過去由大型產業龍頭說了算，下游照單全收的模式已不復存在。在龐大的AI生態系中，沒有任何一家企業能夠從底層晶片、工業硬體，一路包辦到上層演算法。當市場對AI落地的期待普遍聚焦於「低成本、高安全性」時，台灣企業究竟該如何在各自的垂直領域中打破落地落差，共同打造具備高韌性的創新生態系？
根據《2026台灣產業AI化調查》顯示，超過五成的企業在推動AI轉型過程中，優先選擇與原有合作的系統整合商（SI）或獨立軟體開發商（ISV）合作。這項數據凸顯了系統業者在台灣產業AI化進程中不可替代的樞紐地位。
然而，在龐大的AI生態系中，沒有任何一家企業能夠從底層晶片、工業硬體，一路包辦到上層演算法與應用。當市場對AI落地的期待普遍聚焦於「低成本、高安全性」時，台灣的軟體服務商、系統整合業者與工業硬體大廠，究竟該如何在各自的垂直領域中打破落地落差，共同打造具備高韌性的創新生態系？
高通於8月26日舉辦「高通AI生態共創論壇」，邀集領域專家與會，共同探討面對快速變革的產業環境，台灣軟體與系統整合商在不同產業中，該如何打破理想與現實之間的落差、找到關鍵著力點。
客戶不會為模型買單，而是為解決問題的能力
「客戶不會因為你做了一個很厲害的模型就買單，只會因為你幫忙解決實際問題而掏錢。」台灣智慧雲端有限公司策略長李立國一針見血地指出，AI 應用競爭優勢從來不在大模型本身，而在於團隊對客戶所處垂直產業領域知識、資料流與作業流程的理解，以及能否根據實際業務情境精準調校 AI Agent（智慧代理）。
這與台灣先進車用技術發展協會秘書長沈舉三的觀點呼應，他認為，多數企業客戶並非從零開始建置系統，而是已有累積架構、數據與傳統商業模式，因此SI的核心任務在於協助客戶掌握現況，進而在多重技術堆疊中轉型。
他同時也強調，對獨立軟體公司（ISV）而言，技術固然重要，但最終決定競爭力的關鍵，依然是能否建立起穩健且可持續的商業模式。
AI為台灣汽車產業帶來機會，但跨域整合是最難的一關
沈舉三進一步指出，系統整合又可分為「軟硬整合」、「虛實整合」與「跨域整合」三種層次，難度最高的就是跨域整合。以先進車協深耕的汽車領域為例，過去一輛車上的電子元件成本占比不到10%，如今已攀升至30%以上，這對過去三十年難以切入傳統封閉車用供應鏈的台灣ICT與軟體業者而言，無疑是前所未有的龐大商機。
在車載運算上，仰賴雲端運算會面臨即時反應的延遲風險。「一台車的晶片從早期的個位數，暴增到如今動輒上百顆，但車載算力不可能無上限增加。」他指出，如何透過邊緣AI（Edge AI）在有限算力與成本中達到極致平衡，正是當前車廠的共同挑戰。
沈舉三直言，「軟體定義車輛」最艱鉅的挑戰在於跨界融合，也就是軟體開發者不能只懂演算法，還必須深入理解車輛本體、車聯網協定、外在環境感知、座艙娛樂系統以及駕駛行為習慣。面對如此複雜的生態系，就算國際一線大廠也無法單打獨鬥包辦所有應用，而這正是台灣SI與ISV可以攜手共生、展現實力的機會。
透過模組化平台與供應鏈韌性打造新一代應用
而在工業領域，不同於追求快速迭代的消費型電腦，全球工業電腦龍頭研華科技協理王聖文指出，工業與醫療等場域具備極高的嚴苛性與特殊規格門檻，正是工業電腦無可取代的核心價值所在。面對AI時代晶片架構多元化與地緣政治的雙重挑戰，研華透過模組化硬體平台與彈性供應鏈製造，攜手SI與ISV，加速新一代智慧應用落地。
「研華的定位，是作為SI與ISV的堅實後盾。」王聖文表示，這樣的角色能協助合作夥伴大幅降低進入垂直市場的門檻。由於工業與垂直場域向來具備「少量多樣」的特質，多數ISV與SI難以獨自承受漫長的硬體開發週期及高昂的委託設計費用。因此，研華將服務範疇區分為兩大部分：其一是標準化現貨產品，將過去累積四十餘年的經驗，建構出一套具高度一致性與可預測性的產品發展藍圖（Roadmap），涵蓋工業主機板、單板電腦（SBC）、模組到完整系統，使客戶能無縫接軌當前與未來的硬體架構；其二則是針對出貨規模較大，或具備特殊規格限制的應用，提供量身定制的客製化開發服務。
王聖文將AI帶來的浪潮視為正向的轉型契機，尤其面對工業市場越來越多元的架構選擇，研華調整了傳統的開發思維，轉向以應用市場實際所需的I/O規格為出發點，例如高算力、低功耗、電池驅動，以及視覺辨識等需求，開發對應的產品。研華也運用更多元的平台，涵蓋不同的算力、功耗與I/O組合，藉此對準所聚焦的市場，包括傳統的醫療、零售、自動化，以及機器人、交通等新興產業。
台灣需要強化人才「專案規劃」的能力
艾陽科技營運長暨創辦人林鼎則從獨立軟體開發商的角度建議，台灣的人才培育應加強專案規劃能力的訓練。他以公司去年協助一家傳產客戶進行AI系統升級為例：該客戶過去仰賴Excel作業、缺乏數位化文件，須先將採購、來料檢驗、組裝測試、入庫到客訴處理等流程，依循ISO 27001、27701、14001等標準逐一數位化，才能進一步做資料分析與良率預測；若系統同時涉及全球多廠區的前後端辨識設定，衝突時如何取捨更考驗系統架構功力，而這類實務經驗往往是學校教育難以傳授的。
他以自己就讀柏克萊大學時透過「capstone project」（類似台灣產學合作計畫）接觸各產業真實需求的經驗說明，這正是多數企業傾向與既有系統業者合作的原因，在於業者最了解客戶的流程與系統脈絡。
政府補助不是給錢就好，要有規格與路徑
林鼎也觀察到，日韓政府對AI落地的支持力道相當積極，且補助審查機制相對嚴謹。例如一項三千萬元規模的補助案，會明確要求至少一半經費須投入AI設計與相關硬體建置。他對比指出，台灣過去不少大型企業取得補助後，僅以其中一小部分（如一百萬元）執行AI相關項目，驗收通過後案子便宣告結案，但這樣的做法其實無助於真正提升產業的整體承接能力。
他建議，政府補助應有明確的規格要求與執行路徑，並與國家整體政策方向緊密結合，同時建立後續查核機制，最終再以國家採購的形式落實，如此才能為台灣產業帶來實質助益。
生態系共生才是解方
沈舉三總結指出，過去由大型產業龍頭說了算，下游照單全收的模式已不復存在。以車用晶片與智慧運具為例，各大 Tier 1 大廠與主要車廠早已打破單一綁定，同時與輝達（NVIDIA）等多家運算大廠展開多軌合作。「以前是原廠有晶片、要別人趕快用；現在是誰的解決方案能幫客戶把車賣得好，晶片採用量就跟著放大。」
他認為，在邊緣 AI 與智慧轉型時代，小型創新團隊同樣有機會「小兵立大功」。面對生態系全面洗牌的挑戰，政府若能扮演好引導與採購推手，台灣軟硬業者攜手構建具備韌性的共生體系，眼前的產業危機將轉化為台灣下一波飛躍成長的關鍵契機。
