財團法人人工智慧科技基金會（AIF）公布《產業AI化大調查》調查結果，整體產業AI化指數表現偏低僅39分，七成台灣企業AI發展尚未啟動；而且數位化程度也不儘理想，顯示國內企業的數位化程度與應用AI的情形仍有待提升。
人工智慧自2017年在台灣蔚為風潮以來，雖有許多產業已注意到新技術即將帶來的變革，且提供AI技術服務的公司也相應而生，不少大型科技製造業也有突出表現，但在其他產業、特別是中小企業，對於AI的基本認識與導入方法仍然不太熟悉。調查結果顯示，從數位化程度來看，仍有四成尚未導入任何資訊系統或僅有基礎的資訊系統；而應用AI的情形有半數仍處於不了解如何應用或尚在評估的階段。
整體產業AI化指數主要由經營、人才及技術三大層面的分數加總得出，就台灣整體產業AI化表現來看，若滿分為100分，整體AI化指數平均分為39.3分，即使是ICT產業也未達及格(46分)，而零售貿易服務業則只有28.1分。再進一步進行集群分析，有七成企業屬於AI化前期階段，其中包括 Unknowing AI (42.1%)、 Conscious AI (26.7%)，僅17.4%為Ready AI及13.8%為Scaling AI等較成熟階段。
調查報告中所指的產業AI總指數共分為四個階段，從初階至成熟依序為Unknowing AI、Conscious AI、Ready AI、Scaling AI。Unknowing AI階段是指企業可能聽說過人工智慧，但不了解該如何應用的程度；Conscious AI階段則是已經大致了解AI，尚在評估如何應用；Ready AI階段的企業已對應用AI有明確目標，甚至正在進行專案實作。最為成熟的階段為Scaling AI，表示企業已有足夠的AI技術並應用在不同專案。
從這份調查中可以發現，不同產業間的AI發展落差極大。以ICT產業來說，約有四成企業已進入相對成熟的Ready AI以及Scaling AI階段，但仍有三成企業處於Unknowing AI階段；其他如零售貿易服務業、製造業及政府機關等產業中，超過半數企業仍停留在Unknowing AI階段。
人工智慧科技基金會建議，若企業尚位於Unknowing AI的前期階段，可以先盤點內部的技術及資料現況，參考其它企業的成功案例，透過課程或工作坊等工具，找到最適合的轉型命題，同時提升企業整體AI知識，以確保能一致地向員工溝通人工智慧相關資訊。而處於Conscious AI階段的企業，因為已大致了解AI，建議能更積極地透過與不同的AI技術供應商洽談，使用現成的 AI 解决方案，處理業務需求，找到潛在商機。
當企業來到Ready AI階段時，由於已有明確目標，則建議能評估AI API、SDK、預訓練的AI MODEL，放大在企業內部的應用，並從總部出發，試著將AI部署到部門、分公司，確認員工都理解企業掌握的AI資源及發展方向。
人工智慧科技基金會也建議產業AI總指數已是Scaling AI階段的企業，要以產業角度發展AI策略，並為企業擘劃 roadmap，深化企業的AI能力，將AI的理解擴展到整個組織，以致整個產業。（本次調查之摘要報告已可於以下網址下載：https://aif.tw/event/ai-research/）
整體產業數位化分數仍未及格，邁向數位化仍然有一段路
根據調查結果發現，從經營層面來看，整體產業數位化分數未及格，僅50.8分，且僅有三分之一的企業有透過串流內外部資料分析來輔助商業決策（14%）或制定策略（20%）。雖說數位轉型已非新名詞，但僅有20.1%將數位化視為必要任務，總體來看產業邁向數位化仍然有一段路要走。
產業方面以ICT產業的分數最高（55.3分），最低則為零售貿易服務業（43.9分）。台灣長期以來積極發展智慧製造，尤其資通訊產業已累積許多數據，發展數位化有一定的基礎與能量。對零售貿易服務業而言，數位化壓力相對較小，以既有的營運模式依然能存活，但受疫情衝擊，意識到數位化的重要性，而開始導入基礎資訊系統。
企業雖對AI已有基礎的認知，但仍不了解如何應用AI
在企業如何應用AI的部分，可發現整體國內企業應用AI的情形仍有待加強（44.4分），半數仍不了解如何應用（15.4%）或尚在評估的階段（34%）。其中又以零售貿易服務業的分數最低（26.4分），有近五成還在評估AI應用，顯示多數零售服務的企業對AI已有基礎的認知，但對實際的應用場景及投入資源仍在評估中。且僅1.9%的企業認為自己已有足夠AI技術能應用在不同專案，比例最低，因此仍有很大的努力空間。
甚至在AI導入工作的方式中，有近五成（49%）的企業不了解或尚在評估AI技術，顯示多數企業對於AI導入實際業務仍有所保留或疑慮，企業評估是否導入AI往往考量其是否可以帶來立竿見影的效益，然而導入AI是一個不斷試錯、探索的過程，需要時間與耐心，而這確實是影響企業是否導入AI的重要因素。
可信賴AI的意識尚未萌芽，產業仍在起步階段
有鑒於各AI發展先進的國家皆已針對AI提出一系列的準則與規範，以確保AI在發展的路上有跡可循，此次調查特別針對可信賴AI準則的遵守情形進行調查。結果發現，整體企業平均有進行的AI準則僅有1～2項，更有超過三分之一的企業沒有進行相關準則，平均分數僅24.4分。即使ICT產業也只有27.4分。由此可見台灣產業普遍對於可信賴AI的意識較為缺乏，仍在起步階段。
整體AI發展策略偏低（38.7分），近五成企業未宣佈AI相關發展策略，普遍各產業對於AI策略的發展仍然較不清晰，即使有近四成的企業宣佈支持AI發展策略方向，但是礙於資源分配（16.5%），或是對於AI可以在內部產生什麼綜效尚未清晰（23.1%），因此無法規劃完整的AI Roadmap。其中以「零售貿易服務業」比例最高（67.9%），這部分與零售服務業數位化以及AI應用程度有相當大的關聯。但是，即使是ICT產業，在AI發展策略規劃仍待加強，僅兩成(21.7%)完成AI roadmap。
從人才層面來看，整體企業員工對AI的理解程度偏低，僅40.9分，其中仍以ICT產業分數較高(49.8分)，最低則為製造業/政府機關/其他(28.3分)。整體企業內部的AI工程師能力仍偏低(37分)，超過四成的企業不確定組織內是否有任何AI工程師，尤其是零售貿易服務業比例更高達56.6%。值得注意的是，22%的企業有工程師正在接受AI技術教育訓練，除資通訊科技業外，其他產業都各有近三成的工程師在受訓。
而從技術層面來看，國內企業所應用AI的技術以機器學習（含深度學習）技術為主，最多使用在電腦視覺相關的應用場景，如辨識、偵測、追蹤與分割等功能。然整體企業使用AI技術項次為3.8項，顯示目前企業會使用特定的AI技術，而非百花齊放。或許並不需要一味追求高深技術，而是最能符合企業應用場景與需求的技術才是最佳解。
在AI應用或導入的挑戰上，有近五成企業表示「數據資料不足或整合問題」為主要挑戰，其次則是「人才招募困難」與「產業供應鏈AI相關技術未成熟」。資料不足或是整合問題是多數企業導入AI首先會遇到的挑戰，甚或有資料，但也需要先進行繁雜的資料清洗工作，再則這些數據通常散佈在各部門，甚至尚未數位化，堪稱黑手工程。值得注意的是，「專業服務業」面臨人才問題的挑戰較高，「零售貿易服務業」的領導階層對於AI認知不足的困難較大。
人工智慧科技基金會執行長溫怡玲表示，雖然基金會在2019年初及年底時，曾針對台灣產業AI化等類似議題進行調查，但當時主要著重於企業的需求認知、人才培養及領導者支持度；且樣本只限台灣人工智慧學校校友，雖有一定的參考價值，但的確涵蓋面有所不足，且經過幾年來的技術演變和大環境變化，與產業現況已有明顯差異。
為了更清楚理解台灣產業AI化的輪廓及進程，同時呼應世界各國將AI視為國家關鍵政策的趨勢，AIF特與電子時報、美商訊能集思科技、電通行銷傳播集團及KPMG等多家企業合作，針對台灣產業進行「產業AI化大調查」。希望透過此次調查以及後續的深入分析，能夠完整描繪台灣產業AI化推動至今的成果，更重要的是能協助企業掌握趨勢，對數位轉型與AI技術應用有更清晰方向，進一步與國際相關組織對接，掌握全球AI趨勢脈動。
此外，AIF也會透過每半年更新一次的《台灣AI生態系地圖》持續發掘更多潛力在地新創，盤點台灣AI發展能量及相關趨勢。3日將發布《2022下半年台灣AI生態系地圖》中也可觀察到人工智慧技術應用領域逐漸擴大，並不再僅限於製造業及醫療業，而是逐漸擴大至金融與餐飲服務業、傳統農漁業，以及影音內容的產製上。
關於《產業AI化大調查》
《產業AI化大調查》由人工智慧科技基金會攜手《電子時報》、美商訊能集思科技、電通行銷集團及KPMG等多家企業合作，邀請不同產業透過問卷填寫，深入檢視自身企業AI推動成果與數位化狀況。調查於2022年10月14日~12月5日進行，首波調查企業總數為363家，調查對象為瞭解公司應用AI情形之企業代表，如部門主管或專員。除調查結果外，AIF後續將發布相關研究洞察報告，並邀請具代表性的企業分享導入AI經驗。
*本次調查之摘要報告已可於以下網址下載：https://aif.tw/event/ai-research/（完整研究報告將於2023年4月在「AI EXPO」活動完整發表，敬請期待。相關訊息將同步更新於AI EXPO官方網站：https://www.digitimes.com.tw/ai_expo_2023/ ）
關於《台灣AI生態系地圖》
「台灣 AI 生態系地圖」（Taiwan’s AI Ecosystem Map）是由人工智慧科技基金會（AIF）與AppWorks、台灣智慧雲端服務股份有限公司（簡稱台智雲，TWS）合作而成，透過每半年更新一次的地圖持續發掘更多潛力在地新創，盤點台灣AI發展能量及相關趨勢。
