2025年台湾产业AI化大调查暨AI落地指引（繁体版）_56页_3mb

台湾产业AI化大调查与AI落地指引总结

一、核心问题与数据孤岛现象

• 企业认知与落地鸿沟：70%企业未实现AI实际应用，认知多限于生成式AI工具，缺乏对本地端AI与边缘运算理解。
• 数据基础薄弱：仅5-10%企业具备可用数据，数据孤岛严重，多数企业在资料整合方面处于初级阶段。

二、主要挑战与行业差异

1. 普遍问题：

   • 数据治理不足：企业数据隐私保护意识较强，但缺乏主动治理能力。
   • 人才短缺：缺乏兼具领域知识与AI技术的复合型人才，且对“AI人才”理解偏差。
   • 应用脱节：AI被视为工具导入，而非业务核心；多数企业未将AI与企业战略紧密结合。
   • ROI评估困难：目标效益难以量化，缺乏清晰评估指标。

2. 行业痛点：

   • ICT产业：AI能力领先，但2025年调查中AI化指数下降，显示企业面临内部资源盘点的困难。
   • 零售业：多数企业将AI应用于营销，而在创新方面的尝试较少。
   • 制造业与政府机构：人才战略不足，AI应用尚未大规模展开。

三、五大核心AI能力与落地建议

1. 数据力：建立数据治理机制，从“有效性”“合规性”“即时效性”评估数据价值。
2. 运算力：推动边缘AI部署，发展本地端AI能力，并降低中小企业使用门槛。
3. 技术力：加强AI模型与平台开发能力，推动企业内部AI技能培育与平台建设。
4. 治理力：明确AI使用政策、建立风险管控机制及模型透明度标准。
5. 创新力：引导企业利用AI开发创新应用场景，提升产业竞争力。

四、企业AI导入策略建议

1. 分阶段推进：从小型实验开始，逐步扩大到跨部门整合。
2. 聚焦场景化应用：检视企业痛点与AI适用于哪个环节。
3. 制度化评估：设计健全的KPI及内部反馈机制。

五、政策建议与建议措施

1. 正确定义AI应用领域：引导企业了解实际应用场景。
2. 推动开源模型与边缘AI发展：降低技术门槛，支持中小企业使用。
3. 设立AI认证制度：培育AI技术合作商与咨询顾问。
4. 加强人才培养：系统化培训AI解决方案与本地化开发能力。

六、总结

• AI实地落地仍受阻：主要受困于数据治理、人才、产业伙伴协作等问题。
• 未来策略建议：强化治理制度、推动本地化AI解决方案、构建跨产业链生态。