創新, 策略觀點, 觀點 創新不只是追逐技術，營運策略創新才是關鍵 不少企業在這兩年嘗試導入 AI 時，幾乎都會發現，想像與現實之間存在極大的落差：一方面想要儘快導入 AI 成為產業創新領導者，但同時又希望能夠了解，同業通常導入 AI 做什麼用？創新，意味跟其他人走不一樣的路，但又實在不確定怎麼選擇才是正確的，幾乎是企業共同面對的問題。
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。
精選書單, 觀點 當腦力激盪失靈：AI 時代真正的創新力，是打破思維限制 在多數組織中，「腦力激盪」早已是激發創意的標準作法。從會議室到工作坊，團隊被鼓勵提出天馬行空的想法，彷彿只要想得夠多、夠快、夠怪，就能突破框架，找到創新解方。但你是否曾懷疑過，這樣的做法真的有效嗎？
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。
台灣產業AI化調查, 觀點, 人物訪談 呂正華：從「知道」到「做到」尋找產業 AI 化的引爆點 隨著全球產業版圖在政經環境動盪加壓下的劇烈變動，人工智慧絕對是提升產業競爭力不可或缺的技術。然而，根據《2025台灣產業 AI 化大調查暨 AI 落地指引》，台灣有七成企業仍處於 AI 化前期。中華民國全國工業總會祕書長呂正華指出，目前台灣產業的 AI 化進展雖有增長，但仍然面臨多項挑戰與瓶頸，尤其在應用落地與價值創造上仍待突破。
台灣產業AI化調查, 新聞稿, 觀點 AIF 攜手高通共同發佈《2025 台灣產業 AI 化大調查暨 AI 落地指引》 由財團法人人工智慧科技基金會(AIF)與美國高通公司共同主辦的《2025 台灣產業 AI 化大調查暨 AI 落地指引》發佈會在台北順利舉行，邀集包括經濟部產業發展署署長邱求慧、高通副總裁暨台灣、東南亞與紐澳區總裁劉思泰、國立中央大學資訊工程學系教授蔡宗翰等產官學界代表共同參與。
