文／林裕洋 本刊特約記者 圖／Shutterstock
自2022年底生成式AI技術展現令人驚艷的能力，AI專案已從過去偏向實驗性質的新工具，轉變為企業推動營運效率、商業創新與決策優化的重要核心能力。
從2019年底COVID-19疫情爆發開始，全球製造業開始面臨缺工、供應鏈重組等挑戰，近幾年則因資深員工陸續退休等問題，過去仰賴人力經驗進行設備調校、異常排除與製程優化的模式，陷入經驗與技術難以傳承的挑戰。加上ESG成為全球關注的議題，製造業對於生成式AI的需求正急劇攀升中。
儘管過去幾年，企業推動AI專案多半停留在PoC驗證、單點應用階段，如客服聊天機器人、影像辨識瑕疵檢測或數據分析自動化等。
然而隨著大語言模型快速成熟、運算資源持續提升，以及企業收集的資料量大幅增加，生成式AI正逐步成為製造業實踐智慧製造願景的重要核心。
AI超級運算平台崛起，加速建立智慧化底座
在2025年底Gartner公布的2026年十大AI戰略技術趨勢中，「AI超級運算平台」、「多智慧體系統」、「特定領域語言模型」、「AI安全平台」與「機密運算」等關鍵技術，正在構築企業下一世代數位架構的雛形。
在前述眾多戰略技術中，最受關注莫過於AI超級運算平台的崛起。這代表企業不再僅依賴單一雲端環境，而是可透過整合高效能運算（HPC）、GPU叢集、專用AI晶片與混合雲架構等做法，逐步建立可支撐大規模模型訓練與即時推論需求的算力基礎。
對向來保守的製造業而言，專案團隊可先透過數位孿生技術進行生產模擬工作，如預測不同製程參數對良率與能耗的影響，藉由即時分析產線資料的方式，自動調整排程與資源分配。此外，藉由邊緣運算技術，生產設備將具備執行AI推論服務的能力，能有效降低延遲與風險，確保產品或原物料的品質穩定。
以推動智慧製造速度最快的半導體產業為例，早已開始運用AI運算平台結合設備感測數據與製程模擬分析，縮短參數調校時間，並提前預測異常狀況。藉由此種自動化流程取代過往仰賴資深工程師經驗的做法，正是先進製程良率能快速提升的關鍵。
如台積電即直接在官網表明，該公司正藉由智慧化的生產系統，持續推動卓越製造。智慧製造技術廣泛應用於精實生產、人員生產力、機台生產力、製程與機台控制、品質防禦、機器人控制等方面，從而有效提升品質、生產力、效率和彈性，並加速全面創新。特別是利用先進的AI演算法優化最先進製程技術的學習曲線，加速製程控制技術創新，使變異收斂至原子級精準度，進一步鞏固並擴大與競爭者的領先優勢。
多智慧體系統成熟，決策模式迎來改變
長期以來，企業的流程高度仰賴人工協調，只是背後也存在溝通上的時間落差，難以及時回應突發狀況。2025年AI代理人興起，其可依照預先設定參數自主運作，早已逐步被應用於負責設備監控、品質分析、供應鏈調度與訂單預測等情境。搭配2026年「多智慧體系統」技術日益成熟，可望在系統內部協作完成決策，也代表企業決策模式將從「人為主導」轉向「人機協作」。
尤其當急單、短單成為新常態後，在電子組裝、PCB等產業情境中，愈來愈多業者已在產線運用AI分析設備稼動率、換線時間與訂單變化，自動調整訂單的生產排程順序。當業者接到客戶發出的急單需求時，系統能即時分析當前生產排程狀況並重新調整資源配置，無需仰賴生管人員花費數小時調整與協調。
除此之外，AI亦被用於設備監控與預測性維護等情境中。產線人員運用AI分析震動、溫度與運轉參數後，可精準掌握設備的健康狀況，預先排定維修日期，避免突發停機影響交期。
對高度依賴設備穩定性的製造產線而言，這類AI應用帶來的不只是效率提升，更是降低營運風險的重要手段。
AI安全成新課題 機密運算強化資料防護
隨著駭客攻擊手法持續演進，全球各地持續爆發嚴重資安事件，也讓資安從IT部門的例行性工作，升高為企業經營與營運韌性的核心課題。特別在生成式AI快速融入企業流程之後，新安全風險也隨之浮現，包括模型中毒、提示注入攻擊、敏感資料外洩，以及模型遭未授權存取等問題，皆讓AI安全成為企業無法迴避的重要挑戰。
在此背景下，「機密運算」逐漸受到產業重視，並被視為下一階段AI基礎架構的重要安全技術。此技術核心概念是透過硬體層級的可信執行環境，在資料使用與模型運算過程中，仍維持加密與隔離保護。即使AI模型部署於雲端或第三方環境中，企業依然能確保資料完整性、機密性與運算安全，降低AI時代下日益複雜的資安風險。
除了底層基礎架構之外，AI安全治理平台也開始成形。企業可透過相關平台統一監控內外部AI應用、追蹤模型行為，並建立稽核與審計機制。這也代表，AI導入已不再只是單純的技術部署，而是涉及治理、法規遵循與風險管理的企業級工程。
地緣政治衝突攀升，加速AI賦能製造
近年美中科技戰、地緣衝突與全球供應鏈重組，也讓製造業重新思考數位架構布局。過去企業多半追求最低成本與最高效率，但如今愈來愈多企業開始重視「供應鏈韌性」與「資料主權」。Gartner預測，2030年歐洲暨中東地區將有超過75％企業，把虛擬工作負載遷移至降低地緣政治風險的解決方案，帶來新一波AI賦能製造。
所謂「地緣式遷移」，即將工作負載遷移至主權雲或區域資料中心，以降低政治與法規風險。對高度參與全球供應鏈的製造業而言，這不僅關乎效率與成本，更涉及企業存續與客戶信任。除此之外，數位溯源技術亦快速發展。從軟體物料清單（SBoM）到AI生成內容標記，企業需確保數位資產來源可驗證、過程可追蹤，也讓供應鏈透明度成為企業競爭優勢之一。
效率優先走向韌性優先，AI成供應鏈重構關鍵
回顧過去曾長達3年的疫情期間，許多企業深刻體會到供應鏈中斷所造成的衝擊，從缺料到塞港再到國際局勢變化，都可能直接影響交期與生產節奏，帶動經營模式從過去追求極致效率，逐漸轉向重視韌性與彈性的經營思維。
所謂數位韌性是指企業遭遇供應鏈中斷、資安威脅、地緣政治與政策變動時，仍能維持營運穩定、迅速調整並持續恢復的整體實力，而AI則是此目標的關鍵技術。企業透過即時數據分析、預測模型及自動化決策機制，不僅能更早辨識潛在風險，亦能在市場變化發生時快速調整生產、採購及營運策略，大幅提升整體應變能力。
隨著生成式AI、大語言模型與自主化系統快速成熟，AI已不再只是提升效率的數位工具，而是逐步成為重塑營運模式、供應鏈管理與決策流程的核心基礎能力。當全球產業環境持續面對缺工、地緣政治與淨零轉型等多重挑戰，能否建立兼具智慧化、彈性與安全性的數位能力，將成為企業未來能否持續維持競爭優勢的重要分水嶺。