財團法人人工智慧科技基金會：
《2025台湾产业AI化大调查暨AI落地指引》

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《財團法人人工智慧科技基金會：2025 台灣產業 AI 化大調查暨 AI 落地指引》
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一、調查目的與方法

• 目的：連續第四年以大規模問卷（315 家企業、橫跨 15+ 產業）追蹤「從知道 AI 到真正落地」的關鍵落差，並首度提出可落地的「企業 AI 導入指引」。

• 核心命題：「縮短認知差距，打造 AI 落地的實際路徑」，聚焦「資料-流程-組織-治理」的深層變革。

• 調查時間：2025 年 1-2 月，受訪者為高階經理人、AI 專案負責人。

二、四大成熟度分群與現況

1. Unknowing AI（39.4%）
   仍停留在「聽過 AI」、缺乏基礎知識與數據盤點。

2. Conscious AI（31.7%）
   已認知 AI 價值，但缺 Roadmap、缺應用想像，尚未啟動。

3. Ready AI（17.4%）
   有明確目標與試點，但尚未跨過規模化門檻。

4. Scaling AI（13.8%）
   已能複製成功模式，推動跨部門、跨場景的全面應用。

結論：七成企業仍卡在前兩階段，真正「做到 AI」的比例僅三成。

三、三大能力層面診斷

1. Business 經營層面（平均 32 分，停滯三年）

• 問題：近五成企業無 AI 發展策略；零售/貿易僅 13.7 分，策略幾乎空白。

• 應用單點化：68% 企業僅把 AI 用於「行銷與內容製作」，產品創新與流程優化不到 5%。

• 資料治理：僅 25% 企業有明文規範；四成企業連「內外部資料交換策略」都說不清楚。

2. Talent 人才層面（平均 28-35 分，全產業下滑）

• 依賴外部：45% 企業完全靠 SI 或現成 AI 服務，僅 12% 自行開發模型。

• 人才錯位：最需要的是「找出 AI 可解決的問題」(45.4%)，而非演算法專家；但企業普遍缺乏問題盤點與專案管理能力。

• 培訓斷鏈：課程與職涯脫節，未把 AI 技能納入晉升與績效體系。

3. Technical 技術層面（平均 47 分，唯一上升）

• 雲端為主：私有雲 26%、公有雲 25%、混合雲 23%，僅 21% 導入裝置端 AI。

• 認知落差：企業常以為「AI PC」就等同於所有運算在本地，實則多數仍連回雲端，埋下資安風險。

• 成本導向：58% 選 AI 方案只看「成本、效率、安全」，忽略「個人化價值」與長期韌性。

四、落地痛點 Top 5

1. 缺乏技術人才（50%）

2. 公司資料尚未整合（37%）

3. 目標效益難量化（35%）

4. 導入成本太高（34%）

5. 擔心資料外洩（29%）

核心矛盾：「急於上線，卻缺資料、缺策略、缺 ROI 衡量」。

五、AI 落地指引——五大核心能力

基金會歸納「五力一基礎」架構，缺一不可：

• 數據力：資料生命週期管理、價值密度、跨部門流通。

• 運算力：雲-邊-端彈性調度、成本可控、分散式佈署。

• 技術力：模型選型、MLOps、內外人才雙軌培養。

• 治理力：風險框架、責任歸屬、跨部門決策機制。

• 創新力：場景轉譯、快速試錯、商業模式迭代。

• 信任力（根基）：資安、隱私、法規、倫理、模型可解釋性。

六、專家觀點精華

1. 呂正華（工總秘書長）
   「Domain + AI」而非「AI + Domain」；引爆點來自「真實痛點 + 老師傅知識」的結合。政府需提供誘因、產業需建立 Roadmap。

2. 胡筱薇（中原大學）
   提出「資料治理 1234 原則」：

• 1 個核心思維：資料必須「可創造決策價值」。

• 2 大風險門神：合規性（Compliance）＋機敏性（Confidentiality）。

• 3V 評估：Validity、Velocity、Variety。

• 4D 能力：Discoverability、Data Accessibility、Debuggability、Deployability。

七、政府四大政策建言

1. 認知導正：情境式推廣、示範場域、AI 認知工作坊。

2. 分散算力：補助 Edge AI 設備、公部門採購優先採用裝置端方案。

3. 人才重塑：應用導向認證、企業內訓補助、AI 導入工程師學徒制。

4. 主權 AI：建立「可控且開放」的模型與算力資源池，配套 AI 基本法與風險分級制度。

八、企業四階段落地藍圖

1. 準備與評估：高層共識、資料盤點、風險評估。

2. 試點驗證：單一場景 MVP、快速迭代、量化成效。

3. 擴展優化：跨部門複製、平台整合、MLOps 自動化。

4. 全面轉型：設立 AI CoE、納入 ESG 與永續 KPI、持續治理與文化重塑。

九、風險管理與治理框架

• 制度債 > 技術債：缺乏 AI 使用規範、責任機制與風險分級。

• 四大行動：資料治理生命週期、AI 風險分級、ISO/IEC 42001 管理體系、治理文化內化。

十、給不同成熟度企業的具體建議

• Unknowing AI：先做教育訓練、外部顧問盤點。

• Conscious AI：制定 Roadmap、選定高可行性場景試點。

• Ready AI：建立治理制度、引入成熟度評估、跨部門共創。

• Scaling AI：平台化、民主化、持續治理與國際標準接軌。

一句話總結

台灣產業 AI 化已走出「技術炫技」階段，下一步唯有「從痛點出發、以資料治理為根、以人才信任為本」，才能真正跨越從「知道」到「做到」的最後一哩路。

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编辑：Zero

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