2026-ai-research-report_zh-TW.pdf
本报告《2026 台灣產業 AI化大調查》由財團法人人工智慧科技基金會與 Qualcomm 合作進行，旨在深入了解台灣產業在人工智慧（AI）領域的發展現況、挑戰與未來趨勢。
**核心發現：**
* **AI 普及進入「早期大眾」階段：** 2026 年，台灣產業 AI 化顯著躍升，Ready AI 與 Scaling AI 階段的企業合計佔比達 47.8%，正式跨越了 AI 普及的臨界點。過去企業對於「是否導入 AI」的疑慮已轉變為「如何深化應用」，生成式 AI 工具的普及是主要推動力。
* **「工具普及、治理滯後」的結構性失衡：** 經營層面（48.61分）和技術層面（50.63分）表現相對領先，但人才層面（39.73分）明顯滯後。企業雖有策略意圖和技術基礎，但缺乏相應的人才和治理能力來支撐，形成「策略懸空」的困境。
* **治理風險與策略盲點並存：** 61.8% 的企業內部 AI 應用脫離管控，員工自行使用現象普遍，但缺乏規範和治理機制。同時，超過半數的企業（50% 以上）尚未制定 AI 發展策略或缺乏具體行動框架，這將導致 AI 投入難以轉化為組織的長期競爭優勢。
* **產業間差異顯著，ICT 產業領先，營建工程/農林漁牧礦墊後：** ICT 產業在 AI 發展上獨占鰲頭，而營建工程/農林漁牧礦則顯得最為落後。其他產業如專業服務業呈現「M型化」發展，零售業快速追趕，傳統製造業則受資料自主權問題困擾。
* **人才需求迫切，定義模糊：** 企業對 AI 人才需求旺盛，但對具體職能的定義模糊，導致人才培育路徑不清，難以有效轉化為組織創新動能。
* **資料治理與整合能力是關鍵瓶頸：** 雖然多數企業已完成數位化，但資料分散、品質參差、以及缺乏整合能力，嚴重阻礙了 AI 的深化應用與價值創造。
**主要趨勢洞察：**
1. **AI 認知持續提高，應用深化是關鍵：** 企業對 AI 的認知程度顯著提升，但真正的挑戰在於如何將應用轉化為業務價值。
2. **人才、資料、資訊安全是企業導入 AI 的三大痛點：** 這些領域的不足是企業導入 AI 的主要阻礙。
3. **資訊服務業者轉型至關重要：** SI 業者不僅是工具供應商，更是推動產業 AI 化的關鍵「轉型夥伴」，但其在解決方案、系統整合、流程再造及人才架構方面面臨瓶頸。
4. **主權 AI 框架下的集中化依賴風險：** 企業在算力配置上存在路徑依賴，對公有雲的高度依賴，尤其在缺乏治理機制的狀態下，將帶來潛在的資料安全和營運風險。
5. **AI 人才需求迫切，定義需更清晰：** 企業需要更明確的 AI 人才職能定義，以制定有效的培訓策略，並將個人能力提升轉化為組織的創新動能。
**五大建議（行動路徑）：**
1. **將 AI 治理架構納入企業核心策略：** 建立管理層面的 AI 使用規範、資料隱私與分級處理機制，以及 IT 算力架構策略。
2. **建立算力架構配置策略，避免路徑依賴與重複投資：** 鼓勵企業制定混合雲與邊緣運算策略，避免對單一雲端生態的過度依賴。
3. **重構政府輔導機制，從資源投入轉向效能驗證：** 改革輔導方式，聚焦企業真實痛點，提供可複製的標準化 AI 導入路徑，並推動邊緣 AI 應用。
4. **從工具培訓升級為生態系賦能：** 整合產業界、學界及 SI 業者，共同建立具深度和廣度的 AI 人才培育機制。
5. **深化模型來源與投資策略的連動分析，建立長期決策依據：** 探討模型來源選擇與企業未來 AI 投資方向的關聯性，為長期決策提供依據。
總體而言，台灣產業 AI 化已進入關鍵的「應用深化」階段，未來挑戰在於如何建構健全的治理體系、培養關鍵人才、優化資料基礎，並制定清晰的策略，以實現 AI 的長期價值與競爭優勢。
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