資料來源：經濟日報【原文連結】

AI人工智慧的快速發展，正全方面的改變我們的世界，由亞洲．矽谷計畫執行中心（ASVDA）和台灣顯示器材料與元件產業協會（TDMDA）於日前主辦「AI驅動未來：從企業創新到智慧淨零全域管理論壇」，邀請台灣微軟、友達數位、奇景光電、及工研院南分院代表四位專家，分享AI如何驅動企業創新到智慧淨零全域管理的能量和成功案例。
 
亞矽執行中心行政長李博榮表示，亞洲．矽谷計畫進入亞矽3.0，以Scale Up 為主要目標，希望加大國內外投資力道到國內的新創團隊。更希望結合AI在現有的技術上，創造更多的機會。國發會目前已在日本東京、美國矽谷成立海外據點，期加速國際資金與國際市場的導入。
 
台灣顯示器材料與元件產業協會（TDMDA）理事長陳伯綸表示，目前政府全力推動「AI產業化，產業AI化」的政策發展；AI發展飛速，不論AI創新與智慧淨零的全域管理都是當前重要的核心發展，TDMDA希望能藉此匯集業界想法與需要，和政府進行交流溝通，並促進國際交流合作。
 

台灣微軟：生成式AI 邁向AQ時代

台灣微軟首席技術長花凱龍表示，生成式AI讓大部份的人能力提升，可做為很好的協作工具。以ChatGPT來說，其IQ超過130，更是超越大部份的人類；換而言之，AI愈厲害，會使用AI的人，能力也會愈強，迅速縮短差距。
 
但即使如此，當前AI也碰到對使用者不了解、對企業文化、需求和客製化服務等問題，生成式AI針對這些情況，也都還在持續的發展中。

生成式AI發展至今，從Embedding模式走向目前的Copilot模式，未來將進一步走向AI Agents模式。而要達到最後的AI Agents模式，微軟提出AI-AQ（Action Quotient）的觀念，讓不同的AI接收指令後，可以直接去動作，而不需要事前的訓練。

微軟Azure AI Foundry 已支援超過1800個模型，涵蓋語言處理、翻譯、視覺生成及行業專用模型，並且發展出MCP（Model Context Protocol）通用協議，讓不同的連接器可以順利溝通，企業能更高效地構建AI生態系統。

而企業在導入AI時，常會發生選題定義不清、分析討論與驗證三大類的困境，除了企業主扮演關鍵性的角色，同時要讓員工明白AI如何能幫自己賦能，才能得以順利導入。
 

奇景光電：Edge AI 低功耗節能優勢 深入日常生活

奇景光電技術處長蔡宗勳表示，Edge AI聚焦在生活的細微之處，其核心優勢在於其分散式計算架構和極低的功耗，能在本地處理數據，減少對雲端依賴的同時提升運算速度和數據安全性，常見如自駕車系統。
 
同時相較於資料中心或是一些雲端系統，Edge AI相當節能的，應用在智慧家庭、智慧建築與智慧城市上，能實現節能減碳的目標。在智慧家庭裡，Edge AI技術常被應用在智能門鎖與門鈴上，透過感測晶片AI檢測影像與聲音輔助，就可大幅減少誤報次數並延長電池壽命。目前也發展出手掌靜脈識別等生物辨識技術，也能提供較佳的安全性與快速反應能力。

除了感測器之外，奇景光電也開始專注影像與熱能的辨識，藉此區分如人類影像、食物影像或是物品影像的分別，藉此讓Edge AI 能有更多層次和精準的識別，特別在一些醫療或是個人隱私空間的場域裡，更為需要。

而在智慧建築領域，Edge AI的應用包括人數統計偵測，連結到能源管理系統，電力管理系統，如可以自動調整暖通空調（HVAC）系統的溫度設定及氣流方向，再搭配熱感應技術的數據處理系統，能精確追蹤室內人流，提升建築管理效能。

在智慧城市中，Edge AI促進公共設施的智慧化運營，如智能水電表與太陽能供電的智慧停車系統，提高電池壽命與即時數據傳輸。這些應用不僅提高城市管理的效率，還改善居民的生活品質。
 

友達數位：AI淨零減碳應用 立竿見影

友達數位產品經理曾淑敏也同樣呼應微軟首席技術長花凱龍，選題這件事的重要性，也會決定AI導入成效與可以持續多久。
 
製造業減碳要有成效，則可先針對耗能問題上先做盤點，發現以製程耗能45%、空壓系統25%、冰水機空調系統20%，三大類別項目為主。

因此友達數位（AUO Digitech,簡稱ADT）以制度和數位工具做為雙引擎，將電力數據與AI創新技術融合，並使用物聯網與SaaS組合的節能技術方案，發展出能源管理系統與iCool 冰機AI最佳化2套智慧數位工具，協助產業節能減碳，並且建構產業低碳生態圈。

目前已成功輔導11家企業，累積節電量4.2百萬度/年，累積減碳量2千噸CO2/年。以冷卻水泵（CWP）的AI優化為例，實現節能10%以上，並大幅提升系統穩定性。

曾淑敏也強調若要成功導入AI，可從「以終為始」的角度思考，究竟最後要產出的東西是什麼?以製造業為例，通常包括如警告安全預測、專業知識輔助決策、成本改善最佳化、協助人員效率提升等等；而製造業通常會另外牽涉到製造機密、資安的問題，這部份更是已有許多的專家學者投入， 持續的提出更好的解決方案中。

另外曾淑敏也強調，AI機器學習是終身的，友達數位也會在初期溝通時，就協助工廠端釐清各項問題，做好風險管理機制，以防AI學到錯誤訊息。
 

工研院 : AI跨領域知識 降低成本 助企業升級轉型

工研院南分院技術副組長林順傑，則分享「生成式AI應用在研發及設計的機會」，林順傑表示，生成式AI，為製造業帶來全新可能性和發展潛力，包括產品設計、模具開發、產品材料、配方試驗、製程優化、生產設配調整等。
透過高效的數據分析與生成能力，生成式AI不僅能加速產品開發，還能顯著提升創新設計的多樣性與精準性。

在產品設計領域，生成式AI應用於多個案例中，例如探針開發、車燈設計與模具開發，其快速生成設計草圖和模擬功能，使設計師能專注於創意發展並更快地達成理想結果，不僅縮短設計週期，還降低成本與試錯風險。

材料開發方面，生成式AI已用於改進配方試驗流程，如液相電漿反應器的調控最佳化技術，這些應用能幫助企業更快速找到符合需求的材料組合，並優化其生產效率。

以配方試驗為例，高級工程師輔助AI演算法製作符合目標的配合，成本為105K美元，而無工程師輔助AI演算法，成本為700K美元。

林順傑補充，運用3個層次GAI「設計發想」，即新外觀、新結構、新規格運用AI重塑工作流程，以加速試驗速度可提升25%以上。而生成式AI的強大，也可以協助人與企業有更多跨領域的思考和整合應用，突破舊有的思考邊界，達到企業轉型與升級。

此次論壇透過產官實際案例與技術應用的分享，展現AI技術在企業升級與永續發展的潛力。亞洲‧矽谷計畫將持續推動AI創新與國際鏈結，助力台灣產業在智慧轉型與全球佈局中穩健前行。