AI是21世紀的工業革命，企業應用AI煥新生產與營運流程，可大幅提升競爭力。當大企業擁抱AI之際，中小微企業囿於資源，在AI應用上多顯得力不從心。工研院運用AI影像分析與自然語言處理等多模態模型核心技術，結合公協會、資服業等生態系，助2,000家中小企業成功受惠AI技術，獲工研菁英產業化貢獻獎金牌。
AI技術不斷迭代更新，但如何將高深莫測的演算法真正落地到千百種不同的產業情境，才是AI能否幫助產業升級的決勝關鍵。不過，讓人好奇的是，產業核心知識不同，AI在不同行業的應用也各有巧妙，如何兼顧效率、適配性，讓廣大中小微企業也能受惠AI，本身就是一個Know-how。
工研院團隊深耕AI領域超過10年，有豐富產業落地經驗並銜接其AI核心技術，不僅成功帶動超過2,000家企業受惠AI技術，更將AI解決方案無縫整合至金屬加工製造業、塑膠射出成型業、金融業、零售業、餐飲業、旅宿業、美容業以及運動休閒等產業中。
「了解產業痛點是AI落地產業的重點，」工研院資訊與通訊研究所組長王恩慈指出，團隊有一批深入了解各行各業知識的跨領域人才，並與不同領域專家合作，由他們扮演橋梁，將企業第一線遇到的痛點、業務流程與後端的AI演算法進行銜接，並與既有的資服業者、企業資源規劃（ERP）系統商、軟體服務（SaaS）平台商、硬體設備商深度合作，發展出創新商業模式，協助AI導入百工百業。
深耕製造業 從經驗傳承到成本控管
在製造業中，AI導入往往直接關乎降低成本與提升良率。王恩慈以傳統金屬加工業為例，其生產排程作業牽涉到工件的品質、交期，設備產能、熱處理批次與能源消耗等因素，高度仰賴資深員工的經驗心法。
工研院將寶貴的現場領域知識與最佳化演算法結合，並與ERP業者合作，將訂單、交期、設備能力及能耗管理等關鍵參數納入運算，讓智慧排程模組可整合於ERP系統中，自動產生最佳化排程方案。再透過公協會的力量，迅速將此智慧排程解決方案擴散到金屬加工產業。
在塑膠射出成型產業中，模具異常、成型品質不穩定與非預期停機是主要痛點。工研院導入創新紅外線熱像儀與邊緣AI運算技術，即時監測模具溫度分布與成型狀態，及早辨識異常熱特徵並提出預警，有效降低停機風險與重工成本。
考量到產業成本敏感度高，工研院團隊在設計解決方案時，進行嚴格的成本控制，並整合硬體製造商與物聯網（IoT）平台，以極具競爭力的價格打造全新的商業模式。
重塑零售與金融 效能提升與無人化創新
對於規模較大、資料較為豐富的金融業與零售業，工研院的解決方案則聚焦於提高效率與打造嶄新消費者體驗。
工研院與統一超商合作長達3年，成功打造拿了就走智慧商店解決方案。由於貨架上商品的陳列密度攸關店家獲利，陳列愈緊密，營收潛力愈大，但這也對AI影像辨識帶來極大挑戰。團隊透過技術迭代，從第一代的智慧層板（重量感測）搭配影像，逐步演進到現今的純視覺辨識方案。
「最新的拿了就走智慧商店解決方案應用在Xstore 9，單店布建140支攝影機，完全不需追蹤消費者臉部特徵，而是專注於分析手部姿勢與物品特徵。即使多位顧客同時進店挑選，系統也能精準識別顧客拿取或放回的商品，準確率高達95%以上，貨損率甚至低於一般傳統門市，」王恩慈說明。
在金融業，工研院協助建置企業知識檢索。國內某金控集團包含壽險、證券、銀行等眾多子公司，內部擁有海量的營業規範、商品條文與DM文件，工研院運用深耕20多年的自然語言處理技術，打造金控專屬企業大腦，能精準理解員工提問的語意，將龐大文本與圖片進行切片處理，加快搜尋配對速度。這套系統成功縮短企業同仁查找知識速度，效率大幅提升5成，現逐步從單一子公司擴散至全集團。
客戶行為標籤化 幫服務業了解客戶
對於餐飲、旅宿、美容業、運動休閒等服務業而言，AI導入的終極目標就是提升營收，「愈了解客戶，就能賣給他愈多東西，」王恩慈說，因此建立客戶行為標籤，就成為AI導入重點。
全國有高達17萬家餐飲業者，要讓巷口麵攤或小型早餐店導入AI系統簡直是天方夜譚，因此工研院與市場上餐飲業SaaS平台商合作。對終端餐飲業者而言，他們只需繼續使用原有的服務平台，就能啟用AI功能。系統透過蒐集消費者的交易歷程，建立客戶行為標籤，進行精準的優惠券發放與搭售推薦。
例如，針對特定客群發送優惠券，或在點餐頁面即時推薦相關小菜，此舉成功為餐飲店家提升19%至25%的客單價。「找到對的人，塞對的東西給他，營收自然往上，」王恩慈一語道破餐飲業導入AI的核心價值。
而旅宿業者的痛點則是每筆訂單約15%至20%的利潤被訂房平台抽走，團隊協助旅宿業者整合CRM系統，並透過AI建立客戶活躍度、消費頻率、消費金額分析的RFM模型與回購預測，對會員行為進行深度標籤化。接著，發送專屬的套裝行程優惠給目標客戶，原本讓平台抽走的佣金，可以直接回饋給消費者，也成功讓飯店6個月的直接回住率提升13%。
美甲、美髮、美容業者也能因AI受惠。工研院協助在設計師排班系統上加入AI預測模型來分析客戶的爽約率（No Show）。若系統預測某客戶爽約率高，店家就能透過收取訂金或調整價格等不同的自主商業策略，減少閒置時段的損失。工研院也協助平台業者導入AI視覺技術，讓客人在染髮前透過手機拍照，直接進行多款髮色的AR即時替換，大幅升級消費者的服務體驗。
工研院也成功跨入運動休閒產業，協助三鐵賽事主辦單位，針對每一位參賽者建立360度的全方位標籤，因為一個參賽者從賽前訓練、裝備購買、參加跑團，到賽事當天的住宿、餐飲、腳踏車載運等，每個環節都是商機。AI系統能根據參賽者的輪廓，進行跨域搭售與折扣券發放，將龐大的賽事人流直接轉化為金流，再往下串接賽事當地的消費商家，建構出一個互利共生的龐大生態系。
AI For Good 落實資訊與醫療平權
應用AI於公益，也是團隊的一大亮點。臺灣約有14萬左右的聽障人士，然全臺合格手語翻譯員僅600多人，人力缺口嚴重，為協助聽障者的資訊平權，工研院與公共電視合作，開發「手語虛擬主播系統」，將氣象預報文本，自動轉譯生成為具備高度擬真人物演示手語的影片，未來還將應用於緊急防災警報、交通狀況更新等服務。
此外，團隊也攜手公益團體與偏鄉診所，使用工研院研發的「糖尿病視網膜病變 AI 輔助診斷與偵測」技術，幫助基層醫師進行視網膜病變篩檢。2025年度篩檢的3,170多名糖尿病患中，超過300名眼底異常患者，已轉介至眼科醫師進一步診斷，實現偏鄉的醫療資源平權。
賦能資服業者 AI快速擴散水到渠成
短短3年，累積達2,000多家企業受惠AI的成果，王恩慈坦言，成功秘訣在於賦能資服業者。面對龐大的中小企業市場，工研院選擇退居幕後，將AI演算法包裝成模組，嵌入到各大資服業者、ERP廠商、SaaS訂閱平台既有產品中。
「由於不少資服業者本身也是中小企業，缺乏自建AI團隊的資源，因此雙方合作可謂水到渠成。由資服業者提供資料與通路，工研院提供AI技術，共同創造出全新的商業模式，讓AI無縫接入每個終端商家的日常營運。」王恩慈與團隊借力使力，收效快速。
對於中小微企業導入AI，身經百戰的王恩慈也提出以下建議，「許多企業主往往會覺得導入單一AI應用導入，距離營收成長太過遙遠、ROI不明，導致不願買單，」事實上，企業不應只做單點局部優化，而應展開多點布局。例如在製造業中，前端萃取老師傅知識、中端導入瑕疵檢測、後端交由AI處理報價，將整條生產到銷售的流程打通，企業主就能看見整體營運的質變與實質營收提升。
從工廠的排程系統，到美髮沙龍的爽約預測，AI對企業的幫助可以說是無所不在。而工研院用扎實的技術與跨領域的知識，證明AI並非大企業才玩得起。只要找對痛點、選對合作夥伴，中小微企業同樣能在這波AI浪潮中乘風破浪，迎來無窮的成長動能。
（本文是由工業技術與資訊授權轉載）
