NEAT 論壇聚焦 AI 軟硬整合！資料治理、算力部署與生產排程三面向，探討製造業 AI 應用及海外服務條件

台灣新經濟連盟協會（NEAT）於 2026 年 10 月 29 日在南港老爺行旅舉辦「台灣 AI 產業升級系列論壇」第三場活動，與亞矽暨 AI 政策執行中心合作推動，TAIWANinside 擔任協辦媒體與執行單位。論壇以「AI 軟硬整合，如何實現？」為題，邀集資料平台、硬體、排程及產業服務業者，從製造現場需求出發，討論技術分工、方案整合，以及拓展海外市場需要的維運與客戶服務能力。

本場延續 8 月 20 日工廠 AI 導入及 9 月 4 日半導體供應鏈共同出海的討論。與會講者指出，企業採用 AI，須先確認要改善的工作、可用資料及驗收方式，再評估模型、算力與應用工具。資料定義、員工使用、流程調整與後續維護，都會影響應用能否持續運作。

資料治理先行，讓應用回到企業流程

MICH 解決方案架構師黃筠翔表示，AI 的價值需要從技術功能延伸至工作成果。新工具若增加員工負擔，卻沒有改善原有作業，就難以持續使用。資料整合、應用開發、產業知識與客戶服務各有專業要求，業者須明確分工，讓方案配合企業流程，並具備後續維護能力。

MICH 資深 AI 工程師黃偉恩進一步說明，企業即使已有資料，仍須確認資料表與欄位代表的業務意義，建立資料字典與讀寫權限，並管理資料、模型及運算資源。結構化與非結構化資料完成整理後，仍需熟悉現場的人員確認內容，才能支援後續應用。

算力與排程依需求配置，投資評估納入維運

安提國際產品部副理施良岳指出，高併發服務、長上下文分析與互動式推理，對運算量、回應時間及擴充能力各有要求。企業應先確認工作負載，再評估雲端、地端或混合部署；比較投資時，也須納入軟體開發、電力、散熱、服務與長期維護成本。

宇清數位智慧資深副總經理林家正表示，生產規劃與現場排程處理的時間範圍不同，交期、物料、產能及換線等限制，都會影響計算結果。自然語言介面可協助使用者提出需求及調用工具，專業演算法則依資料與現場條件進行計算。企業可依產線複雜度與預期效益，決定分階段導入的範圍。

從跨產業案例看合作分工與方案輸出

德好將執行長周育德以食品、畜牧及造紙業經驗說明，不同產業的效期、報廢、供料、環境及機台條件各異，導入團隊應先與企業確認問題，再決定需要哪些資料與處理方式。綜合座談由張育寧主持，與談人並就投資回收、硬體擴充、設備來源、資料清理與部署方式交換意見。

論壇討論顯示，方案輸出除了技術整合，也需要回應不同市場的客戶稽核、設備與資料管理要求，安排當地支援及長期維運。NEAT 透過三場論壇，讓製造業者與技術服務團隊直接交流；相關企業意見並整合為《企業 AI 導入意見徵集與政策回饋》，提出改善政策資訊取得、補足數據基礎與推動人力，以及媒合海外合作夥伴等建議。

與談人於圓桌座談交換製造現場的導入經驗，討論AI方案如何配合企業流程，以及後續維運與服務需求。

關於NEAT台灣新經濟連盟協會

NEAT串聯新經濟領域的企業與專業人士，關注AI、區塊鏈、雲端、資料、電商與ESG、金融科技等主題。NEAT透過跨產業合作、國際交流及商務連結，協助會員把技術能力轉化為可執行的合作專案。