關於台灣產業 AI 化大調查
「台灣產業 AI 化大調查」 由財團法人人工智慧科技基金會統籌，自 2022 年起每年定期實施，全面觀察台灣產業 AI 化的演進趨勢，為未來 AI 發展提供關鍵參考依據。
邀請來自台灣企業的高層經理人、主管及 AI 專案負責人參與，涵蓋科技製造、金融、零售、政府等十餘個產業領域。
調查深入剖析企業在 AI 導入過程中所面臨的挑戰、認知落差及未來發展關鍵行動，不僅為產業提供重要決策參考，也協助企業制定更具前瞻性的 AI 發展策略，促進台灣產業在 AI 應用上的深化與突破。
AI 化指數年度變化
生成式 AI 工具普及，推動 AI 指數躍升
「AI 化指數」以經營（Business）、人才（Talent）、技術（Technical）三大維度為評估框架，系統性衡量企業 AI 導入成熟度。
台灣產業 AI 化調查邁入第五年，整體 AI 化指數顯著躍升，總分由去年的 36.77 分攀升至 47.26 分，反映企業在 AI 工具應用與認知上的全面提升。
統計方法：採AI指數進行「集群分析」(Cluster Analysis)中的K平均數(K Means)集群分析法
2026 產業 AI 化現況分析
從觀望到實踐：台灣 AI 化正式跨越普及門檻
台灣產業 AI 化大調查依據企業的 AI 指數得分，將企業的 AI 發展階段由初階到成熟劃分為四個等級：Unknowing AI 、Conscious AI 、Ready AI 、Scaling AI 。
Unknowing AI
企業對 AI 的認識仍處於初期階段，多數員工可能聽過人工智慧，但缺乏相關知識，也不清楚 AI 的應用方式。
Conscious AI
企業已具備基礎的 AI 知識，並對 AI 的能力與限制有初步了解，但仍處於觀望與評估階段，尚未開始實際應用。
Ready AI
企業已對 AI 應用有一定認識，並具備明確的 AI 發展目標，可能正在進行 AI 專案的試驗與導入。
Scaling AI
企業不僅擁有 AI 技術與知識，且能夠成熟運用 AI 於不同專案，實現 AI 規模化應用，推動業務創新與優化。
各產業 AI 化進程出現明顯分化：
隨著技術深化，AI 已從「趨勢」正式邁入「落地」階段。數據顯示，整體產業處於 Ready AI 與 Scaling AI 的企業合計佔比已達 47.8%，接近半數企業已跨越技術門檻；而處於 Unknowing AI（完全不了解） 狀態的企業僅剩 26.8%，顯示 AI 基礎認知已在企業界廣泛普及。
這波躍升的核心驅動力，在於生成式 AI 工具的全面普及：取得成本持續下降、操作門檻大幅降低，各產業呈現以下關鍵特徵：
2026 整體 AI 化現況
各產業的 AI 發展階段呈現明顯的三層結構：ICT 獨居領先，政府機關與專業服務業居中但各具特色，營建工程／農林漁牧礦則明顯落後，產業間的結構性落差短期內恐難快速收斂。報告中將進一步聚焦領先群與落後群的結構性差異，深入探討各產業在 AI 化進程中面臨的核心困難與挑戰。
你是產業中的領先還是落後者
以各產業內部 AI 化指數平均分數為劃分基準，將每個產業的受訪企業區分為領先者與落後者兩個群體，聚焦描繪同一產業內部的結構性差異。
產業平均 AI 指數：46.32
資通訊科技(ICT)
52.7 分
產業平均 AI 指數
+ 6.38 分
較全體平均（46.32）
看似是技術最前沿的產業，內部卻正在悄悄撕裂成兩個世界。
差距從戰略開始：領先者建立 AI 治理體系、全面佈局人才與資源，搶先卡位下一輪競爭格局；另一群人卻仍靠員工個人摸索。戰局已經開打，每晚一步，距離就再拉開一截。
專業服務業
43.28 分
產業平均 AI 指數
- 3.04 分
較全體平均（46.32）
專業不再是護城河，結合 AI 才能決定誰站得住、誰被取代。
差距從心態開始：有人全面佈局培訓、產學合作與 AI 治理，將 AI 化為強化專業判斷的工具；另一群人卻有 84% 未宣佈任何策略、連 AI 都還不在議程上。戰局已經開打，每晚一步，專業壁壘就再薄一分。
零售貿易服務業
44.86 分
產業平均 AI 指數
- 1.46 分
較全體平均（46.32）
零售業的 AI 浪潮看似熱鬧，底層卻正在悄悄拉開一條資料與組織能力的鴻溝。
差距從數位基礎層就已成形：有人資料完整自有、AI 應用深入組織核心；另一群人的資料卻還鎖在廠商手中，AI 只停在員工個人使用的層次。戰局已經開打，每晚一步，市場主導權就再移轉一些。
傳統製造
43.87 分
產業平均 AI 指數
- 2.45 分
較全體平均（46.32）
傳統製造業的 AI 差距，本質上是一場資料主權爭奪戰。
差距從資料層就已成形：掌握核心生產數據者，AI 已深入製造流程；但仍有 43% 的企業資料被設備廠商鎖住，應用有限。戰局已經開打，每晚一步，資料的鎖鏈就再難解開一些。
營建工程/農林漁牧礦
26.9 分
產業平均 AI 指數
- 19.42 分
較全體平均（46.32）
看似與 AI 浪潮最為遙遠，卻也站在關鍵的起跑點上。
整個產業的 AI 應用仍近乎空白。有人已悄悄跨出第一步；大多數人在所有關鍵指標上仍是歸零。戰局已經開打，每晚一步，產業內的先行者就再拉開一截距離。
政府機關/公協會
49.31 分
產業平均 AI 指數
+ 2.99 分
較全體平均（46.32）
一場制度與技術的拉鋸戰正在上演！
差距從組織態度層就已成形：有人以 83% 的培訓率主動建構 AI 規範、推動技術落地；另一群人卻讓制度流程成為一道牆，以禁止取代治理。戰局已經開打，每晚一步，制度的慣性就再難撼動一些。
資通訊科技(ICT)
52.7 分
產業平均 AI 指數
+ 6.38 分
較全體平均（46.32）
看似是技術最前沿的產業，內部卻正在悄悄撕裂成兩個世界。
差距從戰略開始：領先者建立 AI 治理體系、全面佈局人才與資源，搶先卡位下一輪競爭格局；另一群人卻仍靠員工個人摸索。戰局已經開打，每晚一步，距離就再拉開一截。
零售貿易服務業
44.86 分
產業平均 AI 指數
- 1.46 分
較全體平均（46.32）
零售業的 AI 浪潮看似熱鬧，底層卻正在悄悄拉開一條資料與組織能力的鴻溝。
差距從數位基礎層就已成形：有人資料完整自有、AI 應用深入組織核心；另一群人的資料卻還鎖在廠商手中，AI 只停在員工個人使用的層次。戰局已經開打，每晚一步，市場主導權就再移轉一些。
營建工程/農林漁牧礦
26.9 分
產業平均 AI 指數
- 19.42 分
較全體平均（46.32）
看似與 AI 浪潮最為遙遠，卻也站在關鍵的起跑點上。
整個產業的 AI 應用仍近乎空白。有人已悄悄跨出第一步；大多數人在所有關鍵指標上仍是歸零。戰局已經開打，每晚一步，產業內的先行者就再拉開一截距離。
專業服務業
43.28 分
產業平均 AI 指數
- 3.04 分
較全體平均（46.32）
專業不再是護城河，結合 AI 才能決定誰站得住、誰被取代。
差距從心態開始：有人全面佈局培訓、產學合作與 AI 治理，將 AI 化為強化專業判斷的工具；另一群人卻有 84% 未宣佈任何策略、連 AI 都還不在議程上。戰局已經開打，每晚一步，專業壁壘就再薄一分。
傳統製造
43.87 分
產業平均 AI 指數
- 2.45 分
較全體平均（46.32）
傳統製造業的 AI 差距，本質上是一場資料主權爭奪戰。
差距從資料層就已成形：掌握核心生產數據者，AI 已深入製造流程；但仍有 43% 的企業資料被設備廠商鎖住，應用有限。戰局已經開打，每晚一步，資料的鎖鏈就再難解開一些。
政府機關/公協會
49.31 分
產業平均 AI 指數
+ 2.99 分
較全體平均（46.32）
一場制度與技術的拉鋸戰正在上演！
差距從組織態度層就已成形：有人以 83% 的培訓率主動建構 AI 規範、推動技術落地；另一群人卻讓制度流程成為一道牆，以禁止取代治理。戰局已經開打，每晚一步，制度的慣性就再難撼動一些。
關於大調查
調查對象
瞭解公司應用AI情形之企業代表，如部門主管或相關專業領域代表
調查期間
2026年1月31日至2026年3月18日
調查方法
透過 AIF 電子報系統及合作夥伴，針對 AIF 會員與核心利害關係人進行深度邀請。調查採雙軌並行：多數樣本由專業人員現場引導受訪者逐題填寫，以確保理解一致
樣本數
共228家企業
所屬產業
受訪者職稱
