台灣產業AI化調查, 新聞稿 人工智慧科技基金會（AIF）攜手高通公司發布《2026台灣產業AI化大調查》：企業導入AI進程大幅跳躍；AI治理為下一個轉型關鍵 人工智慧科技基金會進行台灣產業AI化大調查已邁入第五年，2026年的調查報告顯示，台灣企業的 AI應用已在今年進入爆發期。過去數年，企業熱議的是「要不要做 AI」，而今年問的則是「該如何導入 AI」，顯示隨著生成式 AI 工具快速普及，大大降低了技術門檻，AI已從趨勢正式邁入落地階段。
台灣產業AI化調查, 策略觀點, 數位轉型, 觀點 產業 AI 化大調查觀察：當科技帶來解方，我們真的知道「問題」是什麼嗎？ 部分企業即便已投入 AI 研發逾一年仍頻頻碰壁，往往是因為最初認定的「痛點」只是表象，而非問題核心。這也是轉型必經的認知轉換歷程，企業無法僅憑想像就找準方向，必須在實際落地、真槍實彈運行後，才能看清真正的問題。
台灣產業AI化調查, 產業案例, 觀點 跨越人才斷層：企業如何重塑以「人」為本的 AI 治理藍圖？ 面對人才斷層與治理真空的雙重挑戰，技術採購與資料整備固然必要，但唯有能將 AI 工具轉化為實際流程改善的人，才是決定落地價值的核心變數。這在製造業中尤為具體：生產現場的 AI 落地，不缺技術，缺的是理解場域脈絡、能夠設計解法並推動變革的人才。那麼，面對這樣的困局，企業能從哪裡找到突破口？
台灣產業AI化調查, 產業案例, 趨勢 2026 台灣產業的 AI 焦慮與轉型盲點 根據2026年的調查顯示，多數企業主最迫切希望透過 AI 解決的是「成本與人力瓶頸」問題， 例如減少重複性勞動、降低出錯率、或緩解人力短缺壓力。調查也揭露部分企業仍處於「無法準確定義痛點」階段，甚至已成為企業無法落實 AI 應用、跨越轉型門檻的最大阻礙。
觀點, 台灣產業AI化調查, 台灣AI新創地圖, 台灣AI生態系地圖, 可信任AI 2025 AIF 年度報告：從技術突破邁向治理與價值的轉折點 「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多年堅持的主張。秉持推動台灣產業 AI 化的使命，整合產官學研能量，我們持續透過系統化調查與在地研究，致力於深入理解產業AI化的現況與挑戰，並且在許多企業的共同贊助下，進行多次量化及質化研究，以做為政府循政治理及企業掌握趨勢的重要依據。
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。
台灣產業AI化調查, Edge AI, 人物訪談, 觀點 高通劉思泰：善用終端 AI 軟硬整合 掌握智慧轉型契機 生成式 AI 的浪潮席捲全球兩年多，在多種技術應用競逐的過程中，許多人已經看出，若要產生更基礎、更結構性的轉變，生成式AI只是其中的一部份；從全球發展趨勢和台灣既有產業優勢來看，能夠在終端裝置上運行的AI應用，其重要性亦不容忽視。尤其此刻，我們正面對大環境的難以預測和典範的轉移，「終端 AI」（Edge AI）的發展更形重要：它不僅將重構人機互動模式，也是現有產業鏈與國家政策擬定時必須重視的關鍵。
台灣產業AI化調查, 主權AI, 人物訪談, 觀點 不只是有算力，而是怎麼創造價值 隨著生成式 AI 技術持續突破，以 DeepSeek 為代表的新一代開源模型快速崛起，加速推動全球產業重新檢視其對算力的需求與佈局策略。過往產業對算力的關注，往往聚焦於晶片效能、伺服器規模等硬體層面的建設；然而，DeepSeek 等開源模型的出現，揭示了驅動產業 AI 化的核心關鍵，更在於技術能力的強化與商業模式的創新。
