資策會產業情報研究所（MIC）針對台灣電子資訊製造業導入AI發展進行抽樣調查，製造業有28%已實踐AI、規劃中占46%，最希望改善績效與降低成本；2024年已導入AI者平均每家投入新台幣209萬元，估今年平均投入達236萬元，有加大投資的趨勢。
資策會MIC今天發布新聞稿，調查業者導入AI工具後的滿意度，業者導入後最有感的項目有3項，分別為增加營收、減緩缺工壓力、降低成本，但還有許多指標仍在觀察成效，滿意度較低的項目為「提升問題的可預見性」。
觀察前10名的AI應用，資策會MIC表示，依序為瑕疵檢測、瑕疵圖片標記、生產流程改進、產品開發報告、瑕疵根因分析、生產排程規劃、檢測設計缺陷、工安事故分析、製成參數最佳化、生產問題肇因分析。
資策會MIC指出，已導入AI的製造業業者有加大投資的趨勢，2024年已導入者平均每家投入209萬元新台幣，預估2025年平均投入達236萬元、2026年達261萬元，2024年到2026年複合成長率（CAGR）為11.5%。
資策會MIC產業分析師張家輔分析，約4成已導入AI業者仍在逐年加大投資力道，預估2025年有46%增加預算、2026年39%增加預算，而其他未擴大投資的業者並非削減AI預算，多數選擇維持投入，在在顯示整體製造業AI投資持續提升。
技術投資上，資策會MIC指出，鑑別式AI為製造業採用主流，2025年鑑別式AI為AI預算投入的主流技術占比73%，生成式AI僅占27%，預估2026年生成式AI投入占比將達到29%。
張家輔分析，2025年到2026年業者預算規劃仍以鑑別式AI為主，但生成式AI成長潛力值得期待。雖然業者在生成式AI應用的滿意度低於鑑別式AI、應用也較侷限在研發環節，不過，預期隨著代理AI（AI Agent）與人機協作發展，未來生成式AI將能導入在更多的製造單位與生產環節。
關注製造業AI發展的挑戰，資策會MIC點出數據仍最為關鍵。已實踐AI業者，高達8成面臨數據挑戰，尤其大型企業因組織架構大、生產作業複雜度更高，數據問題比中小型企業棘手，特別是在缺乏數據、難理解數據之間的關聯等方面。
AI發展成熟度由低至高，分別為無需求（Lv0）、規劃中（Lv1）、實驗階段（Lv2）、導入階段（Lv3）、擴散階段（Lv4），其中已實踐AI涵蓋Lv2到Lv4共3個階段。
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