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產業別：人工智慧應用服務產業 產業痛點： 在晶圓研磨設備中，零件異常會直接影響機台的運作，可能導致設備損壞並進一步損毀晶圓產品。此問題主要來自於無法即時偵測設備中的異常情況，例如部件磨損、震動異常或過熱現象等，導致維護工作未能及時進行，增加停機風險及維修成本。此外，異常問題也會影響晶圓的製程品質，使得不良率增加，進而延誤生產計劃，影響整體產能。 導入AI效益： 結合物聯網技術，系統可以即時監控設備的運作狀態，蒐集並分析大量設備運作的資料，從而提前預測出可能的故障。這樣的預測性維護有助於設備在故障發生前進行檢修和保養，避免因突發故障導致生產中斷，進一步減少因設備問題帶來的生產品質問題，以及降低維修成本、提高整體生產效率，讓企業能夠更有效地管理設備，實現穩定的生產營運。 常見AI技術： 類神經網路，如：多層感知器。

產業別：人工智慧應用服務產業 產業痛點： 臺灣音樂產業目前面臨多語內容產生和本土特色結合的困難，特別是在製作具有臺灣文化背景的音樂或視覺素材時，缺乏合適的技術工具來支援這些需求，導致創作者無法有效打造出具代表性的作品。此外，技術人才匱乏以及技術成本高昂，讓許多中小型音樂製作公司難以負擔這些新科技的導入與應用，進而阻礙了數位音樂內容的多語化及智慧化發展，影響了整體產業競爭力的提升。 導入AI效益： 系統能夠生成具備不同語言及種族特徵的人工智慧擬真人像影音內容，這將顯著提升臺灣音樂產業在全球市場的競爭力。 系統可以快速生成適合各種語言和文化背景的內容，滿足不同市場的需求，同時減少傳統製作過程中所需的人力和時間成本，具體應用包括在音樂MV、社交媒體內容、直播等多媒體平台上。 常見AI技術： 平台，如：集仕多LipsThink語音情緒識別技術、face landmark面部標誌技術hellip等。 nbsp

產業別：人工智慧應用服務產業 產業痛點： 傳統搜尋引擎無法有效理解消費者的需求和偏好，常導致搜尋結果不夠相關或是過於廣泛，消費者在尋找特定產品或服務時需要花費大量時間和精力。尤其在大型百貨或綜合商場中，商品種類繁多，使用者難以快速定位所需產品。此外，搜尋結果可能導致消費者獲得不正確的商品資訊，影響購物體驗並降低滿意度。 導入AI效益： 系統會根據顧客的搜尋歷史、購買行為和偏好，提供更符合個人需求的商品推薦，進而提升顧客的個人化消費體驗。同時，系統能夠即時更新搜尋結果，確保顧客獲取的商品資訊是最新的，避免提供錯誤的資訊，增強顧客對購物平台的信任感與滿意度。此外，這也有助於減少顧客尋找產品的時間，提升整體購物效率。 常見AI技術： 平台，如：宇匯知識科技的電商成效優化解決方案。 nbsp

產業別：人工智慧應用服務產業 產業痛點： 隨著元件尺寸逐漸縮小且生產量持續增長，製程中出現的缺陷如印刷偏移、髒污、破損及暗裂等情況日益增多。這些缺陷的特徵與形狀、位置都各不相同，難以用傳統的自動光學檢測（AOI）系統進行準確檢測，導致許多問題無法及時發現。這使得工廠在生產過程中，面臨產量降低及產品品質不穩定的風險，並增加了生產中的能源耗費與成本。 隨著製造技術的進步，元件的精密度越來越高，這也使得傳統依賴人工目檢的方式不再足夠。人工檢測不僅效率低下，且在面對小尺寸、高精度元件時容易出現漏檢或錯誤判斷。這種依賴人工的檢測方法無法應對當前產業對高品質和高產量的要求，進一步限制了製造業的效率提升和競爭力。 導入AI效益： 透過系統實現即時檢測，有效降低人力資源的依賴，避免人工檢測中的錯誤和遺漏。在製程中，系統可以自動學習不同的缺陷模式，並能夠準確地識別出各類產品的瑕疵，如尺寸偏差、表面損傷或製程異常等。這不僅能減少不良品的產生，還能提高整體產品的品質和一致性，減少退貨或重新加工所造成的資源浪費和生產成本的增加。 常見AI技術： 卷積神經網路，架構如：YOLO、ResNet。

產業別：人工智慧應用服務產業 產業痛點： 客服人員經常需要回答相同的問題，如客戶詢問營業時間、房間設施、訂房方式等。這些問題需要客服人員一一回應，導致他們無法集中處理更複雜的問題，進而增加了服務的負擔與時間成本。對於高峰期或繁忙時段，這樣的情況更加明顯，降低了整體客服效率，也影響了客戶的體驗與滿意度。 在繁忙時段，客戶可能因無法快速取得所需的資訊而感到挫折，如即時房間狀況或設施使用情況等。這樣的延遲常常會影響到客戶的決策過程，導致飯店損失潛在的收入。 導入AI效益： 系統能為飯店帶來即時、高效的客戶支援服務，可以自動處理大量常見問題，如房間預訂查詢、服務時間等，減少人力成本，並將員工時間集中於需要個人化關注的高價值服務。此外，系統能夠24小時即時回應客戶需求，提高整體服務效率。它還能夠通過分析歷史資料，預測客戶需求，進一步提升顧客體驗和滿意度，建立飯店的競爭優勢。 常見AI技術： 平台，如：Azure OpenAI ServiceGPT。

產業別：人工智慧應用服務產業 產業痛點： 在淡季或非高峰時段，旅遊業常面臨客源不足的問題，導致營業額下滑。如何在這樣的時期內吸引並留住顧客，是一大挑戰。若無精準的行銷策略與個人化的優惠推薦，可能無法有效觸及目標使用者群體，進而提升銷售。這也意味著需要更好地整合使用者資料，找出適當的行銷方案，針對不同的季節需求進行精準行銷。 現代企業在提升顧客黏著度方面面臨挑戰，尤其是如何有效管理龐大的客戶資料並與顧客保持緊密聯繫。缺乏完善的客戶關係管理系統，容易導致使用者流失、訂單量減少，或無法針對使用者需求提供適合的服務。為提升顧客滿意度，企業需整合各平台資料，分析使用者行為，進一步最佳化服務內容與推廣策略，強化顧客與品牌的連結。 導入AI效益： 系統能夠深入分析客戶的消費偏好、行為模式及需求，進行精準的行銷推薦。這不僅有助於提高客戶的滿意度，也能有效提升再訪率，增強客戶對品牌的忠誠度。比如，根據客戶過去的消費紀錄，可以自動推送符合個人需求的優惠或活動資訊，讓使用者感到貼心與便利。這樣的個人化服務能促進業務增長，同時降低傳統行銷中的無效推廣。 常見AI技術： 自動化機器學習平台，如：行動貝果的Decanter AI。 nbsp

產業別：人工智慧應用服務產業 產業痛點： 工廠的生產排程通常依賴手動或半自動方式進行，當市場需求突然變動時，無法即時調整生產計畫，導致出貨時間未能如期完成。此外，傳統的生產排程方式無法及時調整資源配置，特別是在應對高峰期的生產需求時，造成生產瓶頸，進一步導致交期延誤。這不僅影響了客戶對企業的信任，還增加了訂單流失的風險，進一步損害了企業的競爭力。 在庫存管理方面，由於資料無法即時更新，使得工廠在處理原料、半成品和成品的儲備時，無法及時調整庫存水準，工廠常常面臨庫存過多或不足的問題，這導致資金被過多的庫存占用或產生庫存短缺的風險。這不僅提高了營運成本，也增加了供應鏈管理的複雜度，進一步影響了整體生產效率和資源配置。 生產排程若未能根據即時資料進行動態調整，容易造成資源配置不均或設備過度使用。由於缺乏智慧化的排程工具，工廠無法有效分配人力、機器和原料，導致某些生產線過載，而另一些則閒置，這不僅降低了整體產能，還導致設備的提前老化。最終，生產效率下降，企業無法有效應對市場需求變化，影響其市場競爭力和長期營收。 導入AI效益： 系統可自動分析生產需求、物料庫存和採購時程，將物料供應與生產計畫最佳化。例如，根據即時資料分析需求波動，系統可預先調整物料訂單，避免因庫存過多或不足導致的浪費或延遲。這不僅降低了企業的物料成本，也減少了生產過程中的中斷或過度庫存，提升營運效率。 系統能根據歷史資料和市場趨勢預測需求變化，提前調整生產和物流計劃。例如，當預測到需求上升時，系統可自動向更可靠且高效的供應商下訂單，並規劃更具成本效益的物流路線，減少交期延遲。同時，系統能主動管理供應鏈風險，提升企業面對突發情況的靈活性和反應速度。 常見AI技術： 強化學習，架構如：Q學習。 深度學習，架構如：循環神經網路、長短期記憶網路。

產業別：人工智慧應用服務產業 產業痛點： 在自動化產線中，設備的維修和維護是不可忽視的痛點，尤其當設備發生故障時，常常因為維修難度高、技術門檻高，導致生產停滯，影響企業的整體效益。設備的零件損耗程度不易即時監控，缺乏預測性維護措施，造成突發故障時無法迅速處理，進而延誤生產進度。此外，機械維修所需的專業技能多元，未來的技術培養也是一項挑戰。 隨著自動化技術的普及，製造業對技術人才的需求不斷上升。然而，許多產業面臨技術人才短缺的困境，尤其是在精密維修、設備調整等技術含量較高的領域。現有的技術人員培訓系統也無法及時跟上產業發展的速度，導致新進員工無法快速掌握相關技術，進而影響產線的穩定性和生產效率。 導入AI效益： 設備維修和操作流程可以自動化，減少對熟練工人手動操作的依賴。這意味著即便技術工人數量不足，系統也能根據歷史資料進行自我調整和最佳化，確保生產過程不中斷。同時，這種自動化方式能降低因人力不足所帶來的生產延誤，並且提供一致且高品質的結果，從而減少錯誤發生的機率。 透過即時資料的監測，系統能及早識別設備潛在的問題，並在故障發生前發出警報。這種預測性維護能夠避免生產停滯和意外維修成本的大幅增加，從而延長設備壽命並確保生產順暢。工廠管理層可以依賴這種即時資料來計劃最適當的維修時機，避免高峰期中斷生產，同時最大限度地降低不必要的生產損失。 透過分析大量歷史資料和即時資料，能夠識別生產中的隱藏模式，進一步最佳化生產排程、資源配置及供應鏈管理。透過這些模式，企業可以預測未來的需求變化並進行相應的調整，從而減少材料過剩或短缺的情況發生，進而提高整體效率。這不僅能縮短生產週期，也能提高產品的競爭力，並為企業帶來長期的效益。 常見AI技術： 非監督式學習，演算法如：關聯規則演算法Apriori。 nbsp

產業別：人工智慧應用服務產業 產業痛點： 診所醫師在同時進行看診與內視鏡檢查時，往往面臨記錄病情的壓力，尤其是在術後整理病患的病歷資訊上，常常容易出現遺漏或不完整的情況。這樣的狀況不僅影響診療的效率，也可能導致診斷結果的延遲，無法即時為病患提供完整且精確的檢查報告。此外，偏鄉地區的醫療資源匱乏，醫師工作負擔加重，無法有效處理大量的病歷資料，進一步阻礙高品質醫療服務的提供。 導入AI效益： 透過自動化生成病歷紀錄系統，醫療人員可以減少手動輸入的錯誤，確保病患的資料準確無誤。這樣的自動化技術還能根據病患的歷史資料進行快速分析，幫助醫師更快作出診斷。此外，系統可以即時更新病患健康狀況，並將最新的檢查結果整合到病歷中，使得診所能夠提供更加精確且個人化的醫療服務，提升整體醫療品質。 常見AI技術： 卷積神經網路，架構如：TDNN、TDNNF。 nbsp

產業別：人工智慧應用服務產業 產業痛點： 在腦部磁振造影的影像分析過程中，腫瘤圈註作業對醫師而言非常耗時。此過程需要醫師手動標記腫瘤範圍，且必須精確定位，否則會影響診斷與後續治療的準確性。隨著影像數量增加，醫療人員的負擔變大，導致工作壓力上升，增加了診斷誤差的可能性。 在腫瘤圈註過程中，由於不同醫師對影像的理解與判斷標準存在差異，標註結果可能不一致。這種標準不一致可能導致診斷上的誤差，進而影響治療方案的選擇，增加病患健康風險。 導入AI效益： 系統能夠快速分析醫學影像中的細微特徵，並自動圈註腫瘤或病變範圍。這不僅大幅減少醫生在影像判讀上所需的時間，也提升了診斷的準確性。同時，能夠不間斷地處理大量資料，減少人力負擔，並提供精確的影像分析，進一步提高臨床決策的效率。此外，能持續透過新影像資料進行學習，並隨著使用的增加而不斷提升判斷準確度。 常見AI技術： 卷積神經網路，架構如：U-Net。 nbsp nbsp

數位產業署呂正華署長與需求業者出席2023 AI新銳選拔賽成果發表與頒獎典禮 nbsp nbsp 更多資訊請見 2023 AI新銳選拔賽網站

「AI應用鬥智賽」透過出解題機制，培育新創人才，藉此促進產業合作，今年需求來源涵蓋公部門到民間企業，領域包含商業服務、生技醫療、安全監控、工業製造等，共計46項產業AI需求命題，經計畫輔導供需雙方媒合、應用可行性審查、POC概念實證階段，新創團隊們共計完成36項優秀AI解決方案，展現AI技術在多元領域應用契機。 nbsp AI應用鬥智賽暨AI新銳選拔賽成果發表會頒獎典禮合影 nbsp 112年度AI應用鬥智賽，於1031「AI應用鬥智賽暨AI新銳選拔賽成果發表會」活動頒獎典禮頒發以下獎項： nbsp nbsp nbsp nbsp 更完整資訊請見AI應用鬥智賽網站

2023年，AI應用鬥智賽、AI新銳選拔賽-兩競賽首度聯合舉辦成果暨展覽發表， 展覽區將包括四大主題：醫療生物技術、商業服務、工業製造、安全監控， 匯聚約35家需求企業和近50支具創新爆發力的團隊， 深入了解AI如何協助醫務專業人員判讀病灶、預測藥物對疾病的影響，以及如何透過語意辨識改善長者的生活品質、協助工廠建立危險預警系統、驅動工業製程進展創新等。 同時，當天現場舞台將舉辦AI應用鬥智賽Pitch賽，邀請團隊分享相關技術突破 誠摯邀您參加今年雙競賽成果發表會，讓我們分享AI如何為不同挑戰提供巧妙的解決方案。 nbsp 【活動資訊】 日期時間：1031二 1000-1700 活動地點：松山文創園區2F多功能展演廳台北市信義區光復南路133號2樓 報名方法：點擊前往活動報名網站 httpsseminarstcaorgtwD15r00565aspx 【諮詢窗口】 張小姐02 2570-63379925、聯絡信箱：AITalentaitalentsorgtw 主辦單位及執行單位保留修改、補充與取消之權利 nbsp

本年度首次由數位產業署主辦，資策會暨陽交大IAPS加速器執行之「AI新創青年共創黑客松」邀集全國大專院校大三以上學生至畢業兩年內之社會人士，旨在共同探索並提出能實際解決市場問題及社會需求的解決方案，解決方案包含六大主題：ESG、人工智慧、長照應用、作業自動化、防詐騙、運動健康。透過新創領隊業師與青年學生攜手合作，激發年輕學子跨域溝通、創造力、合作精神及問題解決的能力，提升青年對於產業與前瞻科技的參與度。 本活動吸引全台大專院校共約25組團隊報名，經過8月份所舉辦之五場工作坊與新創業師攜手合作，創造出可實際解決市場及社會需求之新創技術方案，並經業界評選後，遴選出14組團隊進入927假TTA展演空間所舉辦之Demo Day。 參與Demo day的14組團隊分別為：路見不平世新大學、不倒翁陽交大、神經工程實驗室R組陽交大、雲科老人雲科大、Diagnostica陽交大、IMAX讓人受盡委屈實踐大學、我很好騙台北大學、RRR一代一代聯合大學、洗衣間怪客長庚大學、NYCU_Ravenclaw陽交大、帽子給我好嗎元智大學、問神奇海螺長庚大學、Black amp White中原大學、勇網直潛真理大學 14項橫跨六大領域的創新應用，都是相當有趣的設計概念，再透過新創業師於工作坊期間協助團隊將創意概念提升到具落地商化潛力的數位應用層級； Demo Day活動當天聚集了超過50位以上來自產官學界的來賓，還有多位來自東南亞的學員參與，足見各界對此活動的重視；最終透過9位產業評審也遴選出四組優秀團隊： 特優：神經工程實驗室R組 優等：NYCU_Ravenclaw 佳作兩名：帽子給我好嗎洗衣間怪客 透過為期兩個月的密集活動，參賽團隊獲得了產學界專家的實證應用和商業模式方面的建議，不僅提升了團隊技術概念成熟度，也增強了參賽者對產業和全球趨勢的參與感。我們期待這些創新科技應用將為社會帶來轉變並創造更多價值。 nbsp