台灣傳統產業在導入AI技術上面臨哪些主要挑戰？

台灣傳統產業導入AI技術所面臨的主要挑戰

台灣的傳統產業在導入人工智慧（AI）技術時，面臨多重挑戰。許多工廠仍依賴手寫紀錄和紙本管理，缺乏可供AI學習的數據基礎，導致智慧化應用難以落地。此外，許多傳統產業的設備使用年限已久，缺乏感測與聯網能力，難以與新技術對接。根據財團法人人工智慧科技基金會的調查，台灣企業導入AI的比例僅約三成，遠低於外界預期，且傳統產業在AI導入方面明顯落後於資通訊產業。

突破挑戰的案例與策略

儘管導入AI面臨諸多挑戰，部分台灣傳統產業已成功突圍，展現AI轉型的潛力。例如，中鋼公司透過導入AI技術，提高人機協作程度、開發數位助理、導入混合雲架構以及在產線運用數位雙生等策略，來提高工作效率和加速經驗傳承。台塑企業則利用AI進行智慧監測與數據分析，優化生產流程，大幅提升生產效率與產品品質。這些案例顯示，AI技術的有效應用能幫助傳統產業翻轉劣勢，建立新的競爭優勢。

領先企業的AI應用實例

中鋼公司自2014年起導入AI，累積了數百個AI專案，持續優化生產流程。「合金投料AI預測系統」與「AI智慧配煤技術」等專案，通過結合機器學習與操作員數據，精準計算最佳投料量和配煤比例，有效節省成本並提高生產效率。台塑集團自2017年起關注AI技術，將其應用於工安管理與製程優化。例如，「電子圍籬偵測系統」透過AI影像辨識，即時監測危險管制區，提升工安水平；AI生產排程系統則能自動計算最佳排程，提高訂單達成率並節省作業時間。這些實例表明，AI技術已開始在台灣傳統產業中發揮關鍵作用，推動產業升級與轉型。