資策會調查：28%業者已導入AI！企業最期待提升良率與降低成本

資策會產業情報研究所（MIC）近期針對臺灣電子資訊製造業的AI應用現況進行調查，結果顯示，已有28%的企業實踐AI，而46%正處於規劃階段，整體而言，大型企業在AI導入的進度上仍較為領先，但中小型企業的追趕力道不容小覷，2024至2026年間，預計投入AI的年均成長率（CAGR）可達26%，顯示市場對智慧化轉型的積極度不斷提升。

記者 鄧天心／台北報導

資策會產業情報研究所（MIC）近期針對臺灣電子資訊製造業的AI應用現況進行調查，結果顯示，已有28%的企業實踐AI，而46%正處於規劃階段，整體而言，大型企業在AI導入的進度上仍較為領先，但中小型企業的追趕力道不容小覷，2024至2026年間，預計投入AI的年均成長率（CAGR）可達26%，顯示市場對智慧化轉型的積極度不斷提升。

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資策會MIC調查，臺灣製造業AI導入率達28% 數據與成本效益成關鍵挑戰。圖片來源：123RF[/caption]

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AI導入企業投資穩步成長 2026年年均成長11.5%

在不同次產業的AI發展情況中，PCB、光電材料及元件業的應用較為成熟，相較之下，其他電子零組件與電腦週邊設備產業的進展相對緩慢，產業分析師張家輔指出，製造業者對AI最核心的期待仍圍繞在「提升績效」與「降低成本」，尤其是對良率、產能、產品上市時間等關鍵指標的優化，企業普遍視AI為提升競爭力的關鍵助力。

資策會MIC進一步分析AI的應用趨勢，發現目前導入最快的部門是企業內的IT單位，AI實踐率已達六成，顯示IT部門往往扮演數位轉型的先鋒角色。其次則是製造相關部門，其中「製造生產」與「產品質檢」最為積極導入AI技術。

從AI的應用類型來看，「品檢」無疑是目前最受矚目的領域，前十大熱門應用中，有半數與生產製造相關，其中「瑕疵檢測」與「瑕疵圖片標記」位居前三，此外，生產流程改進、產品開發報告生成、生產排程規劃等應用亦在企業內部逐步拓展。未來，製造、生產與研發部門對AI的需求預計將持續增長，並進一步拉開與其他部門的智能化落差。

企業導入AI後，最顯著的成效集中在「增加營收」、「減緩缺工壓力」與「降低成本」，但部分業者仍對AI的預測能力抱持觀望態度，特別是在「提升問題的可預見性」方面，滿意度相對較低，張家輔分析，影響AI預測成效的關鍵因素主要來自於兩方面：一是全球政經局勢變化頻繁，市場供需波動劇烈，使預測精準度面臨挑戰；二則是企業內部的數據管理能力，AI的效能高度依賴數據品質，若基礎數據準備不足，便難以發揮應有的價值。

根據調查，已導入AI的企業普遍有加碼投資的趨勢。2024年，這些企業平均投入AI技術的金額約為209萬元新台幣，預計2025年將增至236萬元，2026年更達261萬元，年均成長率（CAGR）為11.5%。值得注意的是，近四成業者計劃逐年擴大投資，2025年將有46%的企業增加AI預算，而2026年則有39%維持增長。

從資金配置來看，2025年企業對AI的投入仍以「硬體設備」為最大宗，占比46%；其次為「軟體」42%，至於「服務」則占12%，顯示臺灣自動化設備領域的技術發展優勢，有望帶來進一步的商機。

在技術應用方面，資策會MIC指出，2025年製造業的AI投資仍以「鑑別式AI」為主流，預計占整體AI預算的73%，而「生成式AI」則僅占27%，但隨著技術發展，2026年生成式AI的占比將微幅提升至29%。目前，導入生成式AI的主要應用仍以「產品開發報告生成」為主，但隨著AI Agent與人機協作模式的發展，未來生成式AI在製造領域的應用潛力仍值得期待。

儘管AI在製造業的應用逐步深化，資策會MIC強調，數據仍是最大挑戰，有高達八成的AI實踐企業表示，數據相關問題是其發展瓶頸，特別是大型企業，由於組織架構複雜，生產流程繁瑣，數據的整理、統整與應用變得更為困難。此外，仍在規劃AI導入的企業，最常遇到的問題則是「高昂成本」與「效益難以評估」，這些因素都影響企業推進AI應用的決策。

張家輔建議，企業在AI導入前，應先明確應用場景，再回推數據需求，如此才能確保數據準備度符合實際需求。數據太少將導致模型學習效果不佳，而數據過多且未能妥善管理，則容易造成數據治理問題，進而影響AI效能。對企業而言，「以終為始」的數據準備策略，將是最符合成本效益的方式。

本次調查由資策會MIC於2024年11月進行，針對臺灣電子資訊製造業的C-Level主管、生產技術部門、開發工程部門與資訊部門主要人員進行訪查，共回收有效樣本316份。AI發展成熟度依據企業的應用程度，從「無需求」至「擴散階段」共分為五個等級，其中「已實踐AI」涵蓋「實驗階段」、「導入階段」與「擴散階段」三個層級，作為企業AI應用成熟度的判斷依據。

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