一、 2026 年AI 趨勢三大關鍵字

2025年全球製造業經歷川普關稅的劇烈衝擊，AI高速發展也讓產業面臨一波波的升級焦慮。對台灣製造業而言，這既是機會也是挑戰。要抓住 AI 帶來的利多，企業首先要理解 2026 年 AI 發展的大方向。

綜合麥肯錫（McKinsey）與 KPMG 的分析，全球 AI 發展將有三大核心趨勢：代理化、邊緣化和治理化。

1.代理式 AI（Agentic AI）：從輔助工具躍升數位代理人

過去企業使用生成式 AI ，大多停留在問答對話、文案和內容摘要，偏向個人的提效工具，對公司整體助益有限。但 AI Agent 已經愈趨成熟，現在的 AI Agent 能結合企業核心流程，具備自主規劃、推理與執行複雜任務的能力，真正成為企業內部的數位代理人。

麥肯錫分析，AI 不再只是回答問題的「副駕駛」，而是可以串接系統、模仿工作流程，獨立完成目標的「執行者」，因此企業資訊架構也必須逐步轉向 AI 原生流程來設計。

2.邊緣 AI（Edge AI）：運算能力下放到終端設備

隨著 AI 推理需求快速成長，單靠雲端運算已難以支撐，邊緣 AI的應用正加速部署，讓運算能力深入終端設備，包括工廠機台、感測器和企業私有主機，不僅減少延遲，也提升商業資料的隱私保障。

預計到 2026 年，AI 推論將佔據全球資料中心算力需求的三分之二，這也帶動 ASIC（特定應用積體電路）需求爆發，可望突破 500 億美元的市場規模。

3. AI 治理（AI Governance）：從技術課題升為營運議題

AI 治理已從 IT 部門的技術課題，升級為董事會層級的營運決策範圍。隨著台灣《人工智慧基本法》與歐盟《AI 法案》的逐步成形，企業面臨更嚴格的風險管理規範，未來如果沒有建立可信、可解釋且具備問責機制的 AI 架構，將很難在國際市場立足。特別是出口導向的製造業，合規性是進入全球供應鏈的必備條件。

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二、企業 AI 應用實況

在三大趨勢推動下，AI 正從實驗性的專案，進化成深度協作、處理複雜邏輯的「數位同事」。史丹佛大學對2026 年 AI 發展的預測報告更顯示：企業的AI應用將從「通用型」轉向「垂直領域型」，從實驗室到工廠、從採購部門到銀行審核室，AI Agent 正在產業價值鏈的每一個環節默默運作。

我們可以從多個跨國內案例，看到人和 AI 數位同事協作的新模式。

• 研發：Insilico Medicine

Insilico Medicine 利用生成式 AI 全程參與藥物研發，透過演算法運算分析，縮短開發時程及提高成功率，加速創新藥品的上市及提升生產效能。全球第一款完全由 AI 開發的新藥已於 2025 年完成臨床 IIa 期試驗。

• 生產製造：信邦電子

信邦電子開發 PCBA 產品的 AI Agent 估價系統，讓過去需耗時近一天處理的 BOM 報價單，透過格式自動轉換，大幅縮短報價時間。

• 採購供應鏈：鼎新數智

導入「AI生單助理」後，採購人員拍照上傳發票，AI就可以自動辨識欄位並完成登錄，十分鐘的流程壓縮為一分鐘，被單據佔據的人力，得以轉投入更高價值的業務支援。

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導入生單助理後，可以替提高整體效益，圖源：鼎新數智

• 物流倉儲：亞馬遜

Amazon 部署結合 AI 視覺系統和力感測器的揀貨機器人，機器人進行揀貨與棧板堆疊時，可以感知抓取時的施力大小，靈巧度媲美人類手部，能處理形狀不一、脆弱的商品，擴大自動搬運的適用度與敏銳。

• 金融風控：麥肯錫

麥肯錫旗下的 QuantumBlack Labs，利用 AI Agent 改寫銀行最繁重的信貸審核流程。系統由「經理代理人（Manager Agent）」擔任核心大腦，將任務分別發送給負責數據分析、資料驗證與報告撰寫的各個「專業子代理人（Specialized Sub-agents）」，讓信貸分析師的生產力提升了 60%。

從以上案例可以發現，AI Agent 的價值並不侷限在單一環節中，從研發端的知識密集工作、製造端的流程加速、供應鏈的單據自動化，到金融端的複雜決策輔助，都可以做到流程整合。

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三、製造業 AI 導入的場景應用

儘管在全球趨勢下，企業都期待積極擁抱 AI，但人工智慧科技基金會《2025 製造業 AI 普及度調查報告》指出，台灣製造業仍處於「認知提升，應用落地有限」，製造業的 AI 規模化比例僅 22.7%，遠低於資通訊業的 39.1%，反映出產業轉型的真實落差。

製造業普遍面臨現場數據不完整、數位治理破碎等轉型瓶頸，但隨著匯率波動、地緣政治風險及能源成本壓力升高，產業更需要導入 AI 提升企業韌性和營運效率。

1.決策即時性：

面對匯率與關稅波動帶來的成本壓力，傳統企業仰賴員工在 ERP 中撈取資料、分析原料採購地，大約要耗時三天；透過 AI Agent，能整合市場資訊、企業決策判准，即時提供替代料件路徑與產線佈局建議，讓決策時間縮短至分鐘級。

這種決策型的 AI 應用，降低了企業在不確定性環境中的決策延遲。

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2.製程優化：

在工具機與金屬切削等加工領域，AI 被用於構建數位孿生模組，可預測機台在高溫運作下的物理變化並自動補償，確保微米級精度。透過IoT 物聯網結合 AI 模型，能提高設備運作預測，提高生產效能與產線配置。

3.綠色製造：

在永續轉型方面，AI 則是實現「綠色製造」的重要引擎，企業可利用 AI 監測產線能耗、自動調整參數以降低碳排，並全生命週期追蹤產品碳排，提供客户 ESG 合規證明。

四、2026 年AI轉型策略：從單點應用到流程化整合

2026 年，企業 AI 應用的競爭焦點正從「是否導入 AI」，轉移到「AI 能否融入企業流程」。過去許多企業只將 AI 用在「單點」上，用來加快某個環節的處理速度，卻忽略流程之中的斷點才是營運效率最大破口。

未來製造業 AI 如果留在單點應用，產出的效益會不斷遞減，真正的 AI 轉型必須整合整個業務鏈。鼎新的「企業流程閉環機制」正是實現這個目標的關鍵架構。

傳統 ERP 系統長期面臨功能孤島的困境，各部門數據都沒有即時流通，用人力填表格和傳遞來維繫流程運作。這種模式不僅耗費大量人力，更會因為資訊延遲和人為疏失，造成企業在面對市場異動時反應遲鈍。

閉環機制的出現，讓系統從「被動」記錄數據，進化為「主動」偵測與連動。例如，AI Agent在接單時會自動檢查逾期應收帳款、在進貨完成後即時觸發品管通知，整個流程的「大腦」開始自主運轉。

從單點應用走向流程化整合，核心在於三層能力的疊加。

• 第一層是知識封裝，將資深主管的管理經驗跟企業規章直接導入系統流程內，讓任何員工都能依照統一標準判斷，解決人才斷層與知識流失的問題。

• 第二層是智慧決策，AI Agent 不只呈現數據，而是根據客戶信用額度、庫存水位及利潤結構，給出「是否接單」或「是否需預收款」等具體建議，讓決策敏捷化、風險可視化。

• 第三層是跨職能自動流轉，當一個流程結束，系統會自動觸發下一階段待辦，取代傳統人工檢核和傳遞，採購、倉管、品管之間的協作不再需要人工追蹤和等待。

未來 AI Agent 的應用，主要是將零散的單點串聯成高效能的企業數位神經系統，圖源：鼎新數智

這套架構帶來的效益是可量化的。原本需要一到兩天的人工核對流程，可壓縮為 AI 即時協作處理；跨部門溝通成本大幅降低；客戶也能透過主動通知掌握訂單、生產與付款進度，提升整體服務透明度。

讓 AI 從助手變大腦，真正發揮 AI 的價值

KPMG 分析，企業若能將 AI 應用轉向營運核心，營運韌性將超越傳統企業的 1.5 倍以上。這也呼應了《2025 製造業 AI 普及度調查》 的核心發現：台灣製造業正處於轉型關鍵期，隨著數位基礎的補齊，未來兩年將最具成長爆發力。

總結來看，企業可採取三個行動：

第一，啟動組織體質重塑：將 AI 從技術課題提升至策略高度，建立可信且具備問責機制的 AI 治理架構。

第二，完備基礎建設：完備、可信的數據，是AI升級的基礎功課，企業需要將散落在產線與管理端的數據「點」，串聯成智慧化流程的「線」，最終織成一張跨部門的韌性營運「面」。

第三，從單點提效邁向流程整合：AI轉型歷程的起手式，通常從特定場景切入，做單點提效，但最終AI應用必須結合企業的工作流程，才能從個人工作助手進化到企業營運升級。

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參考資料：經濟部、勤業眾信、PWC、KPMG、iThome、先知科技、GeneOnline、財經新報