2025年台湾产业AI化大调查暨AI落地指引（繁体版）

022025 台灣產業 AI 化大調查暨 AI 落地指引人工智慧（AI）已成為全球產業升級與組織創新的核心技術之一。然而，AI 的導入並非只是引進新工具或套用模型，更是一場牽涉到資料、流程、組織與治理的深層變革。為了掌握台灣產業在 AI 發展中的實際需求與挑戰，人工智慧科技基金會（AIF）自 2022 年起持續每年進行《台灣產業 AI 化大調查》，是由產業端發動、獨立第三方非營利組織進行的長期研究。希望透過系統化的觀察與趨勢剖析，為台灣產業提供一面映照自身 AI 化現況的鏡子，也作為政策制定與技術應用的參考依據。2025 年的調查聚焦於「AI 在企業落地的關鍵」，調查進行時間為 2025年 1 月至 2 月底。調查結果顯示，雖然企業對 AI 的關注與認知已明顯提升，但從「知道 AI」到「用 AI」之間，仍有一道難以跨越的實踐鴻溝。比對歷年來調查結果，結合 AIF 實際輔導企業的經驗，並多方請教業內專家。可以發現雖然 2025 年有政策大力協助，培育許多人工智慧人才，但是如何從「聽到 AI」、「知道 AI」、「做到 AI」，到全面佈署導入 AI，仍然有幾個常見的環節難以跨越。例如：· 不了解應用場景的重要性，誤以為 AI 如同過去使用過的套裝軟體系統，只要導入、學會操作，就能立即看到效果；· 雖然缺乏 AI 人才，但不知道什麼是真正的 AI 人才，也不確定進來公司後的真正職能· 缺乏對模型訓練、推論、裝置端 AI 與雲端 AI 等技術關鍵詞的準確認識；· 資料尚未整合或無明確治理策略，卻急於上線應用；· 重視外部工具導入，卻忽略內部組織能力的培養與明確策略。雖然這兩年因生成式 AI 熱潮帶動企業競相投入，但仍然無法突破這些環節。因此，AIF 集合多年企業輔導經驗，統整 AI 應用專家之建議，針對《台灣產業 AI 化大調查》的數據洞察，首度推出《企業 AI 落地指引》，提供可依循執行的落地路徑與實踐框架。本指引的目的本指引建構於歷年 AI 調查資料與實務輔導經驗之上，旨在協助企業與決策者在導入 AI 的過程中，掌握正確的知識架構、建立應用步驟、強化風險辨識、推動跨部門整合，並依據不同成熟階段設計合適的導入策略。其核心目標為：1. 釐清 AI 導入的基本條件與技術語言：協助企業釐清如裝置端 AI、雲端AI、模型訓練與推論等技術核心觀念，避免誤用誤判。2. 辨識產業適配性與階段目標：根據企業所處的 AI 成熟階段（Unknowing、Conscious、Ready、Scaling），提供每個階段對應的行動建議。3. 提升資料治理與安全防護意識：回應調查中顯示的資料交換策略、AI 資安認知落差等盲點。4. 促進內部能力建構與永續發展：協助企業評估現有人才、流程與組織是否具備 AI 化所需的能力條件與持續學習體系。縮短認知差距，打造 AI 落地的實踐路徑P R E FA C E032025 台灣產業 AI 化大調查暨 AI 落地指引為便於不同規模與產業類型的企業應用，本指引設計具備以下三個特性：· 分階段導航：企業可透過自我評估工具定位所處的 AI 成熟度（Unknowing、Conscious、Ready、Scaling），快速理解自身當前應聚焦的課題與風險。· 跨部門功能整合：內容涵蓋從決策、技術、營運、人才到治理的多元面向，幫助企業從營運策略連結 AI 策略的整體觀，從第一個明確可行的步驟著手，逐步建立應用 AI 的知識、經驗與信心。· 實作導向建議：每章節提供具體的操作建議、案例對照與常見陷阱提示，避免紙上談兵，協助企業真正從「想做 AI」走向「會做 AI」。在 AI 普及的關鍵時刻，產業不僅需要科技，更需要一條明確可行的路徑。誠摯期待本指引能協助企業縮小認知差距、補齊治理漏洞、加速人才培育，讓 AI 在台灣真正落地，穩健發展，並在安全可控的前提下持續創造價值。財團法人人工智慧科技基金會執行長P R E FA C E042025 台灣產業 AI 化大調查暨 AI 落地指引C H A PTER 012025 台灣產業 AI 化調查結果C H A P T E R 03行動方案42 政府建言45 企業行動建議48 風險管理與影響評估C O N T E N T S目錄51 AI 化程度四大群體導入建議A P P E N D I X附錄C H APTER 02AI 落地指引21 AI 落地關鍵的五大能力專家建議：中小企業轉型思考22 呂正華：從「知道」到「做到」 尋找產業 AI 化的引爆點專家建議：數據治理如何進行25 胡筱薇：好數據才能讓 AI 真正落地，「數據治理 1234 原則」創造轉型價值專家建議：軟體轉型勢在必行29 周幸蓉：不是「為了 AI 而 AI」，強化企業韌性才是關鍵專家建議：從算力到 AI 能力的提升32 吳漢章：不只是有算力，而是怎麼創造價值專家建議：管理者的轉型心法35 葉福海：AI 不只是工具導入，而是重塑流程、人才與資料的治理思維專家建議：台灣產業 AI 新機會38 劉思泰：善用終端 AI 軟硬整合掌握智慧轉型契機2025 台灣產業 AI 化調查結果CHAPT ER 01062025 台灣產業 AI 化大調查暨 AI 落地指引2025 台灣產業 AI 化調查結果C H A PT E R 01「台灣產業 AI 化大調查」透過企業 AI 能力評估，從「經營策略」、「人才培育」及「技術應用」三大面向進行分析，綜合評分後，將企業劃分為「Unknowing AI」、「Conscious AI」、「Ready AI」與「Scaling AI」四個發展階段，以反映企業在 AI 認知與應用上的不同成熟度。調 查 結 果 顯 示， 過 去 兩 年 來， 台 灣 企 業 對 AI 的 認 知 顯 著 提 升，「Unknowing AI」企業比例從 45.5% 降至 39.4%，「Conscious AI」則增長至 31.7%，顯示 AI 相關知識正在企業間逐步擴散。然而，「Ready AI」與「Scaling AI」的比例未見顯著增長，反映出企業在 AI 技術落地應用上仍面臨瓶頸，目前仍有七成企業未能跨越 AI 實際應用門檻，導入進程明顯受阻。企業 AI 認知提升，應用落地成關鍵挑戰許多企業期望透過 AI 提升營運效率、優化決策或創造新商機，然而，在實際執行層面，仍面臨技術資源不足、內部數據整備尚未完善，或缺乏 AI應用策略等根本性挑戰，這些問題與企業的數位轉型發展階段息息相關。AI導入並非單一技術升級，企業 AI 化的進程，往往取決於數位轉型的成熟度。唯有數據基礎建設完善、內部數位文化成熟，AI 才能真正發揮價值。整體而言，企業 AI 化進程的遲滯涉及策略規劃、技術認知與人才發展等多重因素。以下將進一步分析影響企業 AI 落地的關鍵挑戰，並探討如何縮短企業從 AI 認知到 AI 應用的落差，以加速台灣產業 AI 化進程。Business 經營Talent 人才Technical 技術產業 AI 化指數2022 年2023 年2025 年年度整體平均分數變化單位：平均分數各發展階段家數占比單位：%，因統計結果有四捨五入的情形，故加總數字可能產生小數點的誤差2022 年2023 年2025