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產業新知 2026-01-19

打造臺灣 AI 競爭力的十大關鍵軟體技術

從四大構面進行評估與排序：

  • 技術準備度（TRL）：離實際可用還有多遠？
  • 商業準備度（CRI）：能不能變成真正有規模的商業應用？
  • 研發可行性：臺灣的研發能量與供應鏈，有沒有機會切入？
  • 預期效益：對產業、社會與政策目標的實質貢獻有多大？

經過多輪專家評估與討論，我們最終萃取出 10 大、對臺灣未來 5~10 年產業發展具有關鍵影響力的 AI 軟體技術趨勢。

 

  1. Agentic AI（代理型 AI）：從被動回應，到主動行動的 AI 代理人 不再只是被動回答問題的聊天助手，而是能感知環境、設定目標、進行推理並自主採取行動的智能系統。它可以主動安排任務、呼叫各種工具（API、資料庫、內部系統），在多人、多系統情境中協調合作，成為新一代的數位員工。
  2. AI-Augmented Development（AI 輔助開發平台）：開發者的 AI 共創夥伴 不只是自動寫程式碼，而是從需求分析、系統設計、程式撰寫、測試到維運，全流程提供協助。開發者不會被取代，但會與 AI 共創，由 AI 負責樣板、重複性與檢查類工作，人類專注於架構、決策與業務部門溝通，形成新的軟體開發分工模式。
  3. Disinformation Security（不實資訊安全）：面對不實資訊的新型資安 不實資訊不再只是社群貼文，而是高擬真文字、影像、聲音與影片的綜合攻擊。此技術結合 NLP、機器學習、多媒體鑑識與社群網路分析，建立從內容偵測、來源追蹤，到擴散路徑分析的多層次防禦機制，是未來資安與民主治理都無法忽視的新戰場。
  4. Multimodal LLM（多模態大語言模型）：同時理解文字、圖片、聲音與影片 能同時處理文字、圖片、語音與影片，透過特徵抽取、模態對齊與融合生成，建立更接近人類的理解能力。這讓 AI 不再只活在文字世界，而能真正讀懂圖紙、看懂儀表板畫面、理解會議錄音與監視影像，打開更多實務場域的應用可能。
  5. Domain-Specific GenAI models（領域專屬生成式模型）：懂產業語言的專屬模型 重點不在於模型多大，而在於有沒有真正理解產業脈絡。透過特定產業語料蒐集、標註、微調與合規機制，這類模型能內建在地法規、專業術語與流程邏輯，從會講話的聊天機器人，進化成懂產業、懂流程、懂行規、懂風險的專業夥伴。

 

  1. Small Language Model（小型語言模型）：讓 AI 走進邊緣與終端 用知識蒸餾、剪枝與量化等技術，把大型語言模型的核心能力濃縮在參數量較小的模型中。好處是能部署在手機、機台與邊緣設備上，降低對雲端算力的依賴，更利於隱私保護與即時反應。對強調在地部署、低延遲與資安控管的臺灣製造與關鍵基礎設施，是非常重要的一塊。
  2. LLM-Oriented Ops（大語言模型營運平台）：大語言模型的營運中樞 當企業不再只用一個模型，而是多個模型、不同版本，甚至跨雲、多環境並存時，就需要一套完整的大語言模型營運平台。這包括：模型訓練與微調流程管理、部署監控與效能管理、權限控管與版本治理。它讓模型不只能用，而是可維運、可追蹤與可管控。
  3. Responsible AI（負責任的 AI）：沒有治理，就不可能有大規模導入 不再只是倫理宣言，而是要落實在開發、評估與部署流程中的具體機制，包含公平性檢測、偏誤評估、可解釋性、隱私保護、資料治理與風險分級等。對企業而言，它是 AI 規模化導入的安全護欄，因為沒有治理，就不會有真正的大規模落地。
  4. Physical AI（實體 AI）：讓 AI 走出螢幕，進入實體世界 將感知、推理、規劃與行動整合到可以和真實世界互動的系統中，是人形機器人、自駕車、無人機、AMR 等自主移動載具背後的關鍵技術。它讓 AI 從看資料、給建議，進一步在工廠、在倉庫、在醫院親自動手做，大幅改寫製造、物流、照護與公共服務的作業模式。
  5. Energy-Efficient AI Infrastructure（高能效 AI 基礎設施）：支撐 AI 永續發展的關鍵 AI 帶來的算力需求與資料中心能耗，已成為各國關注的議題。此一技術重點在於透過資料中心設計優化、邊緣運算、網路架構調整與新型硬體加速器，提升每一單位電力與碳排所能支撐的 AI 算力，成為實現綠色 AI 與 ESG 目標不可或缺的一環。

 

整體而言，這十大技術不只是單點創新，而是構成下一代 AI 生態系的系統性拼圖，涵蓋從模型與工具（Agentic AI、Multimodal LLM、SLM、Domain-Specific GenAI Models）、開發與營運（AI-Augmented Development、LLM-Oriented Ops）、治理與信任（Responsible AI、Disinformation Security）到基礎設施與實體落地（Physical AI、Energy-Efficient AI Infrastructure）。對產業而言，關鍵不在於追逐技術熱點，而是盤點自身定位與核心能力，選定關鍵切入環節，規劃清楚的技術路線與投資節奏，逐步累積企業與產業級 AI 能量。唯有如此，才能在特定領域中建立差異化優勢，從追隨者轉為具國際影響力的 AI 解決方案提供者。

 

資料來源: CIO Taiwan網站

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