副總裁 Jens Hinrichsen 等科技領袖將輪番登場發表觀點，英特爾新任執行長陳立武、Arm 與 AMD 也將展開系列活動，顯示全球科技巨頭已將 AI 納入關鍵戰略。然而，對台灣而言，關鍵問題已不再只是掌握硬體優勢，而是如何在現有基礎上發展出具有本地價值的 AI 應用能力與產業生態。

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從嘗試到落地：企業 AI 導入的實戰思維

基金會從去年跟 Google 合作《AI 準備度調查》開始，就發現「創新力」是一般企業較難跨越的關卡，尤其對資訊人才不足的中小企業來說，更是難上加難。因此，從本週開始，我們將陸續分享關於創新與如何問對問題的方法，期待能夠一起找到更清晰的定義與解答。

新創, 產業案例, 觀點

AI 導入不是單選題：製造業如何搭建可持續的轉型路徑

在全球局勢持續動盪、供應鏈斷裂重組的背景下，製造業長期仰賴經驗與穩定流程的營運模式，正面臨前所未有的挑戰。傳統方法難以因應複雜且高度不確定的產業變局，推動 AI 與數位轉型已成為提升韌性與競爭力的關鍵路徑。然而，企業在實際導入過程中，常陷入「知道要轉型，卻不知從何著手」的困境。

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產業 AI 化挑戰：資料問題如何解？

很多人已經知道，AI 並不是一套標準化的軟體系統，能夠即買即用；也有很多人知道，數據是 AI 的基礎，唯有數據準備好了，AI 應用才可能成功。不過，有一個更深層的問題是，過去經驗與記憶中的技術導入成功案，很可能成為卡住導入 AI 的障礙。我們集體被過去的成功框限住，而不自覺。

台灣產業AI化調查, 策略觀點, 觀點

避開大模型競賽陷阱，台灣產業 AI 化應從「問題」與「強項」著手

面對全球 AI 浪潮，國家和企業都紛紛投入資源，期望透過人工智慧技術提升營運效率與創新能力。然而，AI 的導入不應流於形式，更不應淪為追趕潮流的象徵。「為 AI 而 AI」的應用無法創造實質價值，關鍵在於AI是否能精準對應產業痛點，解決實際問題。

台灣產業AI化調查, 人物訪談, 觀點

好數據才能讓 AI 落地「數據治理 1234 原則」創造轉型價值

數據、模型與算力向來被視為 AI 落地的核心要素，其中，「數據」被視為能否實現 AI 落地的關鍵起點。然而，即便多數企業已意識到數據的潛在威力，實務上仍面臨「知道重要，卻難以善用」的困境。資料雖被收集與存儲，但未能有效轉化為組織決策的動能，遑論推動 AI 專案落地與擴展。

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產業 AI 化調查：企業落地不易，終端 AI 是關鍵機會

「對台灣社會重要，沒有人做但需要做、而且我們能做的事情，就要趕快做，」這是 AIF 成立七年多以來沒有改變過的宗旨。所以這個月底我們會對國際發佈英文版《2025 台灣產業 AI 化大調查暨落地指引》，希望讓國際社會更了解台灣，也促成更多的國際合作。