財經中心／師瑞德報導
▲調查顯示，大型企業的AI佈建進度較中小型企業領先。（示意圖／翻攝自Pixabay）
資策會產業情報研究所（MIC）近期針對《台灣電子資訊製造業導入AI發展》進行抽樣調查，結果顯示，臺灣電子資訊製造業中已有28%企業實踐AI，另有46%處於規劃階段。整體而言，大型企業的AI佈建進度較中小型企業領先，但後者也正積極追趕，預計2024至2026年AI預算投入的年均成長率（CAGR）將達26%。
在產業層面，PCB、光電材料及元件產業的AI化發展較為成熟，而電子零組件、電腦及週邊設備產業相對落後。產業分析師張家輔表示，製造業者導入AI的主要目標是改善績效與降低成本，尤其關注良率、產能、產品上市時間及生產成本等核心KPI。
AI導入後，業者最有感的改善項目為增加營收、減緩缺工壓力與降低成本。然而，「提升問題的可預見性」的滿意度較低，主要因外部政經環境變動、市場供需波動及企業內部數據基礎建置程度不同，影響AI預測成效。
調查發現，企業內部AI應用最快的是IT部門，實踐比例達60%，其次為「製造生產與產品質檢」部門。在具體應用上，品檢最為熱門，前十名AI應用中有半數與製造生產相關，包括瑕疵檢測、瑕疵圖片標記、生產流程改進、產品開發報告等。未來「製造生產」、「產品研發」及「產品質檢」三大部門的AI需求將持續增長。
資策會MIC指出，已導入AI的企業在投資方面有擴大趨勢，2024年平均投入209萬元新台幣，預計2025年增至236萬元、2026年達261萬元，年均成長率11.5%。其中，四成企業仍在持續增加投資，2025年預計46%企業提高預算，2026年則為39%。資金分配上，2025年硬體支出占比最高（46%），其次為軟體（42%），服務占比最少（12%），顯示臺灣自動化業者在硬體領域具競爭優勢。
技術應用方面，鑑別式AI為製造業主流，2025年AI預算中73%投入鑑別式AI，生成式AI占27%，預計2026年生成式AI投入比重增至29%。目前，生成式AI應用主要集中於「產品開發報告生成」，其整體滿意度仍低於鑑別式AI，但隨著AI Agent與人機協作發展，未來應用範圍可望擴展至更多生產環節。
製造業發展AI仍面臨數據挑戰，調查顯示，80%已導入AI的企業受數據問題困擾，尤其大型企業因組織龐大、生產作業複雜，數據收集與治理更具挑戰性。對尚未導入AI的企業而言，成本與效益評估是主要痛點，同時數據數位化程度不足也是重要因素。張家輔建議，企業應採「以終為始」的方法，先確立AI應用情境，再蒐集相應數據，以提升數據品質與治理成效。
此次調查於2024年11月進行，共回收316份有效樣本，受訪對象為製造業的高階主管、生產技術部、開發工程部及資訊部主要人員。結果顯示，台灣製造業對AI的投資與應用仍在持續深化，未來發展潛力可期。
