ivendor科技聯盟分析師Howie Su
製造業導入AI不是新鮮事，但仍有許多企業躊躇不前，無論是資料數量不足或是資料品質有差異。但反觀全球，AI發展速度越來越快，屆時導入AI已經不是趨勢問題，而是營運問題。
人工智慧快速成長的三大原因
人工智慧的成長速度近幾年快速擴張，其原因有幾個：第一，全球的數據量持續成長，研究機構預測，2025年全球新出現數據量或將超過160ZB，而企業累積的數據量將超過消費者的數據量；第二，在雲端與程式工具的進步下，數據品質越來越好，可用性也逐年提升；最後，企業開始用AI獲利，無論是預測消費者行為或是建立新服務類型，我們可以看到Amazon、Meta、特斯拉等公司善用AI獲取更多利潤。同時，許多提供AI服務的新創也逐漸進入市場，在企業轉型上發揮一臂之力。
企業導入人工智慧不僅降低成本而已
專注於投資台灣AI的創投-蜂行資本(Hive Ventures)指出，工業、醫療、金融是全球AI應用層面最廣的前三大產業，而台灣企業在人工智慧（AI）導入上，近80%的業者已開始行動，調查指出，台灣200～500人規模的公司在導入AI解決方案最靈活，打破我們認為只有大企業能把AI做最好應用的印象。另外值得一提的是，該份調查也指出企業在導入AI並非只有降低成本的目的(15.4%)，更多的是提高組織效率(36%)與增加新的營收(24.5%)，可見許多業者的思維也逐漸轉變，降低成本與增加營收並行。
台灣製造業導入AI趨向多元化
台灣人工智慧協會在《AI加值智慧製造線上技術研討會》中指出，在遠距協作、少量多樣的需求下，業者在生產品質、調整製程參數、產能調控上最為關鍵，許多傳統老師傅具備相當強悍的技術掌握也可以藉機透過AI模組化開始知識保存。公司單是導入自動化還不足夠應對轉型，必須投入數據庫建置與AI，把人的五感融入機械手臂，繼續傳承老師傅的經驗。當然，現在積極轉型的業者並非只有電子製造業，許多食品、能源、營造、機械等產業也開始佈局人工智慧，無論是應用還是產業種類未來將會更趨向多元化發展。
