熱門標籤

標示技術是關鍵：為了讓代碼能持續提供產品資訊，它必須準確、完整，且最重要的——具備良好的辨識度。 （圖片來源：REA Elektronik）   PPWR 與 DPP：包裝法規進入全面升級階段 PPWR 與 DPP 的實施，正在讓包裝產業進入一個全新的規範時代。從材料選擇、包裝設計，到數據建置與產品追溯，整個供應鏈都必須重新調整，以符合歐盟逐步推動的包裝法規與合規要求。對企業而言，這不只是制度更新，更是一場從設計到製造的全面轉型。 歐盟包裝和包裝廢棄物法規（PPWR）以及數位產品護照（DPP）對價值鏈上的所有公司提出了明確且持續升級的要求。企業需要檢視材料使用方式，修正包裝方案，並建立完整的產品數據收集與記錄機制。最終，所有資訊必須以符合規範、可讀性高且能長期保存的方式，呈現在產品或包裝之上。   從法規到落地：標籤技術成為關鍵執行門檻 REA Elektronik 全國銷售總監 Frank Debusmann 表示，「PPWR 和 DPP 目前是我們所有客戶最關注的議題之一。」作為工業識別與編碼檢測專家，REA Elektronik 發現許多企業仍在理解新法規的實際影響。 PPWR 的目標是推動包裝循環經濟，提升再生材料使用比例，並強化可回收設計；該法規預計於 2026 年 8 月正式生效，並逐步導入強制標示要求。 初期規範將要求產品標示批號、序號及製造商資訊，之後自 2028 年起，歐盟將推動統一標籤制度。與此同時，DPP 也逐步擴展至更多產業，透過機器可讀的二維碼，讓產品資訊能被即時存取與應用。   數位產品護照（DPP）推動產品資訊透明化 DPP 的核心在於透過二維碼建立產品資訊連結，讓消費者與產業端都能取得完整資料，包括成分、永續性、產地、可回收性，以及有效期限與序號等資訊。 這兩項制度的核心目標，是建立一個更透明且可追溯的循環經濟體系。企業必須從產品設計階段開始，就確保數據完整性與後續可用性，讓資訊能順利延伸至供應鏈與市場端。 利用二維碼進行藥品序列化－DPP 和 PPWR 標籤的範例。 （圖：REA Elektronik）   可回收設計趨勢下的材料與印刷挑戰 PPWR 同時推動「可回收設計」原則，使包裝材料逐漸走向單一材料結構。這雖然提升回收效率，但也改變了材料表面特性與附著條件，對標籤印刷技術形成新的挑戰。 在單一材料與新型薄膜上，油墨附著力降低，使得標識穩定性變得更加關鍵。這也促使印刷技術從傳統方式，逐步轉向更高精度與高適應性的解決方案。 「REA Print-Inspect」交鑰匙解決方案：專用軟體產生代碼並控製列印系統；整合攝影機偵測列印影像。 （圖：REA Elektronik）   標籤系統整合：從資料生成到品質檢測 在 PPWR 與 DPP 架構下，標籤技術不再只是印刷問題，而是整體系統整合。企業需要從資料準備、代碼生成、列印輸出到品質檢測，建立完整流程。 REA 的系統可將資料轉換為 GS1 二維碼或標準化符號，並確保每個產品都有唯一識別碼。透過資料庫管理與標準化流程，避免重複與錯誤標示。 在品質控制上，REA Verifier 可協助企業進行線上或抽樣檢測，確保所有標記符合國際標準與可讀性要求，使生產端具備即時驗證能力。 REA VERIFIER 的代碼檢測系統可確保 PPWR 或 DPP 標記符合規範且清晰可辨。 （圖：REA Elektronik）   從合規到應用：數位標示帶來新的產業機會 Debusmann 認為，雖然 PPWR 與 DPP 帶來新的法規與技術壓力，但其核心價值並不僅止於合規。「數位產品護照帶來的機會，其實遠大於風險。」 透過數位標示，產品資訊不再只是靜態標籤，而是可被延伸與應用的數據入口。這將影響產品開發、客戶溝通與供應鏈管理，甚至讓消費者直接參與產品資訊互動。 REA Elektronik 也將於 2026 年國際包裝展（interpack 2026）展示其最新技術，包括 UV 雷射標記、高解析噴墨系統與新一代檢測設備，進一步呈現標籤技術在 PPWR 與 DPP 架構下的應用演進。   整體而言，PPWR 與 DPP 不只是法規升級，更正在重新定義包裝的角色。當標籤從資訊載體轉變為數據入口，包裝產業也同步從製造導向走向資料與系統整合。在這場轉型中，挑戰與機會並存，而技術能力將成為關鍵分水嶺。   內容來源： https://packaging-journal.de/en/

為了在保持貨架價格穩定的同時保護利潤，製造商們並沒有直接提高價格，而是透過縮小包裝規格來降低成本。 / 圖片來源：Muhd Imran Ismail via Shutterstock   供應鏈管理與成本壓力推動包裝策略轉變 在快速消費品（FMCG）產業中，包裝尺寸縮小已成為一種長期且穩定的調整手段。特別是在餅乾、洋芋片、巧克力與穀物食品等品類，品牌持續透過調整產品內容量，在維持貨架價格穩定的同時應對供應鏈成本壓力。 食品製造商面臨的成本來自能源、運輸以及農產品原料價格的持續波動，尤其是可可、小麥、乳製品與植物油等關鍵原料。在這樣的環境下，企業不再僅依賴直接漲價，而是透過包裝尺寸調整來管理整體成本結構。 零售商同樣在供應鏈管理中扮演關鍵角色，為了維持貨架價格穩定，也傾向要求品牌調整產品規格，而非提高售價，使包裝策略成為產業上下游共同調整的結果。   縮水式通膨成為快速消費品的隱形定價工具 在產業內，這種透過減少內容量而維持價格不變的方式，通常被稱為「縮水式通膨」。它使單位成本逐步上升，但零售價格表面維持穩定，形成隱性的價格變化。 這種策略的核心目的，是避免頻繁調整標價。因為過於明顯的價格上漲，容易影響消費者購買意願，進而對銷售量造成壓力。相比之下，逐步縮小包裝內容量，對市場需求的影響相對平緩。 即便部分市場通膨已從高點回落，這種定價方式在2026年仍持續被廣泛使用，顯示包裝產業趨勢已逐漸將其視為標準工具之一。   永續包裝與產品規格多樣化並行發展 除了縮小包裝尺寸，企業也逐步發展更細緻的產品規格策略，例如同一產品推出標準包、分享包與超值包等不同選項，以滿足不同消費族群需求。 這種多規格策略不僅用於控制成本，也與永續包裝發展方向相互交織。隨著市場對減塑與可回收設計的重視提升，企業開始導入更靈活的包裝結構與材料配置，使產品策略與永續包裝目標並行發展。 在零食與糖果類別中，這種策略尤為明顯，品牌透過包裝設計與容量調整，同時管理價格壓力與品牌定位。   包裝法規與合規對產品設計的間接影響 在部分市場，包裝法規與合規要求也逐漸影響產品設計方向。雖然縮小包裝尺寸本身多數仍屬合法行為，但監管機構與消費者對透明度的要求正在提升。 例如單位價格標示的普及，使消費者更容易比較每100克或每份的實際價格，進一步提高對包裝變化的敏感度。這也促使品牌在進行包裝調整時，更需要考慮資訊透明與標示清楚度。 因此，包裝產業趨勢正逐漸從單純的成本調整，轉向兼顧合規與資訊揭露的整體策略。   成本與採購策略如何影響包裝尺寸決策 從企業內部來看，包裝尺寸調整已不再只是行銷決策，而是與成本與採購策略高度連動的管理工具。 在投入成本持續高於歷史平均的情況下，企業傾向透過產品規格微調來分散壓力，而非恢復到通膨前的包裝標準。這種做法使單位經濟成為快速消費品定價策略中的核心指標。 對投資者與產業觀察者而言，這也意味著名目價格的穩定，可能掩蓋實際消費價值的變化，使包裝尺寸成為判斷市場需求的重要參考因素。   結語：包裝產業趨勢下的結構性轉變 整體而言，縮水式通膨已不再只是短期應對策略，而是包裝產業趨勢中的結構性變化之一。企業透過包裝尺寸調整、產品規格細分與供應鏈管理，持續在成本壓力與市場需求之間尋求平衡。 隨著永續包裝與包裝法規與合規要求逐步深化，包裝不再只是產品外層設計，而是連結成本、消費行為與產業策略的重要介面。這也使包裝設計與定價策略之間的界線越來越模糊。   內容來源： https://www.packaging-gateway.com/

直郵持續主導印刷品的總量，並預計在未來數年間穩定成長。宣傳冊與產品目錄的需求也同步擴大，進一步證明印刷在整體行銷組合中仍然扮演關鍵角色。   在數位資訊過載的環境中，印刷重新被看見 在數位內容與人工智慧大量生成的時代，行銷訊息變得更快、更碎，也更容易被忽略。品牌每天都在競爭注意力，但真正能留下記憶的媒介卻越來越少。 印刷品的價值就在這裡重新被凸顯出來。它不像螢幕內容那樣可以快速滑過，而是以「實體存在」的方式停留在使用者手中，形成更長時間的接觸與記憶累積。 從產業變化來看，包裝產業趨勢也正在往這個方向移動。包裝不再只是外觀設計，而是品牌溝通的一部分，甚至開始承載資訊、互動與品牌價值判斷。印刷因此不只是製程，而是整體行銷體驗的一環。 「 數位轉型五步驟」的各項英文原文翻譯如下： Review your book of business： 檢視您的業務組合（盤點現有的客戶與訂單結構）。 Test workflows on small volumes： 在小規模業務中測試工作流程（透過少量生產來驗證新的數位程序）。 Identify value for clients beyond print quality： 尋找除了印刷品質之外，能提供給客戶的額外價值（例如：永續諮詢或數據追蹤）。 Explore new growth areas： 探索新的成長領域（尋找如智慧包裝或短版快印等新興市場）。 Engage your team early to build buy-in： 儘早讓團隊參與以建立共識（確保員工認同並願意投入數位轉型的變革）。   印刷行銷策略正在從執行層走向決策層 過去印刷多半被視為後端執行工作，但現在的變化是，它開始往前移動。 印刷行銷策略不再只是「怎麼印」，而是「為什麼要印、印給誰、以及要達到什麼結果」。這代表印刷開始進入行銷規劃的核心，而不是最後一步。 對品牌來說，這個轉變很關鍵。因為當印刷被放進策略討論，它就會開始影響整體溝通架構，而不只是單一素材的選擇。印刷服務商也因此從供應角色，逐漸變成協助品牌思考行銷設計的夥伴。   供應鏈管理與成本與採購策略正在重新定義印刷選擇 實務層面上，印刷決策其實很大一部分來自供應鏈管理。從原物料、交期到產線配置，每一個環節都會影響最後的輸出結果。 尤其在市場波動變大的情況下，企業更傾向用整體視角去看成本與採購策略，而不是單純比價。這也讓印刷不再只是「便宜或貴」的問題，而是「穩定性、彈性與風險控制」的組合判斷。 當這種思維改變之後，印刷就不再只是採購項目，而變成營運策略的一部分。   永續包裝與包裝法規與合規正在成為基本門檻 近年最明顯的變化，是永續包裝從選項變成標準。 企業不再只是考慮包裝好不好看，而是必須同時面對材料可回收性、減量設計與環境責任。這讓包裝設計不再是單純創意問題，而是必須同時符合環境要求與產業規範。 另一方面，包裝法規與合規要求也持續提升。標示資訊、追溯能力、以及產品透明度，開始直接影響印刷內容的設計方式。也就是說，印刷不只是視覺輸出，而是與法規同步設計的資訊載體。   印刷與數位整合正在變成標準結構 現在的印刷已經很少是單一媒介使用，而是與數位系統一起運作。 QR Code、AR、NFC這些技術，讓印刷從靜態物件變成入口。使用者掃描之後，可以直接進入數位內容、產品資訊或互動體驗。 這種結構的改變，讓印刷不再只是傳遞訊息，而是變成連接行為的起點。對品牌來說，它不只是曝光，而是轉換流程的一部分。   結論：印刷價值取決於它被放在策略的哪個位置 整體來看，印刷的角色已經從「產出導向」轉向「策略導向」。 當包裝產業趨勢、供應鏈管理、成本與採購策略、永續包裝，以及包裝法規與合規同時影響企業決策時，印刷自然不再只是執行工具，而是整體行銷架構中的一個關鍵節點。 真正的差異不在於印了多少，而在於印刷被用在策略的哪一層。   內容來源： https://whattheythink.com/

  2018年美國前總統川普啟動對中國貿易戰後，加上Covid-19疫情的斷鏈危機，讓全球供應鏈開始由中國轉向東南亞、墨西哥、南亞及東歐移動，這也改變了全球貿易思維，例如去全球化與近岸外包興起(Deglobalization &Nearshoring)、以多元供應與掌握關鍵原料，提升供應鏈韌性(Resilience)、加速數位化與區域合作以擴大市場、ESG與永續供應鏈(責任供應鏈、碳足跡管理等)成為關鍵競爭門檻。     2025年川普2.0的政策更具侵略性與交易導向，以美國優先(Amercia First)思維推動對等關稅(Reciprocal Tariffs)，破壞WTO貿易機制、脅迫各國擴大對美投資、驅逐非法移民、退出國際組織、改變綠能政策、削減海外駐軍、加劇美國貿易夥伴及盟友緊張關係等，這讓國際供應鏈再度不確定性、成本增加壓力。而美國通膨壓力正在累積、全球經濟成長(GDP)可能降低外，也正削弱以美國為中心的國際領導力，促使中國與歐盟、東南亞及第三世界的聯盟合作，增加地緣政治與全球秩序重組的風險，全球陷入新的貿易機制混亂及不確定性常態。(見圖1)     台灣身居全球資通及半導體產業的關鍵重要地位，川普關稅政策，國際供應鏈勢必重置，相關業者就投資美國或多元供應策略，思考重新布局；而面對台美貿易順差的壓力，台幣快速升值及20%的對等關稅，將衝擊到台灣傳統製造業的國際競爭力，而台灣印刷包裝產業，面對川普關稅政策，未來是挑戰或轉機？這都在在考驗著台灣政府及產業的韌性及因應對策，這都是值得我們探討的議題。 ●圖1：川普2.0的關稅政策政策更具侵略性與交易導向，以美國優先思維推動對等關稅，引發全球貿易充滿著極大不確定性(圖片來源╱美聯社、白宮官網)   一、川普關稅政策轉折與概述 川普(Donald Trump)於2025年1月20日就任第二任美國總統後，就開始實施他在選舉期間的各種承諾，例如美國的企業稅由21%降至15%及小費免稅；成立「政府效率部」(DOGE)，進行行政改革，即使節省數百億美元，但卻引發司法獨立及公務倫理爭議；廢除了聯邦教育部及取消多元、平等、包容(DEI)政策，這牽動了美國核心價值與意識形態衝突。驅逐非法移民及強化邊境安全，但是引起種族歧視、正當程序與人權保障、人道危機及國際批評等；退出巴黎氣候協定及削弱聯合國參與，逆轉綠能政策，造成全球減碳受阻；實施單邊主義的外交政策，也削弱美國在全球的領導地位，嘗試調停俄烏戰事，但也尚未成功。     美國優先也是川普競選承諾之一，關稅本就是單純的貿易調整，但現在卻成為要達成經濟、政治和地緣戰略過程的手段，目的在縮短美國貿易逆差、振興美國製造業，以及地緣政治與談判的槓桿。2025年3月12日起，川普政府以貿易擴張法第232條款，基於美國國家安全理由，陸續加徵鋼、鋁、汽車及其衍生物25〜50%的關稅，4月2日，以國際緊急經濟權立法(IEEPA)加徵全球基礎關稅10%，另外對中國加徵20%額外關稅，目的要解決貿易逆差的問題，同日以貿易法宣布實施對等關稅(Reciprocal Tariffs)，依各國貿易逆差、對美投資承諾，及歷經繁複、威嚇手段的國與國溝通，直到7月31日才揭曉各國10〜50%的對等關稅，並於8月7日起實施，這期間把北美自由貿易協定(NAFTA)改成美墨加協定(USMCA)，限制符合USMCA原產地規則才可適用FTA優惠，未符合者，加拿大關稅為35%，墨西哥為30%，能源及能源產品則為10%。     川普政府在4月2日宣布對等關稅政策，其計算公式是以美國對各國「貿易逆差額/該國出口額×50%」為基礎，但依各國非關稅壁壘、貨幣操作、關稅互惠、對美投資承諾及地緣政治議題等，以強權姿態與各國協商再來調整各國稅率，並於7月31日公布，8月7日開始實施。各國稅率有別，日本和南韓關稅調降為15%，為亞洲國家最低，台灣與越南20%，印尼、菲律賓為19%，印度25%；歐盟稅率為15%。《行政命令附件一》(Annex I)所列的國家之外，其餘國家的稅率仍是10%，而台灣民眾對於被改徵20%的對等關稅，關稅比日韓還高且台幣升值過猛，基本是相當不滿意的，媒體也報導對美國的不信任度升至50%，而台幣也因而反升轉貶。(見表2)     但企業真正關稅的計算還是很複雜的問題，最終關稅是疊加效果，企業也要關注稅則檢視及原產地認定、豁免清單、是否適用美國首次交易原則等規定，所以掌握正確資訊、確認產品原產地及進行產地轉化，檢視交易留成及產品定價，針對可能關稅預先準備是必要過程。(見圖3)     而在8月29日，美國上訴法院裁判美國總統川普的關稅政策大部分違法，使得關稅協議法律戰纏鬥至最高法院，川普對此相當憂心，他在9月3日警告，一旦最高法院維持上訴法院的判決，美國恐會遭受到重大損失，可能必須撤銷與歐盟、南韓、日本等國達成的關稅協議。因此美國政府會試圖說服最高法院改變判決，所以川普的對等關稅還有好戲可看，而台灣的對等關稅被加徵到20%，未來是否有機會降低至15%，但是要付出何等的代價，有媒體提到，川普要台灣投資4,000億美元，是否成真，這都在等下回分解。 ●圖3：關稅和算是疊加效果，非僅對等關稅稅率(資料來源／https://www.pwc.tw/zh/topics/tax/reciprocal-tariff.html)   二、川普關稅政策與全球供應鏈重置趨勢     「那是最完美的時代，也是最糟糕的時代」，這是雙城記(A Tale of Two Cities)名著經典的敘事，這剛好說明2018年中美貿易衝突、英國脫歐、香港反送中、Covid-19疫情、俄烏與以巴戰爭、氣候變遷與天災不斷、供應鏈斷鏈危機及遷移、通膨飆升等議題，讓全球政治、經濟、金融呈現易變性、不確定性、複雜性與模糊性的混沌場景。但2024年底後疫情時代反思發現，全球重置公共衛生改革及醫療政策，但地緣政治及供應鏈風險仍在，但比較2018年，半導體供應鏈、電動車、新能源產業、太空與低軌通訊、AI產業、醫學生技、綠色材料等科技卻大幅上漲，也推動全球股市指數創下新高點，這是現代版的雙城記敘事。     在過去五年多來，全球供應鏈的轉移，主要是由中國轉移至東南亞、墨西哥或採取近岸外包(Nearshoring)，以中國＋1模式、平衡成本及斷鏈風險政策，來執行供應鏈重置。但川普2.0的對等關稅政策，美國製造回流、平均關稅上升與商品漲價、多地備援(Multi-Sourcing)、供應鏈模組化、地緣政治重組與對立提高等都勢不可擋，關稅政策也正在驅動著供應鏈再度重置。而美國製造、供應鏈韌性與彈性、靈活佈局與加速自動化設備投資，都將成為核心競爭力，這又是企業面臨未來發展的最好與最壞的時刻，貿易全球化已經受阻，保護主義正在逐漸抬頭中。     川普持續以關稅政策施壓各國及科技企業承諾對美投資，川普的半導體關稅遲遲未公布，9月4日川普宴請美國科技巨頭餐聚都是手段，根據媒體報導，為了要取得關稅豁免，到目前為止，科技業承諾未來對美投資總金額已接近三兆美元。這包括Meta、Apple、Nvidia、Google、微軟、美光、博通、IBM、TI、Amazon、Intel、Tesla，以及外商台積電、三星、SK等，而要取得較低的對等關稅，各國承諾投資美國的金額也將近二兆美元，加上各國承諾對美的能源採購已經超過一兆美元。但這些投資者主要都是為了因應美國推動晶片法案(CHIPS Act) 2.0，是針對美國本土晶片製造及封測能力，以及擴大限制對中國晶片設備的出口，所以半導體產業鏈回流美國製造是可以想像的。     但就非半導體產業要回流美國製造大家都在觀察，供應鏈重置就必須再度考慮產地分流，重新定義產品組成與出口階段(原料或成品)，要迴避較高關稅，並以首次出口銷售(First Sale Rule)的結構設計，轉移定價與關係企業操作。並將數位與實體價值分離等，以降低課稅基礎，這與以前的供應鏈重置僅僅考慮低稅率國家是不一樣的。   三、川普關稅之下對台灣產業的挑戰與契機     台灣對等關稅談判最後暫定20%且疊加，被批評為政府失分，但還沒有正式承諾對美投資額，由於匯率已升值約10%，加上對等關稅高於日韓，這對台灣產業的衝擊是很大的。尤其是工具機、扣件、塑膠製造、醫療器材、資訊硬體及位在美國投資的半導體產業鏈等，都會面臨關稅與匯率升值的雙重壓力，即使政府持續談判中，對美元匯率現已由29；1元回貶至30.6；1元，但企業與政府的因應做法是必須要盡快研擬。(見表4、圖5) ●圖5：台灣行政院，為因應美國關稅為題，所舉辦的我國出口供應鏈支持方案記者會(圖片來源╱行政院)       川普關稅對於全球貿易趨勢會有連動效果，未來以目標市場的區域化供應鏈興起，美、墨、亞三角貿易日益成形，FTA與雙邊協議再度升溫，貿易保護主義回潮，這對台灣而言是很大的挑戰，所以如何強化「策略談判力與區域整合行動力」是政府要面對的議題。而企業如何抱團取暖，共同面對在海外場、資金營運、人才運用上，採取合作、策略夥伴方式培養競爭韌性、強化議價能力、規劃策略佈局，並要求政府輔導協助轉型，以開展未來的契機。(見圖6) ●圖6：近期美國宣布各國對等關稅稅率(資料來源／美國白宮，工研院產科國際所整理)       當台積電(TSMC)董事長魏哲家站在川普總統旁邊，宣布台積電將加碼投資美國至1,650億美元，這震撼了全球半導體產業，這也引發憂慮「台灣矽盾」地位正受到挑戰，台灣部分媒體及在野黨批評政府，正把台積電變成美積電，台灣半導體產業正在被淘空中。但基於台美關係的穩定與強化，對等關稅讓半導體產業需要全新的戰略思維，加上關鍵技術及研發都保留在台灣，而派到美國台灣員工僅僅約500人，只占台積電總員工約1%，技術與人才外流風險可以控制，讓關稅豁免及市場得到保障，強化與美國科技業供應鏈的連結，也提升台灣在全球科技戰略的話語權，以及帶動台灣供應鏈升級與國際化的機會，卻又是非常正面的看法。(見圖7) ●圖7：台積電(TSMC)董事長魏哲家站在川普總統旁邊，宣布台積電將加碼投資美國至1,650億美元，這震撼全球半導體產業(圖片來源╱台積電美國TSMC官網)       而在8月底出版的商業周刊(1971期)，以台灣世紀豪賭－到美國蓋竹科為封面故事，文章敘述著台灣人的美國荒漠奮鬥記，以拓荒、突圍、博弈、野心、轉念、無懼等六章節，說明台灣人帶著媽祖保庇東征去的故事，讓人熱血奔騰，真想我如果年輕真該去闖闖。這個報導也看到台灣要走向世界、新美國夢、要拼轉骨，要與世界較勁，有護國神山在前頭，大家抱團取暖共追美國夢，強權化當道，全球化已經變質，各國都在建置自己的半導體部落，這給予台灣很大的空間與機會，也是企業轉型的契機，台灣國力的延伸，宏碁創辦人施振榮的結論是「趁有價值去，可保領先」。(見圖8) ●圖8：台積電已經拍板加碼美國亞利桑那州廠區投資，預期在美國先進製程客戶及美國聯邦政府、州政府和市政府大力合作和支持下，有意投資美國先進半導體製造，當中包含六個晶圓廠、兩座先進封裝廠，以及一間主要研發中心(圖片來源╱台積電美國TSMC官網)   四、印刷包裝產業機會與挑戰     川普的關稅政策讓全球貿易變遷及充滿不確定，印刷包裝企業需要了解甚麼？這也是一個很複雜的問題，由對等關稅定義印刷包裝產品及原料的稅率、該如何計算？不同國家稅率的差異競爭力、分析供應鏈重置的遷移地、產地證明的定義、如何迴避洗產地的議題，以及對等關稅是否影響原物料供需的波動問題等，更重要地的是印刷包裝業者如何掌握足夠的資訊，採取明確的決策來掌握契機。     由美國印刷聯盟(PRINTING United Alliance)網站報導，川普政府批准美國伊士曼柯達(Kodak)公司的申請，將對鋁製平版印刷版(ALPP)納入第232條款，並徵收50%的關稅。而就對歐盟、加拿大的關稅協議，美國木材及其衍生品的價格勢必提高，歐盟的森林砍伐條例，也會對大西洋以紙基材為主的貿易造成影響，而美國對各國徵收的對等關稅稅率在10%～41%不等，紙張、油墨、塗料、機器零組件等材料成本上漲不可避免，將會再度推升美國印刷包裝品的價格，未來市場報價的混亂將可預期。紐約時報中文網在8月21日報導，美國印刷包裝材料品項的進口成本將高升約60%～200%。(見表9)       2024年中國出口印刷包裝品共約208億美元(未含IC卡)，較2023年增加了約4.63%，其中出口美國約46.5億美元，較2023年增加了約3.15%。而出口前25名國家總額約165.2億美元，較2023年增加約2.99%，其中東南亞約37.1億美元，歐盟國家約27.5億美元，而美國、加拿大、墨西哥共約54.4億美元。2025年川普2.0來臨，全球供應鏈再度重置，上半年中國對美國出口約1.55兆人民幣，年降約9.9%，明顯是受到美國關稅的影響。     2025年1～7月中國印刷包裝品的外銷額約113.4億美元，較2024年同期減少了約5.5%。其中，對前20名出口國家約81.1億美元，較2024年同期減少約9.7%，但對北美出口額約27億美元，較2024年同期減少了約14.3%，對東協出口額約18.7億美元，較2024年同期減少了約12.6%。預估全年對美國出口減少的印刷包裝品總額將達到8億美元以上，以包裝、商業印刷品及紙品減幅較多，這將由當地供應商或其他低關稅國家所取代。另外中國印刷包裝品對東南亞市場的減幅也很大，尤其是商業印刷與紙品，全年估有5億美元的減幅，這跟中國印刷包裝廠商往東南亞轉投資，直接滿足當地的供應鏈的需求有關，而出口美國印刷品的「中國＋1」策略正在快速擴散。(見表10)        根據台灣海關統計，2025年1～7月印刷包裝品外銷額約4.2億美元，較2024年同期增加約7.75%，其中出口美國約1.36億美元，較2024年同期增加了約16.14%，其他區約2.84億美元，較2024年同期增加了約4.14%。而增幅比較明顯的是包裝、商業及出版印刷方面，其中出口到美國的商業及出版印刷，年增長率則高達40%。估計2025年，台灣出口至美國的印刷包裝品年增約4,000萬美元，這應該是取代中國輸美減少的部分，結論是川普關稅帶給台灣的不僅僅是挑戰，也是契機。(見表11)   五、洗產地與實質轉型標準     川普關稅政策中，強調中國產品洗產地(Illicit Transshipment)的嚴重性，警告各國如不預防將會面臨到嚴重的懲罰，在國際貿易中也是一個高度敏感且違法的行為。它不僅僅涉及關稅規避，更可能引發反規避調查、關務詐欺指控，甚至損害整體出口國的商譽。一般常見的手法包括換標籤(就是將「Made in China」改為「Made in Taiwan」），輕度加工(僅僅重新包裝或貼標)、文件偽造(虛報原產地的證明)、自由貿易區轉運(未實質加工即更改產地）、分段生產混淆(僅僅在第三國完成簡單組裝)。(見圖12)     確保「實質轉型(Substantial Transformation)」，根據WTO與美國海關的規定，商品需在出口國完成「關鍵製程」或「價值占比超過35%」的加工，才能夠合法標示為該國產地，例如印刷包裝業若在台灣完成設計、印刷、裁切、黏合等主要的工序，即可認定為台灣製造，並向台灣國際貿易署申請「原產地證明書」，並確保報關資料一致，或使用「電子原產地憑證」系統，減少人工錯誤與偽造風險。     但若僅僅在自由港區進行包裝或貼標，則原產地不會改變，應避免誤標，各國海關已經強化查核自由港區貨物流向與加工內容。另外，企業應該對客戶提供完整的製程紀錄與原料來源，強化信任，對於高風險產品(如來自中國的原料)進行分段標示與產地揭露，也必須建立合規部門，主動回應海關的查核，同時使用風險分級系統，避開高敏感產品或高關稅市場。     因應出口美國契機，印刷包裝業建立原產地合規管理流程是必要的，建議如下：     ( 一)原料來源控管／ (1)建立原料追溯表：記錄每批紙材、油墨、黏合劑的供應商、產地與進口報關的資料。(2)高風險原料標記：例如中國製紙材、PVC膜等，需要特別標示並評估是否影響最終產地的判定。     ( 二)製程判定與加工比例／ (1)定義「實質轉型」標準：依美國CBP(海關與邊境保護局)規範，需完成以下任一個要素：關鍵製程(例如印刷、裁切、黏合、成型)/加工價值占比超過35%/改變HS Code(例如從原料到成品)。(2)製程紀錄表：每批產品需要記錄加工工序、工時、機台使用與人員簽名。     ( 三)產地證明與報關一致性／ (1)申請原產地證明書(CO)：向國際貿易局申請，並確保與報關資料是一致的。(2)報關系統同步：ERP或報關系統需自動帶入正確產地，避免人工錯誤。     為了提供客戶或海關查核用之需要，建議印刷包裝企業設計標準的文件表單，例如原料來源表(包含供應商與報關編號)、製程紀錄表(包含加工工序與加工比例)、原產地證明書(CO)、成品照片與標示位置、HS Code轉換分析報告(如有)等。 ●圖12：川普關稅政策中，強調中國產品洗產地的嚴重性，警告各國如不預防將會面臨到嚴重的懲罰(圖片來源╱美聯社、白宮官網)   六、關稅引爆的印刷包裝企業變革與轉型     面對全球包裝供應鏈重置，台灣業者除了掌握市場轉移的契機外，如何重新思考、如何跟著供應鏈移動而動，這才可以滿足美國去中國化，尋求多元產地與在地加工服務的需求。中國裕同包裝科技公司，就是跟著台灣資通供應鏈業者起家，而成為中國最大的印刷包裝業龍頭，2025年海外據點已涵蓋美國、越南、墨西哥、澳洲、菲律賓、印度、馬來西亞、泰國、印尼等。     今年9月初出版的商業周刊(1972期)提到，跟隨台積電到美國闖商機的小供應鏈廠商，由聖暉、家登、崇越等三家公司，邀請同業組成三個聯盟，分別提供建廠工程整合服務，半導體載具、設備及材料服務，以及機械工程與維修服務等。這些聯盟提供更完整的服務、降低單打獨鬥的成本，也增加更多的訂單與價值，抱團取暖提升台灣企業的全球化升級與擴充，而不是去台化或淘空台灣，這是帶給台灣全球創業的新格局。     以少量快速生產降低庫存與運輸風險，短鏈供應(Short Supply Chain)已經成為嶄新趨勢，鼓勵與區域內印刷廠合作，減少跨境風險與稅務負擔。例如，美國品牌商開始尋求在地包裝服務，提升交期與客製化能力，所以有些業者開始導入數位印刷技術(Digital Printing)，以少量快速生產降低庫存與運輸風險。     由2024年歐洲印刷聯合會(Intergraf)出版的年報提到，印刷包裝產業正在轉向永續化與數位化來提升競爭力，歐盟也就企業永續發展報告指令(CSRD)、歐盟森林砍伐條例(EUDR)和通用產品安全條例(GPSR)公布相關法規，加上碳邊境調整機制(CBAM)的實施，讓印刷包裝產業要加速ESG與永續包裝創新。而美國品牌商對於碳足跡與回收率要求提高，包裝產業可以藉此導入模組化、輕量化、可重複使用設計。同時結合AR、點字、情感溝通等創新包裝形式，進而提升附加價值與市場差異化。(見圖13)     這場由關稅所引爆的產業震盪，迫使印刷包裝企業從「成本導向」轉向「韌性導向」。原物料多元化、區域生產強化、數位技術導入與ESG整合，正逐步重塑包裝業的競爭格局。唯有敏捷應變、積極創新，企業才能在全球貿易重構中穩健前行。 ●圖13：歐洲印刷聯合會出版的年報提到，印刷包裝產業正在轉向永續化與數位化來提升競爭力

●圖1：《設計印象雜誌》虛擬小分身Pixela向大家問好    親愛的《設計印象雜誌》讀者們，大家好！我是您們今天的特別導覽員—設計印象雜誌虛擬小分身Pixela，很高興能在這個充滿科技感的版面與大家相遇！ 過去這兩年來，生成式AI就像是一場無聲的革命，席捲全世界，從文字、圖像到影音，無一不被它的魔力所觸動。或許您已經覺得，哇！AI簡直是無所不能。NO. NO. NO.虛擬分身Pixela要悄悄告訴您個秘密，AI只會更加厲害歐！大家看到的AI應用還只是冰山一角，AI家族可是個龐大的體系，它不是只有「生成」的能力而已，AI的發展，其實才剛剛拉開序幕呢！(見圖1) AI四大基石超越生成的未來 AI的發展絕不是單一面向，而是由多項功能與目標的AI類型所共同推進，藉由了解這些核心類型，將會是掌握AI應用脈絡、預見其未來潛力的關鍵。各種類型的AI扮演的角色與對應的市場應用，就由小Pixela將幫助您釐清它們的全貌。 一、辨識型AI：為AI的基礎與感知之眼 其實若追溯AI應用的源頭，辨識型AI(Discriminative AI或是Recognition AI)無疑是最基礎、也最廣泛應用的一環，核心功能是從現有的數據中學習模式，並進行精準的分類、識別和預測。簡單來說，它回答的是「這是什麼？」或「它屬於哪一類？」這類問題。辨識型AI的運作原理，是透過分析大量被標註的數據，從中找出規律與關聯性。 辨識型AI的應用已相當成熟，早已融入日常生活的方方面面，用手機刷臉登入應該是大家最熟悉的應用；在醫療診斷領域，辨識型AI能夠輔助醫生分析醫學影像，精準檢測早期病變；安防監控方面，人臉辨識、異常行為偵測廣泛應用；工業領域的自動光學檢測(AOI)更是辨識型AI典型應用，能快速精準檢測產品缺陷，確保品質。(見圖2) ●圖2：辨識型AI透過大量特徵點辨識物件與圖像   (一)在印刷包裝產業的應用潛力╱對於印刷包裝產業而言，辨識型AI是品質控制與生產效率提升的利器。 (二)自動化品質檢測(AOI)╱辨識型AI能夠搭配高速攝影機，完成印刷品的實時監測，對於顏色偏差、套印不準、文字模糊、錯別字、刮痕、污點，以及包裝盒型的折線、黏合不良、破損等細微瑕疵，都能以比人眼快數百倍的速度和更高的精準度識別缺陷，並自動發出警報。可以大幅減少人工檢測的漏檢率和勞力成本，確保每一件出廠的印刷品和包裝都符合高標準。 (三)智慧分揀與分類╱在印後加工或包裝線上，辨識型AI可識別不同規格、材質或批次的產品，並引導機械手臂進行自動分揀、堆疊，提高物流效率。 二、生成式AI：從「理解」到「創造」的智慧躍遷 如果說辨識型AI是AI的「眼睛」，那麼最普遍應用的生成式AI(Generative AI)便是AI的「大腦」和「輸出」，它讓AI從單純的「理解」躍升到「創造」。生成式AI的核心功能，是能夠學習現有數據的模式與結構，並基於此創造出全新的、原創的內容。這些內容不再是簡單的複製或組合，而是顛覆許多傳統產業的想像，創造出全新的內容。 生成式AI的崛起，對內容創作產業帶來革命性影響，能夠自動撰寫文章、行銷文案，大大提升內容產出的效率。在視覺藝術領域，只需要輸入文字描述，生成式AI便能創造出令人驚艷的藝術畫作、廣告設計圖，降低創作門檻。軟體開發能自動生成程式碼片段，加速開發流程。 (一)在印刷包裝產業的應用潛力╱對於印刷包裝產業而言，生成式AI將會重塑設計與內容的生產模式。 (二)創意設計助手╱設計師可以輸入簡單的文字描述，讓AI即時生成數十種，甚至數百種不同的包裝盒型、圖案、排版或配色方案的草稿，這將大幅縮短概念發想和初步設計的時間，也提供無限的創意靈感來源。 (三)模擬與原型╱生成式AI可模擬不同材質、印刷工藝在實體包裝上的效果圖，甚至能模擬不同光源下的視覺呈現。這讓設計師和客戶能提前預覽成品樣貌，減少實體打樣成本和時間。 三、代理型AI：從「思考」到「行動」的智慧執行者 在辨識型AI賦予機器感知能力、生成式AI賦予其創造力之後，代理型AI(Agentic AI或AI Agent)則將AI的智慧應用提升到「行動」層次。代理型AI不僅僅能夠生成內容或辨識事物，它更像一個能幹的數位助理，能夠感知其環境、進行自主決策、規劃行動步驟，並利用工具或調用其他服務來達成特定的目標。它回答的問題往往是「如何達成目標？」或是「幫我完成這件事」，代表著AI已從單純的分析或創作，邁向了主動執行和問題解決的全新階段。(見圖3) ●圖3：代理型AI將會主動執行和問題解決 代理型AI的核心特點，在於其「規劃」和「調用工具」的能力。它能將一個複雜的目標分解成多個可執行的子任務，自主決定最佳的執行路徑，並像人類一樣，知道在什麼時候該使用什麼工具來完成任務，並根據環境條件的變化來調整其策略與步驟。 (一)在印刷包裝產業的應用潛力╱代理型AI將是提升印刷包裝企業運營效率，以及自動化程度的關鍵。 (二)智慧化訂單處理與排程╱代理型AI可自動接收客戶訂單，並根據印刷機台負載、材料庫存、交期要求等數據，自動規劃最佳生產排程，並調度不同生產線資源。同時主動確認排程，並在出現延誤風險時發出預警。 (三)自動化客戶服務與報價╱如本期特別企劃「AI技術驅動報價與知識升級」這篇文章，將深入探討代理型AI能夠整合企業知識庫，自動回答客戶的常見問題，提供即時的產品資訊和報價，甚至進行初步議價。 四、人形AI：AI走入物理世界的具體化身 當AI的智慧能力與實體形態開始結合，我們便開始進入人形AI(Humanoid AI或Humanoid Robots)的領域。人形AI通常指的是具備人形外觀的機器人，並搭載人工智慧技術作為機器人的大腦。這裡的「AI大腦」將會賦予機器人感知、理解、決策和執行能力的智慧系統，它就能像人一樣與實體世界互動、執行複雜任務。人形機器人是AI技術與機器人技術的深度融合，是AI從虛擬世界走向真實物理世界的具體化身，這個時候小Pixela就可以在實體的世界與您互動了。 人形AI的特點就是能夠在現實世界實體活動，它擁有仿人外形，能夠在真實物理環境中移動、操作工具，甚至與人類進行自然互動。所以它整合了多種AI能力：用辨識型AI賦能視覺、語音理解；以生成式AI處理複雜語言對話；讓代理型AI規劃任務並自主決策。雖說如此，但人形AI的發展仍然面臨了巨大挑戰，包括複雜的物理互動、電池續航、安全性、成本控制，以及公眾接受度等相關議題。 (一)在印刷包裝產業的應用潛力╱雖然目前仍然處於探索階段，但人形AI在未來有潛力解決製造業的特殊作業需求，以及勞力密集的問題。 (二)靈活生產線協作╱相較於傳統固定軌道的工業機器手臂，人形AI則具備有更高的靈活性和適應性，能夠在複雜多變的印刷或包裝生產線上，執行所需要精細操作或非固定路徑的任務，例如在不同位置抓取、搬運多種類型的包裝半成品，或是進行複雜的組裝工作。 (三)危險或特殊環境作業╱在涉及化學品、高溫、粉塵…等對人體有害的生產環境中，人形AI可以代替人類執行作業，進而保障員工的安全。 從辨識型到生成式，再到代理型服務，乃至最終的人形AI，我們可以看到AI的發展是一個從「感知」到「創造」，再到「執行」，最終走向「實體化」的遞進過程。而現在正處於「生成式AI」的快速發展，並開始逐步探索「代理型AI」的階段，所以AI的發展絕非是短期的議題，而是長遠且持續進化的技術應用。印刷包裝產業的讀者們，AI正在快速改變著世界，也為產業帶來了無數的機會，即時掌握AI的本質，才能在未來的智造浪潮中立於不敗之地。(見圖4) ●圖4：AI的四大應用基石，描繪出智慧化的未來 

從認知到落地製造業智轉足跡 AI這股浪潮吹到台灣，而我們的產業夥伴們的感受如何？小Pixela特別整理台灣產業AI應用調查的最新報告，為大家描繪出台灣企業AI發展的脈絡，其中特別幫大家關注，身為台灣經濟支柱的製造業，在AI導入上的變化與努力。製造業的智慧轉型不僅是技術的導入，更是產業升級、效率提升的關鍵轉折點。想知道同行們走到哪一步嗎？趕快翻到「洞悉AI浪潮：從歷年AI調查報告看台灣印刷業的轉型契機」，來看看數據說了些甚麼！ 就台灣AI化總體發展趨勢來看，明顯就是從摸索到務實落地的過程，從各年度報告的主題和對企業AI能力的分群描述，可推斷出清晰趨勢，就是台灣產業對AI的認知，從2022年的初步摸索階段，到2023年因生成式AI的出現而產生廣泛關注與試驗，再到2024、2025年，則是更務實的聚焦於AI落地實踐與挑戰，業界更以技術應用落地、流程深度融合為導入之關鍵。所以2025年調查報告則強調AI導入「並非只是引進新工具或套用模型」，說明成功導入的關鍵，是將AI內化為企業經營的策略核心。 若將數據分析聚焦至台灣製造業的話，我們注意到大型製造業善用辨識型AI來提升良率、精準品管。印刷包裝業可以借鑑此寶貴經驗，深化AOI應用，透過數據分析找出產線「痛點」(例如色偏、刮痕、污點等)，並透過預防性調整來降低耗損、提高品質。2023年生成式AI的爆發，雖然激起設計創意許多想像，但是利用AI製作或設計的專案卻難以落地。印刷包裝業應該將AI視為「協作工具」，加速設計發想，但仍然需要專業人工「後製與審核」，確保品質與獨特性。領先的製造業已將AI應用拓展至複雜製程優化、供應鏈預測。或許印刷包裝業應該與設備商共同思考，將AI延伸至生產各個環節，如紙張張力控制、優化油墨配色等，實現更加精準的製程控制。 AI導入的成功關鍵在於與企業核心業務的深度融合，而不應該只是工具採購。因此AI應該是「全公司智轉戰略」，必須涵蓋流程再造、跨部門協作與員工培訓。同時，高品質的數據治理是AI發揮價值的基礎，所以選用適切的工具，並結合充足的數據將會是成功導入的關鍵要件。儘管台灣企業AI採用率在2024年已經超過64%，但是實際完成專案落地的比例仍然不足三分之一，說明AI導入雖然蔚為風潮，但多數企業仍處於摸索和試驗階段。對於印刷包裝產業而言，理解產業脈絡，借鑑成功案例，體察自身的痛點與優勢，將是在AI時代脫穎而出的關鍵。(見圖5) ●圖5：歷年來產業調查報告的數據，台灣企業AI發展的脈絡  輔導助力方案全面解析 在生成式AI與智慧應用快速崛起的當下，企業所面臨的不再是「要不要導入AI」，而是「何時導入、如何導入才能夠不被淘汰」。面對AI這個機會與挑戰並存的「雙面刃」，許多企業主想要導入卻又心存疑慮：包括技術門檻高、缺乏人才、投資成本重…等，別擔心！小Pixela也為大家整理出政府提供的多項輔導計畫，從人才培訓到資金補助，手把手教您如何善用資源，讓AI不再是遙不可及的夢想，而是觸手可及的轉型助力。 有鑑產業發展的需求，政府各部會啟動多項輔導計畫，從人才培育、技術支援、落地應用到資金補助四個面向，提供企業由「概念試行」到「應用落地」的全面支援機制。小Pixela將聚焦其中七個輔導計畫，拆解政府如何實質協助中小微企業突破AI落地的瓶頸，真正邁出轉型升級第一步。話不多說，小Pixela為大家直接整理出合適包裝印刷與設計業者，合適申請的補助說明，還有簡單比較表，同時也說明企業導入AI的各個階段適用哪些補助標的進行申請，幫助企業快速掌握資源與申請重點。 職缺薪資技能的全面洗牌 當然，AI浪潮下，最常被問到的問題是：「我的工作會不會被AI搶走？」這也是大家最關心的議題之一。別急，小Pixela不會搶走您的工作，還會幫您把工作完成得更好，讓老闆加您薪水。讓我們來看看權威報告中的數據，一起來拆解AI究竟是威脅還是助力，以及我們該如何「與AI共舞」！資誠聯合會計師事務所(PwC)連續兩年發佈的《AI Jobs Barometer》報告，透過分析數億筆職缺資料，深入剖析AI如何影響職務需求、薪資結構及職能技術轉型的速度。這份報告為企業、人才與政策制定者提供了寶貴的洞察，幫助他們應對AI時代所帶來的挑戰與機遇。 報告的核心發現指出，AI的影響不是「是否取代」，而是「如何重構」。即使是被視為高取代風險的職位，也並未大量消失，而是出現嶄新的轉型方向，工作職能的轉變強調「AI賦能」而非「AI取代」，員工從單純的執行者變為分析者、決策輔助者，或與AI協作者。具備AI技能的員工，其薪資的溢價相當顯著，小Pixela偷偷告訴您，全球數據顯示加薪幅度已高達56%。 由於台灣企業雖然認知到AI的重要性並願意投入，但在實際應用中，仍然面臨技術門檻、人才缺乏及投資成本等導入的重大挑戰，所以在勞動力市場的變化還不十分明顯。但是因為AI所造成的職能重構的現象，也就是傳統上重複性高、規律性強的工作，確實面臨AI工具所帶來的挑戰，但工作並非直接消失，而是轉向需要人機協作、數據分析或決策輔助的新型態。所以小Pixela並不會「取代」工作，而是促進勞動市場進行職能的重新定義，結果是提升生產力，創造新職位和高薪機會，但也加速勞動技能變革的步伐。(見圖6) ●圖6：透過人機協作，重塑工作職能 AI對話式閱讀翻轉互動體驗 身為《設計印象雜誌》的讀者，您對「閱讀」的體驗想必有著獨到見解，在AI時代，閱讀方式也正在悄然改變！我們雜誌也引進AI賦能的「對話式閱讀」新模式，創造出小Pixela這樣的虛擬分身，讓閱讀不再是單向的資訊接收，而是與小Pixela即時互動、隨時提問、深度探討的動態過程。想體驗一下和「小Pixela」對話的感覺嗎？請趕快上《設計印象雜誌》官網，讓小Pixela親自帶您體驗這項由AI賦能的對話式閱讀服務。 無論您是印刷包裝業者、設計師、行銷專家，或是任何對產業趨勢充滿好奇的讀者，這都將是一次前所未有的閱讀與學習體驗。透過與小Pixela對話互動，您可以：(1)即時解惑╱任何疑問，隨時提出，小Pixela即時給您清晰解釋。(2)深度學習╱針對感興趣概念，與小Pixela進行對話討論，做更深入探討。(3)高效吸收╱讓小Pixela協助總結重點、歸納資訊，提升閱讀效率。 我們相信，AI對話式閱讀將不僅僅改變您閱讀雜誌的方式，更將革新您獲取專業知識、提升工作效率的模式。目前《設計印象雜誌》提供個人用戶30天免費的小Pixela服務體驗。 問AI，不要問老闆 或許導入AI的起點不必是複雜的生產線改造，從「企業知識管理」入手可能會是效益顯著的選項。傳統知識管理系統常常面臨知識入庫繁瑣、查找不易、使用率低等相關問題，導致大量寶貴知識束之高閣。 AI知識管理系統能夠解決「知識入庫難」、「知識查找難」、「知識活化與傳承難」的幾個大問題。AI也可以將雜亂的文件自動化進行內容理解與萃取，然後AI就能夠從知識庫中迅速找到相關資訊，並給出適切的回答，甚至能夠列出資料出處，確保可信度。這樣能夠將企業沉睡的知識資產，轉化為隨手可得的智慧動能，讓「知識」真正流動起來，是企業踏出AI轉型、提升營運效率的務實第一步。(見圖7) 今天的導覽就到這裡告一段落。希望透過小Pixela的介紹，能讓大家對這期《設計印象》的AI主題有更清晰的認識。準備好了嗎？讓我們一同沉浸在AI與設計碰撞出的精彩火花中，開啟智造未來的無限可能！ ●圖7：用AI管理知識資產 

  日本印刷技術協會(JAGAT) 從2025年4月號開始，整理各種統計資料與印刷、相關行業相關的各種數據，於2026年1月出版成「2025/2026日本印刷業展望」(Printing Industry Outlook)一冊，設計印象雜誌摘譯部份內容，提供給台灣印刷包裝產業業業者，敬請參考。     若以數字來看日本印刷產業，日本印刷市場規模約50,934億日圓(不含個人經營)，印刷企業約103,371家，從業員工約244,616人，平均年經營利潤率約1.9%，每人員工成本約513萬日圓，日本年人均消費紙及紙板(Per Capita)量約173公斤。印刷業產值中，商業印刷年佔比約34.9%，包裝印刷的年佔比約26.4%，出版業營業額約15,716億日元,佔印刷業產值的30.9%；令關聯性產業中，廣告業市場規模約76,739億日圓，其中插入性廣告約2,442億日圓，郵購市場規模145,550億日圓。     據日本總務省標準產業分類，印刷業署大分類為製造業，忠分類為印刷關聯產業，其小芬類及細分類如表1:   表1:日本印刷產業分類表   而根據印刷業產品的用途，印刷製品與服務分類如下: 資料來源:日本印刷技術協會(JAGAT)       JAGAT舊日本個產業對印刷品需求調差分析，最大市場是資通產業約8,416億日圓(20.4%)、教育研究業約5,107億日圓(12.4%)、金融保險業約5,019億日圓(12.2%)、商業活動約4,244億日圓(10.3%)、其他服務約3,770億日圓(9.2%)、公務機構約2,250億日圓(5.5%)、飲料食品業約2,115億日圓(5.1%)，醫療保健業約1,867億日圓(4.5%)，印刷業內部市場約1,591億日圓(3.9%)、社會團體約1,564億日圓(3.8%)，其他客戶約5,214億日圓(12.7%)，全部總金額約41,157億日圓，這與原有估計的產業總市場規模還差約1兆日圓，相關日本印刷業的市場展望，另以專文報導。 來源:日本印刷技術學會資料整理

參、設備端的技術與市場思維 一、印刷業市場與經營模式轉變 受訪者正隆印刷器材協理康乃文指出，近年來印刷服務業的經營策略開始出現明顯分化。有些印刷廠仍以追求大量、單一規格的訂單為主，但也有不少廠商選擇轉向多樣接單、產品多樣化的經營模式，這些業者不僅印製書籍，還延伸到線圈裝訂的教具、樣本、貼紙、掛軸等，並願意投入小量、客製化的服務。這類具有彈性的經營者，較能因應市場快速變化，維持穩定接單。 對於這些開始探索多樣化接單的印刷廠，設備商所提供的不再只是標準化機器販售，而是一連串量身打造的支援。例如，設備商會根據廠商的實際接單狀況與產能，協助處理檔案格式轉換、提供紙張採購建議，甚至親自代為打樣、協助接試單，同時提供機器的初期設定與操作教學，並在導入初期持續監控輸出狀況以確保品質與穩定性。這些服務流程無法以單一標準套用在所有客戶，必須依照不同廠商的情境逐一調整與支援。 當印刷廠願意放下過去僅僅依賴大單的思維，嘗試走向產品與客戶需求多元的經營模式時，設備與服務的整合反而更能產生價值與黏著度，並創造未來可延伸的合作可能。(見圖4) ●圖4：正隆印刷器材股份有限公司協理康乃文，於《設計印象雜誌》門口留影，其深入分享的數位印刷現況與未來為此次採訪帶來豐富內容   二、技術品質現況與面臨挑戰 在目前的市場環境中，數位印刷的輸出品質已普遍達到高水準。像Canon imagePRESS C10000VP系列和varioPRINT iX系列這類設備，在色彩表現、解析度及印刷穩定性方面，都能滿足多數出版需求。康乃文也提到，出版社對數位印刷品質仍有疑慮，這並非完全是技術上問題，而是雙方缺少直接接觸與了解造成的認知落差。很多出版社其實沒機會看過實際印刷樣本，或是親身體驗數位印刷流程，對於數位印刷的畫質和紙張適應性往往不熟悉，甚至因為過去的固有印象而對數位印刷產品有所戒心。 設備商雖然技術能力足夠，但他們很難主動切入出版社的運作模式去提供合適的解決方案。畢竟要能夠精準地幫出版社解決問題，必須先理解對方的商業模式、內容特性，這部分的溝通並不是很容易。即使設備商願意提供打樣服務、現場示範，甚至親自拜訪說明，但出版社不了解數位印刷的實際用途與優勢，也很難主動接受合作。 現在面臨最大的瓶頸，其實不在於技術成熟度，而是市場對數位印刷的認知還沒有跟上，應用模式也還不夠完善。而要突破這個困境，除了設備商和印刷廠要持續展示技術實力和教育市場外，更重要的是促成出版社與印刷廠之間的實際合作。可以透過小批量、低風險的試單，讓出版社能夠在真實生產場景中體會到數位印刷的優點，逐步建立信任與理解，這才是推動整體數位轉型的關鍵。(見圖5～7) ●圖5：商業印刷供應商為了保持在業界競爭力，他們需要一台能以最少操作員控制而彈性大和可24/7運作的商業印刷機器去輕鬆轉換材質、製作個性化產品。Canon varioPRINT iX系列徹底改變了商業印刷模式，以令人驚嘆的圖像品質呈現於廣泛的介面材質，把高品質、高生產率、和高成本效益集於一身(圖片來源╱https://reurl.cc/4LE4Nv) ●圖6：Screen將其專有的Truepress SC/SC＋油墨技術帶到了這一個領域，使油墨與標準塗佈紙相容，無需塗層或底漆。隨著商業印刷和出版公司繼續採用數位印刷技術，對數據驅動定位和個性化廣告材料的需求持續存在，這也意味著生產只涉及在需要的時間打印必要的數量，通常還帶有有針對性的資訊(圖片來源／https://reurl.cc/yR2Qoa) ●圖7：理光公司正在利用下一代Ricoh Pro C9500數位彩色單張紙印刷機，幫助商業印刷商擴大收入來源並提高營運效率。它提高整個工作流程的效率和自動化程度，同時也節省更多的勞動力。它們共同支援成本控制、業務擴展並騰出時間執行其他任務(圖片來源╱https://reurl.cc/Gn7oaW)  三、角色轉型與電子書的崛起 印刷廠在出版業數位轉型的過程中，逐漸擺脫單純「設備操作與印刷執行」的定位，開始向前延伸其角色定位。例如有些廠商不再只是等待出版社下單，而是積極主動參與前期溝通與企劃流程，協助開發行銷應用、提出試單策略，甚至提供紙材測試與打樣建議。在這樣的合作模式下，印刷廠不僅僅是執行端，更成為具備營運規劃與行銷提案能力的合作夥伴，扮演出版社與市場需求之間的仲介橋樑。 這樣的角色轉換也延伸至數位出版面向，康乃文協理指出，部分印刷廠已經開始涉入電子書製作與數位資源整合，例如配合MODA平台的出版計畫，協助出版社同步轉製電子書，並處理格式調整、數位檔案管理等工作。這使得印刷廠已從傳統製造端，逐步轉型為提供紙本與電子整合服務的一站式出版解決方案提供者，以應對多樣內容形式與快速交付的市場需求。 四、數位印刷創新應用機會 長尾理論已被討論多年，其核心觀點非常適合說明數位印刷在出版產業中的角色轉變。隨著出版商和印刷商越來越重視「總擁有成本」，即不僅包含印刷成本，也包括過剩庫存所產生的儲存及管理成本，雙方積極提升首印量的預測精準度，目標是達成「盡可能接近完美的訂單」，以降低庫存風險和相關費用。 而相關具體做法包括，將高品質出版品隨著時間重新編輯成週年版或合輯，延長內容價值；對庫存量較高的出版品與新書進行同捆包銷售，利用網路下單時提供選書服務，降低單品庫存壓力；新書促銷期間運用變動式資料列印技術，在版權頁印製促銷訊息，例如設定銷售達標後舉辦抽獎活動，以實體書作為認證品項，進而刺激銷售。 印刷廠與電子閱讀載具合作，推行章節試讀後直接付費下載全文或購買實體書的模式，促進數位與紙本銷售通路的整合。由於預測印刷量有點困難，數位印刷小批量生產特性能夠快速回應市場需求，減少庫存累積與風險，並促進自費出版等小眾市場的銷售機會，具體體現長尾理論在數位印刷中的應用。但大多數的廠商仍對於創新的部分，沒有太多的想像。(見圖8) ●圖8：設計程序使用起來非常簡單，設計過程也非常自由。而且，印刷書籍的品質也令人難以置信！同時也可以幫助您向亞馬遜等零售商和Barnes & Noble等大型書店銷售產品，這太棒了！小型企業徒步俄勒岡《52週52次健行》的創作者(圖片來源╱Blur官網)  五、緊急改稿流程與應變機制 數位印刷憑藉其生產靈活性與短製程週期，在面對緊急改稿需求時展現出明顯優勢。與傳統印刷需耗費時間製版不同，數位印刷可即時更新內容並迅速完成印刷，縮短產品上市時間。 這樣的模式強調按需生產，僅僅針對需要改動部分印刷，降低資源浪費與庫存風險，亦有助於控制成本。數位印刷同時維持高品質輸出，確保緊急生產過程中不犧牲印刷品質。此外，設計師與印刷廠間的協作流程因為數位化而更加順暢，設計修改能夠快速反映至生產系統，提升整體作業效率。部分印刷廠更提供增值服務，例如協助設計修正與檔案調整，支持客戶高效完成改稿。綜合而言，數位印刷具備因應緊急改稿需求的高效能量，並可維持品質標準，符合現今出版業快速變動的市場需求。 六、台灣印刷產業的挑戰與機會 相較於歐美地區出版流程已高度數位化、按需印製逐漸成為主流，台灣市場在推動數位印刷的過程中，仍然面臨多重結構性挑戰。最明顯的問題之一，是出版社與印刷端之間的溝通斷層。受訪設備商指出，出版社常常無法明確說明其數位印刷的具體需求，例如預期印量、定價策略、紙材選用等，而是將「是否適合數位印刷」的評估責任交由設備商與印刷廠判斷。這樣的資訊不對等，使得設備商難以協助出版社進行成本試算與工藝選擇，進而導致落地推動困難。 此外，即使出版社表示希望導入數位印刷，但實際印製數量與初期預估往往不符，例如明明說只做300本，最後卻變成500本。這種情況對印刷端來說是一種風險，增加了數位印刷整合的變數。康乃文亦坦言，在面對市場上多數出版社尚未準備好明確操作模型時，他們也會質疑「投資設備到底是賣機器、還是賣服務？」、「實際需求能否落地？」這些基本問題。 在應用層面，台灣目前仍有六到七成以上的出版品以黑白印刷為主，使彩色數位印刷設備難以發揮效益。若出版社欲透過提升書籍質感來調整價格，通常只能從封面加工與紙材選擇著手，但是當書價超過讀者心理門檻(如從原本的250元上升至350元以上)時，購買意願可能會受限。若希望實現「好又便宜」，出版社必須自行壓縮利潤，或與印刷端協議分攤部分成本。 因此，設備商認為，數位印刷在台灣的推動，不僅僅仰賴技術本身的成熟，更需要出版社與印刷廠建立全新的合作模式與成本分擔機制。唯有如此，才能跨越目前的認知落差與運營障礙，讓數位印刷真正落地、擴大應用層面。(見圖9) ●圖9：數位印刷樣品示例，驗證現今設備在小量高品質印製上的優異表現，顯示數位印刷技術已具備成熟條件以支援出版業數位化發展   肆、三方觀點與未來展望 一、印刷轉型台灣的那道牆 雖然國際出版界已經逐漸接受數位印刷與分散式出版，作為實踐永續與降低庫存風險的策略，但在台灣，這樣的數位轉型仍然未普遍展開。回顧本文的三方訪談內容，我們歸納出以下幾個可能的原因： (一)缺乏橫向理解機會╱出版社與印刷服務業者間長期處於既有合作模式，鮮少在早期編務規劃階段就展開技術對話。許多出版社在與印刷廠接洽時，已預設將採用傳統印刷，甚至僅與長期配合傳統印刷廠聯絡，自然排除數位印刷的可能性。(見圖10) ●圖10：台灣出版社與印刷服務業者之間長期處於既有合作模式，許多出版社在與印刷廠接洽時，一般習慣性採用傳統印刷，甚至僅與長期配合的傳統印刷廠聯絡，對於使用數位印刷印製尚未擁有積極執行的心態 (二)對數位印刷的刻板印象仍在╱出版方對於數位印刷仍然停留在「品質較差」、「容易有顏色誤差」的印象，然而這些顧慮從設備商的說法中可知，其實在技術面已大幅改善，只是這些資訊未能有效傳遞給出版方，導致印象與現實之間有落差。 (三)文化與成本的雙重考量╱台灣讀者對於紙張與裝幀質感較為重視，因此出版方傾向使用較厚、質地較佳的紙張，這會拉高成本。相較之下，歐美市場則較能接受輕薄紙張與平裝書籍，這種文化差異也讓數位印刷在台灣的價格優勢不易展現。 (四)地理條件限制分散式應用╱分散式出版強調「近地印刷、就地配送」，對幅員廣大的市場而言非常合適。但台灣地小、物流體系密集高效，本地或許難以完全複製國外模式，這部分在訪談中未明確提出，卻可能是一個潛在的結構差異。 (五)缺乏法規或永續誘因╱對比歐洲多國將永續印刷納入政策與採購指標，台灣目前在這方面較缺乏明確指引或獎勵機制。因此不論是出版方或印刷設備商，在永續投入上誘因都不足，導致相關投資與實踐仍停留在「可以做，但不急著做」的狀態。 二、構築新型態的溝通橋樑 如果說上述問題是來自制度與觀念的斷裂，那麼未來的轉機，勢必建立在三方之間能否展開更多「早期且橫向」的溝通。從國際案例來看，如今數位印刷已成為市場趨勢，而數位印刷與分散式出版的推動，往往仰賴出版方、印刷服務商與物流通路的前期協作，從選書策略、紙材規格到出貨節奏等，都能夠同步詳細規劃，而不是在印前階段才倉促決定印刷形式。(見圖11) ●圖11：台灣出版與印刷產業在推動數位轉型時，仍受制於溝通斷層與觀念落差。未來若能強化橫向協作，有助數位印刷落實應用(圖片來源╱drupa官網) 對台灣來說，數位印刷至今仍未普及，並非單一技術問題，而是源自於出版社與印刷業者之間欠缺對話機會與橫向理解。在訪談中我們可以看到，以出版社的角度來說對於數位印刷的印象仍然停留在早年「品質不佳」、「顏色偏差」的階段，當這些品質問題克服之後，若能再搭配新形態的行銷與操作策略，數位印刷不只能解決庫存風險，甚至可能發展出新的商業模式。而就設備商的角度也難以接觸到出版端的真實需求，導致商業模式始終無法明確成形，自然也看不到未來的方向與可能。設備商所期待的，不是單方面推銷解決方案，而是開啟「對話」與出版方「共同定義問題」，從而找出未來合作的基礎與方向。 因此，建立一個可以對話的平台成為重要的關鍵。無論是透過書展、研討會、出版工作坊，或是更多實驗出版計畫，都有機會讓編輯、印刷與技術方能夠在製作早期就展開討論，讓印刷不再只是後段生產的環節，而是涵括在整體策略的一環。此外，若能搭配政策誘因與物流系統支持，更有機會試行短版出版與在地配送的模式，讓台灣的數位印刷，也能夠真正「印」進未來出版的想像之中。

●圖1：製造業面對導入AI的轉型挑戰    近年來，人工智慧(AI)在全球範圍內掀起技術革新浪潮，台灣產業亦積極響應此趨勢。財團法人人工智慧科技基金會(AIF)自2022年起持續發布《台灣產業AI化大調查》報告，透過年度性的系統化觀察與趨勢剖析，為我們勾勒出台灣企業AI導入的實際樣貌與進程。從2022年的初步認知到2025年的聚焦落地，歷年來的調查報告提供寶貴的視角，清晰展現台灣產業在AI應用領域的認知提升、實踐挑戰與策略調整等多重變化。(見圖1)     在數位轉型的巨浪中，AI已不再是遙遠的未來，而是正在真實改變各行各業的關鍵力量。對於身處台灣製造業重要一環的印刷業而言，AI的應用或許曾被認為遙不可及，但透過這份跨年度的趨勢分析，我們將會發現，AI的落地應用其實比想像中更貼近我們的生產現場與營運需求。本文將就歷年報告中，將從經營、人才與技術等三個層面的為大家做簡單的數據解讀，並特別將製造業的數據做獨立的論述，以勾勒出台灣製造業在AI導入方面的獨特趨勢與挑戰。   壹、經營層面變化分析     經營層面涵蓋了企業對AI的戰略規劃、決策支持、投資考量以及管理模式的轉變。 一、2022年整體產業的變化：策略意識萌芽，部分企業先行     (一)報告指出「不少大型科技製造業也有極為突出的表現」，顯示部分領先企業在經營層面已將 AI 納入戰略。     (二)但同時，「中小企業對於AI的基本認識與導入方法仍然不太熟悉」，說明普遍企業在經營層面尚未形成明確的AI戰略。     (三)部分中型廠企業主提出「AI時代來臨，思維方向如果沒有辦法跟上，就等著被甩在後面」，甚至向同仁提出「如果不跟著轉型，還是要考慮退休或是辦理轉職？」這顯示部分經營者對AI應用的生存焦慮與戰略轉型決心，這暗示對AI投資的回收充滿未知，導致許多企業「望之卻步」。 二、2022年製造業的狀況：領先與落後兩極分化，高科技製造業引領整個台灣產業佈局AI，但傳統製造業仍對AI十分陌生     (一)由於2022年率先將AI納入戰略的企業就是大型製造業，並有部分業者可能已進行早期投資。然而，「許多企業望之卻步」也表明普遍傳統製造業經營者對AI投資持觀望態度，投資意願和風險承受度普遍不高。     (二)儘管已有四成的ICT產業已經進入相對成熟的“Ready AI”與“Scaling AI”，但傳統製造業卻能有近八成對AI依舊陌生。(見圖2) ●圖2：AI發展階段分群，在各產業分布狀況   三、2023年：台灣產業對AI的期望值普遍膨脹，但導入策略與落地應用面臨挑戰     (一)報告指出，企業普遍期待「AI 如何創造新價值？而工作的核心價值已經改變」，這顯示經營層面已開始關注 AI 對商業模式和價值鏈的潛在影響。     (二)然而，挑戰在於「從『知道AI』到『用AI』之間仍存在實踐鴻溝」，而且許多企業在「專案中需要付出的努力估計不足，導致專案容易以失敗作收」。這表明經營層面在制定AI策略時，可能過於樂觀，對於資源投入和執行難度判斷不足。專家也提醒「AI 仍然是一個策略議題，它並不完美，並非使用了之後就能夠立刻得到成果」，建議經營者需要「擁抱AI的缺陷」。 四、2023年傳統製造業狀況：意願與實際應用鴻溝，要是產業AI化真如魔法詠唱就好了，有些企業可能連如何詠唱都掌握不了     (一)生成式AI的興起，使得製造業經營者對於AI的「創造新價值」和「改變工作核心價值」，抱持有更高的期望。     (二)製造業AI 化的程度偏低並且進度偏慢，有超過半數企業回饋有使用生成式AI，但大多數是使用現成工具來提升個人生產力，導入營運流程的比例不足兩成。包括導入公司營運流程及個人/部門內使用。     (三)零售貿易服務業及製造業和政府等產業當中，有超過七成企業停留“ Unknowing AI”與“Conscious AI”階段，整體AI 化發展明顯較為緩慢。(見圖3) ●圖3-1：超過半數企業已經使用生成式AI工具 ●圖3-2：2023年AI發展階段分群，在各產業的分布狀況   五、2024年(半導體產業專題)：戰略聚焦與生態協作     (一)在本次調查中，我們可以發現，半導體產業在推進AI化的過程中，內部仍然存在上、中、下游企業間的明顯差距，產業距離全面展開AI化仍然需要時間。要實現全面AI化，需要協力合作，找出適合的應用場景，並提供聚焦及實質性的資源與支持，以有效推動產業升級。     (二)釋放AI化的真正潛力，報告強調「需要產業界與政府協力合作」，這反映製造業經營層已意識到AI轉型是系統性工程，單打獨鬥難以成功，尋求外部協作和政府支持成為重要戰略。 六、2024年 傳統製造業的狀況 ：生成式AI隨然持續擴散，但在傳統工業的用處有限     (一)這波生成式AI的發展，是比較類似從過去所累積出來的知識生成全新的內容，「在傳統工業中的用處不大」。而從製造業的特性和生成式AI的技術原理來看，製造業需要掌握的數據，本來就不是真實世界的語言，所以並不是生成式AI使用大型基礎模型的強項。     (二)製造業需要蒐集的主要是與產品製造流程相關數據，用途是提高良率、降低成本及優化效率，影響所及，製造業的AI策略應更集中在組織內部，所以思考全新的AI 技術及軟體應用時，這就是必然的挑戰與限制。 七、2025年整體產業的趨勢：聚焦落地，變革管理為核心     (一)從報告指出AI導入「並非只是引進新工具或套用模型，更是一場牽涉到資料、流程、組織與治理的深層變革」。這顯示經營層面已認識到AI轉型不僅僅是技術問題，更是全面的企業管理和變革問題。     (二)對於「Unknowing AI」群組，報告建議「決策者需要建立對於AI的基礎認識，這可以透過課程或是顧問陪跑計劃，理解AI的潛在商業價值，也需要知道其風險」，這直接指出經營層在認知和風險評估上的不足，並提供了具體解決方案。     (三)對於「Hearing AI」群組，報告提到他們面臨「欠缺清晰的產業應用想像，導入方向不明確」和「缺乏明確推動計畫與執行節奏」，這都反映經營層在AI策略制定和執行層面的不足。 八、2025年傳統製造業的狀況：變革管理與決策者能力提升     (一)報告明確指出「AI的導入並非只是引進新工具或套用模型，更是一場牽涉到資料、流程、組織與治理的深層變革」。這表明製造業經營層，已認識到AI轉型需要全面變革管理能力。     (二)對於「Unknowing AI」群組的建議，「決策者需要建立對於AI的基礎認識，可以透過課程或是顧問陪跑計劃」，直接點出許多製造業經營者在AI認知和策略制定上的弱點及不足之處，並強調決策者自身的學習與提升是AI成功落地的關鍵。     (三)而「欠缺清晰的產業應用想像，導入方向不明確」和「缺乏明確的推動計畫與執行節奏」等挑戰，則反映部分製造業經營層在具體AI落地策略規劃和執行力上的不足。(見圖4) ●圖4-1：企業AI認知提升，傳統製造業及政府進步最多 ●圖4-2：在經營層面變化2025年現況分析，缺乏長期策略，應用仍停留在工具應用層面       ( 一)經營層面趨勢總結／ 從對AI的陌生與觀望，到對生成式AI的熱切關注，再到對AI落地實踐的理性與務實，經營層面逐步認識到AI導入的複雜性，並開始將其視為一場牽涉到資料、流程、組織與治理的全面性「深層變革」。決策者對於AI的認知深度和戰略規劃能力，成為企業能否成功轉型的關鍵。     ( 二)製造經營層面總結／ 製造業經營層面從生存壓力的被動覺醒，發展到對AI潛力的膨脹期望與實際落地挑戰的矛盾，意識到生成式AI並不全然是用於傳統製造生產中，所以需要更趨向務實的應用場景選擇、強調全面的AI導入變革管理。   貳、人才層面變化分析     人才層面主要涵蓋了企業對AI專業人才的需求、培養、引進及員工的AI技能提升。人才瓶頸是製造業AI導入的普遍痛點，變化趨勢反映了從認知不足到重視培育的過程。 一、2022年整體產業的趨勢：基礎認知不足與內部適應挑戰     (一)報告中提到「中小企業對於AI的基本認識與導入方法仍然不太熟悉」，這直接反映了AI知識和技能在廣大企業員工中的普及度不高。     (二)整體人才層面對AI的理解程度平均為40.9分，除了ICT外，其他產業當中，四分之三以上企業皆低於25%的員工具備足夠的AI基本知識。顯示目前台灣各產業對於AI的理解尚不足，然而AI策略在內部推動成功與否，需建立在內部員工的基礎知識之上，不只是技術，經理人的管理思維都需要上下協同，建立共同的語言，才是關鍵所在。 二、2022年製造業的狀況：普遍技能不足與內部適應困難     (一)製造業將近九成的企業，AI知識在普遍員工中的普及率非常的低。(見圖5)     (二)對於中型廠「廠內員工年紀比較長，剛開始導入時真的很辛苦」，這反映了製造業現有員工在AI技能轉型和適應全新工作流程上的挑戰。 ●圖5：2022年製造業員工，普遍不具備AI的知識   三、2023年產業狀況：人才問題隱含在「實踐鴻溝」中     (一)2023年整體企業員工對於AI的理解程度僅僅44分，仍然偏低，其中以ICT產業指數較高(49.8分)，但與2022年互相比較，指數並無提升。主要企業在AI的人才需求從「知道AI」轉換到「用AI」，所以依舊缺乏具備AI應用能力的員工。     (二)目前台灣企業對於AI 人才培訓資源的投入並不高(34.8 分)，超過半數的企業沒有提供AI人才培訓的資源。 四、2023年製造業的需求：企業普遍漠視人才的培育，多數並未提供相關資源     (一)有七成以上的製造業、政府機關、其他企業認為，內部具備足夠AI基本知識的員工不到25%。但是即使人才缺乏，製造業仍然有近七成的企業未提供AI人才培育的資源。     (二)相較於2022年，專業服務業分數大幅提升，顯示生成式AI的出現為產業帶來大幅的衝擊，但即便零售貿易服務業的衝擊如此這樣大，但是超過七成的企業仍舊沒有提供相關訓練資源；甚至AI化程度領先的ICT產業，也有超過四成(42.3%)企業未提供培訓資源。(見圖6) ●圖6-1：與2022年相較，指數並無提升太多 ●圖6-2：製造業仍有近七成的企業未提供AI人才培育的資源   五、2024年(半導體產業專題)：行業上下游人才差距，上游產業在AI人才培訓的投入明顯較高     報告指出半導體產業「內部仍存在上、中、下游企業間的明顯差距」，這不僅僅是技術差距，也必然包含人才儲備和AI技能水平的差距。領先企業可能擁有大量AI專業人才，而其他企業仍在努力建構基礎人才團隊。 六、2024年傳統製造業的狀況：行業內部人才儲備不均     過往產業往往專注於特定環節優化，較少處理複雜的跨域整合，隨著AI技術逐漸滲透到各個產業環節，不應只著眼於特定技術的應用培訓，更要著重培養跨域溝通與整合的能力。關鍵在於建立符合企業特性的AI人才發展藍圖，並重視AI知識在組織內的有效傳承與擴散。(見圖7) ●圖7：透過人才培育才能為企業建立AI的能力   七、2025年：人才培育需與員工職涯發展連結     (一)調查顯示有將近五成企業尚未建立明確的AI人才發展策略，即使有策略，往往僅僅停留在提供相關課程，而未將AI技能培養與員工職涯發展連結。此外，儘管多數企業認為AI的導入提升了內部相關能力，但其長期效益仍然有待觀察。     (二)企業AI導入高度依賴外部供應商或現有工具(45.3%)，相較之下，選擇自行開發AI模型或調整開源模型的企業比例較低。顯示大多數企業在AI技術應用上仍然仰賴外部廠商，內部技術人才培育較為缺乏。 八、2025年製造業狀況：人才不足為智轉最大障礙，可借力政府資源來加速內部人才培育     (一)報告明確指出「技術基礎與 人才資源 尚未建構，導致行動力受限」，將人才不足列為AI落地的主要障礙之一。這表明人才瓶頸在2025年，已成為製造業AI轉型最關鍵的挑戰之一。     (二)報告提及「2025年有政策大力協助培育人工智慧人才」，顯示政府已經意識到問題並投入資源。然而，製造業仍然需要思考如何從「聽到 AI」、「看到 AI」到「用 AI」，這說明AI專業人才培育還需要考慮到實務應用能力、與製造業場景的結合，才能夠快速見效。(見圖8) ●圖8：僅停留在課程訓練，缺乏與員工職涯發展連結        ( 一)人才層面趨勢總結／ 台灣產業在AI人才方面呈現，從普遍性認知不足，到意識到人才瓶頸是阻礙AI落地的重要因素，進而推動系統性的人才培育策略。不僅僅強調引進AI專業人才，更注重對現有員工進行AI知識普及和技能轉型，以縮短學用落差，政府政策在人才培育中的作用也日益凸顯。     ( 二)人才層面總結／ 製造業人才層面從普遍的AI知識和技能不足，發展進而認識到人才匱乏是阻礙AI落地的關鍵瓶頸，並開始朝向政府與企業協力、多層次、跨領域的人才培育與員工再培訓方向發展，以期縮小實際應用中的人才鴻溝。   參、技術層面變化分析     技術層面主要關注到企業導入的AI技術類型、應用領域以及技術成熟度等。 一、2022年：技術導入以智慧製造的AI應用為主     (一)「ChatGPT的出現，代表著一個起點的來到」，這是2022年報告最關鍵的技術觀察，也預示著生成式AI，將成為未來幾年技術應用的熱點。     (二)AI在「不少大型科技製造業也有極為突出的表現」，從技術層面來看，應用AI的國內企業以機器學習(含深度學習)技術為主，最多使用在電腦視覺相關的應用場景，例如辨識、偵測、追蹤及分割等功能。     (三)但對於「中小企業對AI的基本認識與導入方法仍然不太熟悉」，這說明了普遍企業在技術應用上仍然處於初期階段，可能連基礎的數據分析或自動化都未能完全實現。 二、2022年：傳統AI應用先行，生成式AI萌芽     (一)從數據來看，超過半數的企業對於應用那些AI技術，還在評估規劃中，其他有導入AI的企業多應用包含傳統機器學習、電腦視覺及深度學習等技術，導入在如智慧製造、自動化品質檢測和預測性維護等方面應用。     (二)其中使用與生成式AI的相關技術，如自然語言處理、聊天機器人等技術領域的比例，也遠低於產業整體狀況。(見圖9) ●圖9：2022年各行業AI技術的應用領域   三、 2023年：生成式AI成為焦點，但應用仍是挑戰     (一)整體產業有近四成仍在規劃或沒有應用任何AI技術項目，而生成式AI的出現，提供企業全新的技術選擇。相較於去年使用的技術以機器學習(含深度學習)技術為主，並多使用在電腦視覺相關的應用場景，如辨識、偵測、追蹤與分割等功能上。     (二)2023年的前三大應用AI 技術領域為生成式AI、機器學習(Machine Learning)、電腦視覺(Computer Vision)等，這明顯展現企業應用面向受到趨勢影響。 四、2023年製造業狀況：傳統製造業在AI應用明顯落後     (一)製造業面對生成式AI的                                                                                      技術新選項，對於導入應用於營運流程中或許還缺乏想像空間，所以製造業導入技術的前三名分別是機器學習、電腦視覺，最後才是生成式AI。     (二)另外沒有應用過任何AI技術的企業，於製造業的比例為60.5%，這個數據遠高過於整體37.2%的平均值，說明傳統製造業在AI的應用上已被拉開距離，表現遠遠落後。(見圖10) ●圖10：2023年各行業AI技術的應用領域   五、2024年(半導體產業專題)：技術應用多樣化與實用性考量     (一)在AI 技術領域的運用上，有超過四成企業仍處在規劃中或沒有應用任何AI 技術項目。而有應用AI的半導體企業中，前三名應用AI的技術領域分別為機器學習、電腦視覺與生成式AI，這與其他產業相同，但在先後排名上略有不同。     (二)半導體產業 對於生成式AI的使用率，並不如 台灣其他產業來得高，僅僅只有42.4%企業開始使用。但上游企業則呈現十分積極，有超過七成企業開始使用生成式AI，其中37.5%的企業將生成式AI導入公司營運流程中，另外有43.8%的企業已開始在個人或部門內使用，僅只有6.3%的企業仍在規劃階段。 六、2024年(半導體產業專題)製造業的狀況：對生成式AI使用抱持保守態度     (一)傳統製造業數據分析結果類似半導體產業，對生成式AI的使用率並不如整體產業般普及，「但傳統製造業往往是找不出將生成式AI導入營運流程，而非考慮生成式應用的合理性」。     (二)「AI雖然已成為主流，但要導入企業或應用場景的技術想像卻無法建立」，傳統製造業發現單一的AI工具應用，無法展現AI價值，於是在技術選擇與導入上變得更為務實和理性，強調技術解決實際問題的能力，而非盲目追逐熱門。(見圖11) ●圖11-1：企業曾將營運數據運用於哪些AI技術領域？ ●圖11-2：企業是否開始使用生成式AI工具？ ●圖11-3：對生成式AI使用抱持保守態度   七、2025年：技術落地是關鍵，強調與業務流程深度融合     (一)連續三年，技術是唯一逐年上升的面向，同時也是三個層面中分數最高。除了零售貿易服務業，2025年主要產業均在技術層面的表現更佳。ICT產業技術層面2025年創新高，突破50分，尤其內部資料使用和存取與AI運算資源已經成熟。     (二)台灣企業在AI 運算資源的部署上呈現多元化的趨勢，除了運用雲端外，約有兩成企業導入PC、平板、手機(21.5%)等裝置端AI。這個說明強調的本地端運算概念的「裝置端AI」，逐漸受到了重視。 八、2025年：技術深度融合與基礎設施需求     (一)製造業、政府機關、其他在使用AI 工具及技術表現有明顯成長，估計是受生成式AI 工具影響，能夠快速上手AI。     (二)傳統製造業面對資源有限、導入AI 面臨高門檻的條件下，「裝置端AI」是符合中小製造業需求的選項，不僅成本較低、部署彈性高，更能有效解決資訊安全與機敏資料的顧慮。     (三)企業依舊需要從流程重構、資料治理、人才整備等關鍵面向，系統性地規劃AI導入體系，讓AI成為製造業轉型的關鍵跳板。(見圖12) ●圖12：技術層面表現逐年上升，惟應用仍然受限       ( 一)技術層面趨勢總結／ 台灣產業在AI技術應用方面呈現，從生成式AI引發廣泛關注，到技術應用趨於多樣化與務實化，並最終聚焦於技術如何與企業現有流程深度融合以實現「落地」。企業不再僅追求最新的AI技術，更注重其解決實際業務痛點的能力，並開始意識到技術部署需要強大的基礎設施支持。     ( 二)技術層面總結／ 製造業的AI技術應用，可從初步的傳統AI 探索和對生成式AI的熱烈關注，進而發展到技術選擇的務實化、應用場景的多樣化，並最終聚焦於技術與業務流程的深度融合。這也促使製造業意識到，對強大技術基礎設施和專業技術整合能力的需求。   肆、綜合分析與總結     從2022年到2025年，台灣產業的AI化進程呈現出一個從 「點狀認知」向「線狀探索」，再向「面狀落地」的演變。     ( 一)2022年是啟蒙期／ AI概念開始普及，但應用仍集中在少數領先企業，多數企業特別是中小企業，對AI的認知和導入能力相對不足。ChatGPT的出現為AI注入新的活力和想像空間。     ( 二)2023年是熱議與挑戰期／ 生成式AI成為焦點，企業對AI的潛力充滿著期待，但實際導入過程中卻面臨著「實踐鴻溝」，發現AI轉型比想像中的複雜，需要更高的投入和耐心。     ( 三)2024年是理性深化期(以半導體為鑑)／ 即使是領先產業也開始理性看待AI，強調技術的適用性，並認識到產業內部AI 化進程並不均勻，政府與產業間的協同合作重要性日益凸顯。     ( 四)2025年是落地關鍵期／ 產業的重心完全轉向如何將AI 真正應用於企業營運，解決實際問題。報告開始提供細緻的「落地指引」，凸顯出數據治理、人才培養、決策層認知和跨部門協作在AI轉型中的關鍵作用。     整體而言，台灣產業對AI的認知深度和廣度不斷地提升，從單純的技術導入轉向更為全面的組織變革。AI導入的挑戰，也從最初的「不熟悉」轉變為「實踐鴻溝」，以及「技術與人才基礎尚未建構」。未來，台灣產業能否成功的應對AI浪潮，將取決於企業能否有效的縮短「認知差距」、克服「實踐鴻溝」，並將AI真正融入其核心業務流程，進而實現深層次的數位轉型。   伍、製造業面對的獨特挑戰     整體而言，台灣製造業在AI導入的2022～2025年間，經歷了從「零星點狀應用」到「全面戰略考量」的轉變。其中獨特之處在於下述幾點：     ( 一)高度分化／ 大型科技製造業領先地位與廣大中小及傳統製造業的遲滯形成鮮明對比，AI指數、經營策略、人才儲備和技術應用水平存在巨大落差。     ( 二)實體場景的複雜性／ 相較於服務業，製造業的AI應用更深入到實體生產線、設備、物料流等，這導致AI導入不僅是軟體問題，更是OT/IT整合、感測器部署、物理系統改造的複雜工程，加劇「實踐鴻溝」的挑戰。     ( 三)數據基礎的薄弱／ 許多傳統製造業缺乏系統化的數據採集和治理能力，這成為AI模型訓練和部署的最大障礙。     ( 四)複合型人才的稀缺／ 製造業不僅僅需要AI演算法專家，更需要懂得製造流程、設備運作的複合型AI工程師，而這類人才的供給則相對稀缺。     面對這些挑戰，台灣製造業的AI轉型之路，必然是一場長期而艱鉅的系統性工程，需要經營層的堅定決心、全面的數據治理、持續的人才培育、務實的技術選擇及內外部的緊密協作。