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對話式閱讀的應用場景 當前AI人工智慧技術飛速進步，對話式閱讀正逐漸成為改變知識傳遞與學習模式的關鍵利器。這項技術適用範圍廣泛，涵蓋產業內的專業從業者、各階段的學生、企業內部員工，以及從事行銷與廣告的相關人員。 對於印刷、設計及包裝等產業的專業人士而言，對話式閱讀提供了一個即時互動的平台，讓他們能隨時查詢最新的技術資訊、設備使用建議及材料搭配方案，甚至能夠從系統中獲取設計靈感，進一步提升工作效率並解決實際操作中所遇到的難題。這種即時且專業的互動方式，有助於專業人士快速掌握市場趨勢，保持產業的競爭力。 對學生與學習者來說，對話式閱讀轉變傳統被動閱讀的模式，透過自然語言互動，使知識獲取變得更具趣味與效率。學生可在學習設計理論、印刷技術或產業趨勢時，直接向系統提出疑問，獲得量身訂製的解答，減少學習障礙，提升理解深度，並培養對專業領域的興趣與探索動力。 企業內部員工也能從對話式閱讀中受益，結合企業知識管理系統，員工可快速檢索公司內部文件、標準作業流程及培訓資料，減少尋找資訊的時間成本，提升工作效率與知識共享便利性。這種即時互動的學習方式，更有助於員工持續進修與技能提升。 最後，對於廣告主及行銷人員而言，透過分析使用者在對話過程中的需求與偏好，能精準掌握目標客群的興趣與痛點，優化產品推廣策略及內容設計，提高廣告投放的精準度與效益。 在適用場合方面，對話式閱讀可以廣泛適用於專業知識學習、產品選購決策、企業培訓與知識管理、市場調查分析，以及數位內容創新與互動閱讀等多種場景。這不僅僅改變了知識傳遞的傳統模式，更為印刷設計產業、教育領域及企業運營帶來全新的科技應用體驗。 總體而言，對話式閱讀憑藉著即時互動、專業性與多場景適用的特點，已成為推動知識共享與產業升級的重要驅動力。可以為使用者創造更便捷、更高效且個性化的閱讀與學習體驗，助力於整個產業邁向數位化與智能化的未來。(見圖6) ●圖6：對話式閱讀讓知識不再只是線性接收，而是透過AI互動、即時問答與個性化指引，打造參與感十足的智慧閱讀體驗；而且可廣泛應用於設計、印刷、教育與企業內訓，對話式閱讀提升專業效率、深化理解，為產業與學習模式帶來創新轉型 對話式閱讀的收費模式 為了滿足不同用戶的需求，該服務設計了多元且彈性的收費方案，提供靈活吸引力的訂閱選擇，並以免費試用降低入門門檻，鼓勵更多讀者體驗並轉換為長期用戶。這樣的優惠僅適用於今年推廣期間，推廣期結束將會直接反映成本，重新調整價格！ 個人用戶可享有30天免費試用體驗，期間內無需支付任何費用，能充分體驗對話式閱讀服務的價值與便利性。試用結束後，用戶可依需求選擇：(1)半年訂閱方案╱新台幣399元。(2)一年訂閱方案╱新台幣599元。 訂閱方案提供經濟實惠的長期使用權，讓更多讀者能輕鬆持續體驗服務，面對企業的需求，我們也規劃了多人版的訂閱優惠。同時，推出AI對話式閱讀與紙本雜誌綑綁方案，以更優惠的價格滿足數位與實體需求：新台幣1,499元/年(包含一年紙本雜誌＋ AI對話閱讀服務)。 為進一步降低新用戶入門門檻，我們也提供延長30天免費試用的加碼優惠，吸引更多潛在用戶體驗，並提升轉換率與留存率。透過這套靈活多元的收費模式，期望能有效吸引不同需求的讀者群，擴大服務影響力，推動平台用戶數持續成長，強化市場競爭力，助力整體平台穩健發展。 業界專家誠摯好評推薦 而針對本刊官網近期即將全新推出的「AI讀聰明閱」服務計畫，透過業界專家試用後也提出其心得及感想分享給大家： 城邦媒體集團數位發展部協理祝本堯指出：面對瞬息萬變的數位生態，出版業尋求轉型與創新之道。過去，我們致力於紙本內容數位化，並透過多元平台觸及讀者，但當讀者對於「即時」與「深入」的需求日益成長，單向傳遞的閱讀已無法滿足讀者。《設計印象雜誌》的對話式服務，透過AI的賦能，讓內容「活」了起來。讀者隨時隨地針對專業問題進行提問、探索，並獲得即時且AI的回應。這種從「閱讀」到「對話」的模式轉變，讓我們看見知識傳遞的全新可能，它打破傳統閱讀的線性限制，創造出新的閱讀與互動的方式。 麥傑廣告創意總監陳進東也提及：《設計印象雜誌》官網近期將推出的對話式閱讀服務-AI讀聰明閱，針對設計印刷專業領域疑難雜症透過對話，瞬間秒答，不管是需要海量的“大數據”，或是精準深度的“厚數據”，均能滿足“快”，“準”，“精”的專業資訊，真是太神了！ 山水彩色印刷公司廠長吳文和表示：在資訊爆炸的時代，在AI人工智慧未普及前，要找一些相關資料除了透過Google找尋相關資料，但要更深入相關的資料仍需透過專業期刊網站搜尋，現在台灣僅存一本印刷結合設計的《設計印象雜誌》正在轉型蛻變中，除了維持紙本發行外，重新建構數位化網頁，讓更多與印刷及設計相關的從業人員，獲得最新最有用的資料，現在即將推出結合AI人工智慧在對話訊息中，讓您的問題獲得更加快速的回答，這是台灣印刷產業與設計業的一大福音，推薦各位朋友趕快體驗一下！會有驚豔的感覺！ 開啟智慧閱讀的新時代 在數位浪潮與人工智慧的推動下，閱讀不再只是單向的知識傳遞，而是一場充滿互動、理解與思辨的智慧旅程。從傳統紙本到數位平台，再到今日AI驅動的對話式閱讀，閱讀的形式與本質正在被重新定義，而《設計印象雜誌》的「AI讀聰明閱」正是這場變革中的先行實踐者。 透過對話式閱讀平台，過去靜態的內容被活化，讀者不再受限於章節安排與篇幅結構，而是能依自身需求自由探索、即時提問並獲得回應。閱讀不再是壓力，而是能激發好奇與學習動機的歷程。這樣的轉變不僅提高了資訊獲取的效率，也讓知識學習更具個性化與延展性。(見圖7) ●圖7：AI讀聰明閱的技術架構是以OpenAI的語言模型為核心，可解析各種內容檔案格式，並轉化為《設計印象雜誌》專屬的內容知識庫，然後在相對應的權限設定下，透過對話界進行閱讀的對話回應 對於專業領域的從業者而言，對話式閱讀是一種工作助手與知識引擎；對學生與學習者而言，它是理解的橋樑與思考的延伸；對企業與組織而言，則是一種推動知識管理與內部培訓創新的新工具。在每一個應用場景中，這套系統都不只是提供答案，更是激發探索與對話的起點。 「AI讀聰明閱」以本刊的深度內容為核心，將豐富的設計理論、品牌策略、技術趨勢轉化為能即時互動的智慧知識夥伴，打破傳統閱讀的限制，實現真正以讀者為中心的內容體驗。未來，隨著語言模型、知識圖譜與語意理解技術的進一步發展，這種對話式閱讀的深度與廣度將更加強大，成為專業學習、產業升級與教育革新的關鍵力量。 我們相信閱讀不該只是「吸收」，更應該是「連結」與「共創」的過程。而AI對話式閱讀正朝這個方向邁進，讓每一次翻閱、每一次提問，都成為知識交流與創意生成的觸媒。它所帶來的不是替代傳統，而是擴展可能。 未來的閱讀，是思辨與對話共存的智慧行動；未來的讀者，是擁有主動選擇權與深度參與感的內容夥伴。在這樣的想像中，我們邀請每一位讀者一起加入這場革命，讓閱讀不只是更聰明，而是更有意義、更有力量。

●圖1：設計印象雜誌虛擬小分身「Pixela」化身智慧引路人，帶領您深入了解對話式AI如何從內容互動延伸至企業流程，開啟知識傳遞與服務創新的新篇章    在閱讀邁向智慧互動的新時代中，《設計印象雜誌》率先導入AI對話式閱讀技術，打造讀者以對話提問的智慧知識互動平台。透過AI技術與豐富產業知識庫的連結，讀者不僅能與內容即時對話，更能深入探索專業知識脈絡，開啟全新閱讀體驗。於創新服務發展的基礎上，設計印象更延伸出企業適用的AI對話的核心技術，可應用在企業營運流程中，而最典型的應用就是，對外報價系統與對內知識管理平台。 這場技術應用想法，說明AI對話式閱讀的產業應用潛力，本文將深入說明此技術的轉化歷程、核心架構及導入效益，分析從出版媒體轉換至到企業營運的創新價值，並提供未來服務導入的想法。(見圖1) 提升互動與工作效率新利器 隨著AI對話式閱讀應用的成熟，其服務可從內容閱讀互動，擴展至企業營運各項流程中。對話式閱讀在服務本質上是能夠理解日常對話的AI功能，理解後再與知識串聯，如此客戶與系統就能即時交流解決問題。這項能力，從強化閱讀互動起步，轉化為解決企業痛點的智慧工具，特別是在資訊查詢、知識傳遞與流程支援等領域展現高度價值。 如今，對話式AI機器人已在多個服務場景中發揮關鍵作用。例如，印刷廠的客服團隊利用AI即時回應客戶常見問題，如產品規格、報價流程等，減少等待時間；技術部門則藉由AI快速查詢工藝標準與操作手冊，提高工作效率；在企業內部，AI還能夠協助新進員工快速熟悉SOP流程，提升培訓效果。這些應用不僅僅提升服務品質，也大幅降低人力的負擔。(見圖2) ●圖2：AI對話式閱讀技術正從強化閱讀體驗延伸至企業營運流程，廣泛應用於客服回應、知識查詢與員工培訓等場景，不僅提升互動效率，也有效降低人力負擔 企業內部知識管理與技術支援 隨著企業內部資料量急遽擴張，加上流程日益複雜、產品組合多樣化，員工若無法即時取得正確資訊，不僅僅降低工作效率，更可能影響對外服務品質。特別是在印刷產業中，從業務接單到工務製程，每一個環節皆需要仰賴技術經驗與跨部門協作，一旦資訊傳遞不順，便容易導致錯誤、延誤或資源浪費。 為回應這些挑戰，越來越多企業導入對話式AI技術與知識管理系統，以自然語言介面提供即時回覆、智慧推薦與資料搜尋服務，不僅協助員工快速獲取關鍵資訊，也能減少資深人力重複性支援負擔，進一步提升整體營運效率。以下將從多個典型應用場景切入，說明這類系統如何具體解決企業內部痛點與瓶頸： (一)員工快速查詢內部資料與技術文件╱印刷廠的業務與技術人員經常需要查詢各種印刷流程規範與機器操作手冊，尤其是遇到特殊材質或複雜訂單時，若只能依賴主管指導，常常因為等待回覆而延誤回應時間。 企業導入AI知識管理系統之後，業務或技術人員只需要在系統中輸入相關問題，例如「背印問題的發生原因」或「特殊紙張適用的油墨種類」，系統便會即時從內部技術文件和SOP知識庫中調取準確資訊，提供詳細的步驟指引與注意事項。 這不僅僅大幅縮短查詢時間，也避免資訊斷層和口徑不一的情況，提升員工處理客戶需求的效率與專業度，讓主管可以減少對基礎問題的干預，集中精力在策略規劃與團隊管理上。 (二)智慧問答系統降低主管負擔╱印刷廠的燙金工藝因涉及特殊材質與工序，經常成為業務與技術人員向主管請教的熱門問題。傳統流程中，業務人員須等候主管回覆，常會因資訊不即時影響客戶答覆效率。 導入智慧問答系統後，當業務人員接獲客戶詢問「燙金工藝的注意事項」時，只需要輸入問題，系統即刻從知識庫調取相關資料，提供完整工藝流程、適用材質建議及常見問題說明，業務人員就能依此內容對客戶進行解說，同時提出交付生產時，客戶需要注意的事項。此舉不僅縮短回應時間，也確保資訊的一致性與專業度。主管因此減少重複性詢問，得以專注於更具策略性的工作，提升整體營運效率。 (三)內部流程、SOP與新員工培訓輔助╱印刷廠常常因為流程繁瑣、部門分工細緻，使得新進員工在短時間內難以掌握完整作業標準與流程，導致適應期拉長、出錯率提升。傳統培訓方式需要由資深員工手把手教學，耗費大量的時間與人力。 導入AI知識管理系統之後，新人可以透過自然語言的對話方式，直接詢問如「裝訂流程有哪些步驟？」、「打樣流程的審核時間？」系統即會根據內部的SOP文件，自動回覆對應的操作步驟、注意事項與相關連結，並可以依據提問者的職位，提供量身訂做的解說方式。 此外，透過AI問答與智慧推薦機制，系統能夠主動推播新員工常見問題集與部門必讀知識，大幅提升新人上手速度與獨立作業能力，進而讓主管與資深同仁可專注處理更高階的任務，全面提升團隊的效能。 針對節省人力、提升效率技術與案例，在內部知識管理方面，企業也採用支援自然語言查詢與全文檢索的AI系統，協助員工快速找到技術文件與標準作業流程，大幅減少對主管或資深人員的依賴，查詢效率平均提升超過四成。此類系統多部署於企業內部網路中，兼顧資訊安全與管理自主性。經由這些技術與應用情境顯示，AI工具透過智慧整合與流程自動化，正在逐步改變企業對內知識管理與傳承的方式，可說為提升營運效率與競爭力的關鍵利器。(見圖3、4) ●圖3(左)：企業導入對話式AI知識管理系統，有效支援員工查詢技術文件、SOP與常見工藝問題，減少對資深人員依賴，提升作業效率與培訓速度，展現AI在內部知識傳承與流程優化上的實質價值 ●圖4(右)：AI成為企業內部的數位技術顧問，協助員工快速查詢印刷流程、工藝標準與SOP細節，無論是燙金參數還是裝訂步驟，只需透過自然語言提問，即可即時獲得準確解答與操作指引，讓知識查詢更高效、流程執行更精準 

印刷客服報價系統應用挑戰 在印刷產業中，客服部門需回應來自不同通路的大量詢問，從報價、下單、交期追蹤到售後問題，服務流程繁瑣且高度依賴人工。不僅容易產生漏訊、誤回、重工等問題，也使得服務品質高度仰賴個別客服人員的經驗。對話式AI系統的導入，正逐步協助印刷企業打造自動化、即時且一致性的服務體驗。另外根據市場觀察，透過智慧對話平台協助處理常見問題，可節省約70%的客服人力成本，顯著縮短客戶等待時間，並讓客服人員專注於處理更複雜的問題。 (一)即時報價回覆(尺寸、數量、材質等)╱傳統客服在回應印刷報價時，經常需要反覆詢問紙張種類、加工細節、數量及運費等繁瑣資訊，流程冗長且效率不彰。現在，透過AI客服系統，整個流程變得更加簡便。 當客戶輸入「我要印製500張DM，想知道多少錢」時，系統會先告知他們需要準備的完整資訊清單，包括尺寸、數量、色彩(全彩或黑白)、單或雙面印刷、紙張種類、表面加工需求，以及交貨地點。如果客戶回覆「A5尺寸、數量500張、需要全彩印刷」，系統判斷仍然缺乏印刷面數與紙張種類，便會進一步詢問：「請問是單面印刷還是雙面印刷？紙張種類您想要哪一種？」客戶補充「雙面印刷、銅版紙」。系統接著詢問：「是否需要表面加工，例如亮膜、霧膜或局部UV？」客戶回答「需要亮膜」，最後系統確認交貨地點為「台北市」。 當所有條件確認後，系統會複述一遍客戶需求：「您需要印刷500張A5尺寸雙面全彩銅版紙DM，表面加亮膜，送貨至台北市，是否正確？」客戶確認後，系統立即計算報價，並回覆「根據您的需求，報價為新台幣XXX元」。這種引導式互動不僅讓客戶在非營業時間也能夠迅速獲得準確估價，同時大幅減輕客服負擔，提升服務效率與品質。 (二)訂單進度查詢與狀態反饋╱印刷品多屬急件，客戶對交期掌握非常敏感。導入AI客服後，客戶可透過Line、網站或電商後台輸入訂單編號，即可查詢如「打樣完成」、「排版中」、「已出貨」等即時狀態。透過API串接內部ERP或MES系統，客服人員無需人工查詢，大幅減少來回溝通成本，提升客戶滿意度。 (三)常見問題解答(檔案格式、付款、交貨等)╱客戶最常見的提問，如「要上傳什麼格式的檔案？」、「我要怎麼付款？」等屬於資訊型的問題，若每次皆需要人工回覆，將造成客服的壓力。AI客服系統可以將這類問題建立起標準問答範本，結合智能推薦機制，在客戶輸入時即可自動匹配最適答案，並附上相關連結或圖示，提升回覆之效率。 至於像「最快三天內可交件嗎？」這類牽涉生產排程與急件處理問題，系統可引導客戶先提供品項、數量、印製方式等資訊，再依設定條件給予初步回覆，如「急件可能需加價25%」，並視情況轉由人工評估與報價。如此設計可兼顧自動化效率與服務彈性，避免報價錯誤風險。 對話式AI延展性與營運潛力 對話式AI的核心價值，正從「解答問題的工具」逐步轉化為企業營運資產。它不再僅是節省人力、提升回應速度的工具，而是潛藏著重塑企業流程、知識結構與決策模式的深層潛力。當AI具備語意理解、歷程記憶與多系統串接能力，企業便不只是教它「怎麼回答」，而是讓它參與「怎麼工作」。未來的對話式AI，將具備三個關鍵進化方向： (一)預測與建議式互動╱當客戶詢問交期，AI不僅能查詢訂單狀態，還可根據產線排程與歷史交貨數據預測延遲風險，主動提出解法或通知相關部門，從應答工具進化為預警系統。 (二)向知識整合能力╱許多營運瓶頸源自跨部門資訊斷層，若AI能整合設計、品保、生產與法規等異質知識庫，將可以成為部門間的即時翻譯器，減少溝通誤差與流程摩擦。 (三)學習型組織支援╱AI可追蹤使用者提問模式與行為路徑，主動優化知識庫內容，並隨組織擴張與人員變動持續進化，成為企業集體記憶與數位訓練師。 要真正實現上述潛能，關鍵在於企業是否願意將AI視為營運策略的一環，而非外包的客服模組。這要求的不只是導入技術，更包括資料治理、部門協作與持續優化機制的成熟度。對話式AI並非一套「導入即上線」的軟體，而是一場關於組織語言、知識流動與決策節奏的結構性升級。企業能否掌握這場升級的節奏，將決定AI是短期的助理，還是長期的競爭引擎。(見圖5)  ●圖5：未來的對話式AI不只是回答問題，而是理解任務、預測風險、優化流程的智慧夥伴。當它記得提問脈絡、串連部門知識並持續學習，便成為企業不可或缺的數位中樞

●Adobe首席數碼媒體技術工程顧問黃耀興(左)及Adobe代理商展碁國際專案經理曹聖庚 (右)，攜手積極推廣Adobe Firefly新一代AI創新工具    隨著生成式AI技術快速興起，Adobe Firefly等創新工具正加速重塑設計與印刷產業的工作流程與商業模式。為了深入了解這波技術革新帶來的變化與應用趨勢，本刊特別專訪近日來台參加Adobe新一代AI工具發布會的首席數碼媒體技術工程顧問黃耀興，分享他對生成式AI在創意產業中的觀察與實踐。 黃耀興顧問指出，AI並非取代創作者，而是擴展創意的邊界。從圖像生成到品牌一致性管理，AI技術帶來的不僅僅是效率提升，更是創作流程的革新。隨著Photoshop生成填充、Illustrator生成上色及Adobe Express等工具的逐漸普及，印刷、設計、行銷、自媒體與教育等多元場域的專業人士，正在重新定位自身的專業價值與競爭優勢。 同時，此次也與Adobe代理商展碁國際專案經理曹聖庚，一同分享市場的應用趨勢與實務經驗，並從實務角度剖析Adobe AI技術如何助力創意產業，實現數位轉型與競爭力提升。 ●Adobe首席數碼媒體技術工程顧問黃耀興，分享對生成式AI在創意產業中的觀察與實踐 Q1：試著分享您們目前在產業中的角色與職責。 A：我們一直對數位內容與創意軟體充滿熱情，希望能把技術與實際應用結合，協助產業轉型升級。目前我們的工作主要分成三個面向，茲說明敘述如下： (一)技術支援╱協助企業客戶導入Adobe解決方案，處理帳號管理、授權設定與產品功能應用等問題。近年來，隨著AI工具如Firefly、Photoshop AI編輯等功能快速發展，我們也投入大量心力協助客戶掌握這些新工具。 (二)教育訓練╱定期與國內企業、學校、設計單位等合作舉辦相關教學活動，推廣如Adobe Express、生成式AI等應用，期望協助設計師與創作者，提升工作效率與數位能力。 (三)行銷推廣與通路支援╱協助經銷夥伴辦理教育活動，參與產品推廣策略規劃，讓Adobe工具能更有效率地深入市場。 整體來說，Adobe技術工程顧問的角色是「產業與技術溝通的橋樑」，不只是單純的產品講解者，更是「解決方案的推動者」。原廠的目標，除了輔導代理商與經銷商進行教育訓練之外，也讓所有創意工作者與企業能夠真正了解、掌握並善用最新的創意工具與工作流程，進一步推動產業的數位轉型與創新升級。 ●Adobe首席數碼媒體技術工程顧問黃耀興，參加Adobe新一代AI工具發布會演講   Q2：Adobe Firefly與Sensei AI技術的導入，對於平面設計、印刷與多媒體產業帶來了哪些具體的變化與影響？ A：我們從產業觀察的角度來看，生成式AI的迅速興起，特別是Adobe Firefly正在重塑平面設計及印刷產業的競爭格局。Firefly不只是在獨立平台存在，其還能夠整合Photoshop生成填充、Illustrator生成上色等功能中，提升影像編輯與插畫上色效率，進一步革新設計到印刷的工作流程。而Adobe Express結合Firefly生成素材，提供輕量化、快速設計方案，特別適合應用在社群媒體與短版印刷提案，增強印刷廠與客戶互動效率。 在過去，針對設計外包、製作交期與版權合規，一直是設計公司、輸出中心、印刷廠所面臨的主要挑戰，而Adobe Firefly的導入，正在加速推動設計流程數位化與服務價值的轉型。以下整理出Firefly對創意設計、印刷相關產業所帶來的三大衝擊與變化，期許能夠協助業者在AI時代下，重新定位自身在市場中的角色與競爭優勢： (一)設計交期大幅縮短，降低對設計外包依賴╱Firefly可透過文字生成，快速產生多種視覺草圖，應用於印刷廠或輸出中心在客製化包裝、文宣、簡易插圖、延展背景設計等作業上，直接由現場人員初步生成提案，減少反覆溝通成本，縮短決策時間。 (二)小量多樣、短版印刷需求激增╱Firefly的AI生成能力可快速產製多變構圖與風格，搭配數位印刷技術，加速客製化行銷應用，例如企業禮贈品、少量包裝、獨立出版品，滿足市場對「獨特性」的期待。 (三)版權與授權模式的挑戰與轉型╱Firefly強調商用安全授權素材，但產業需要重新建立對AI生成圖像之授權認知與責任歸屬規範，尤其是在商標、包裝圖像、出版品插畫等有版權風險的項目，將帶來法務合規與客戶教育上的轉型需求。 ●Adobe Firefly 4最新版本，整合更強大的生成模組，支援高精細度影像生成、商業授權與多語系提示詞，滿足專業創作需求   Q3：您觀察到哪些產業或客群最先採用這些AI工具？他們在實際應用中獲得了哪些效益？ A：目前市面上導入最積極的包括以下三類： (一)電商與零售業╱需大量商品展示圖與促銷素材，Firefly可在數分鐘內生成符合情境的視覺內容，將素材更新週期從幾天壓縮到幾小時內。 (二)行銷與公關公司╱需快速應對多平台、多主題的設計需求，透過AI協助製作簡報、社群貼文與影片模組，有效節省人力並提升創意效率。 (三)教育與自媒體創作者╱中小學教師、講師與KOL使用Express或Firefly製作教材、縮圖與海報，降低設計門檻，也加速了創作的週期。 而這些早期導入者給出的共同回饋關鍵字是：「省時間、保品質」，這也正是生成式AI真正落地的價值體現。 Q4：在商業應用方面，Adobe的AI技術如何協助企業提升品牌形象、優化設計流程，並實際帶來效率與創意表現的提升？是否有具體的應用案例可以說明？ A：Adobe的AI技術正在協助企業在品牌形象、內容產出與設計流程上實現實質轉型。以Adobe Firefly為核心的生成式AI，不僅可根據品牌風格生成一致性的圖像內容，搭配Adobe Express的Brand Kit模組，企業能預設字體、色彩與Logo，就算是非設計人員也能快速製作出符合品牌調性的行銷素材。Creative Cloud平台提供跨工具雲端協作能力，設計師可在Photoshop或Illustrator中即時同步檔案，主管則能直接線上審稿與批註，大幅提升團隊的作業效率與反應速度。 在實際應用上，我們曾經與一家大型百貨公司合作，他們的社群團隊需要每日更新主題圖文與活動視覺。導入Firefly之後，他們將文字創意輸入後即可自動生成封面圖，平均設計時間從每張45分鐘縮短至10分鐘內，一週便可節省超過15小時的設計工時。另一家出版設計公司，也導入Firefly作為風格草圖生成工具，設計師不再從空白畫面開始，而是以AI建議稿作為創意起點，讓創作更聚焦、也更具探索性。這些案例顯示，生成式AI已經從創作輔助工具，進一步成為提升效率、節省成本、加強品牌一致性的關鍵生產力引擎。

Q5：面對AI技術的快速發展，傳統的平面設計與印刷產業應如何調整策略，以保持競爭力？ A：生成式AI正在重塑設計及印刷產業的競爭格局，過去仰賴設計外包與人工修圖的流程，如今可透過Firefly快速生成初稿、風格構圖，讓設計公司與印刷廠能更快速回應客製化設計需求，縮短交期、降低溝通成本。搭配數位印刷的短版生產能力，也加速少量多樣化商品，例如企業禮贈品、獨立出版品的開發。 Adobe Firefly與今年推出最新一代模組Firefly 4，可說是AI生成能力的進化與商業安全性強化。Firefly 4相較於過往版本，生成人像圖形的細膩度、對於文字的理解及構圖完整性與風格穩定性顯著提升，而且持續強調商業安全授權。對於印務人員與設計業者而言，代表生成素材可更安心使用於商標概念提案、包裝草圖與印刷視覺延伸，避免因AI來源不明而產生版權風險，亦加速提案定稿的流程。其還具備下述幾項獨特功能： (一)Photoshop生成填充╱為設計延伸與影像修補工作流程革新，生成填充(Generative Fill)能直接在Photoshop內，對影像進行背景延展、物件移除、構圖修改等操作，對印刷輸出中心而言，可以大幅減少繁瑣的手動修圖工時。例如製作DM、型錄、POP海報時，若客戶提供的素材比例不符，生成填充可迅速補足構圖，維持印刷品質與交期。 (二)Illustrator生成上色╱為插畫上稿與手繪圖商業應用的加速器，Firefly的生成上色功能，適用於向量線稿自動上色，對於印刷產業中的出版、漫畫印刷、教材插圖等領域尤為關鍵，能夠降低外包上色成本，縮短出版排程，並可根據品牌色或客戶需求，快速調整色彩方案。 (三)Adobe Express快速產製提案╱為前端設計與短交期應用的最佳輔助工具，雖然無法設定高解析度作為正式印刷完稿，但Express在前端提案、社群圖文、數位內容設計上具備極高效率。對印刷廠與輸出中心而言，可用於製作客戶審稿示意圖、社群推廣圖、短版印刷初稿等，並搭配Firefly生成素材，協助業者提供「從設計到輸出的一條龍服務」，增強與客戶的黏著度。 透過這些工具的整合，代表設計與印刷產業正朝向「AI輔助創作→人工精修定稿→數位印刷落地」的標準工作流程轉型。未來，設計公司及印務業者若能夠結合Firefly生成構圖與上色、Photoshop生成填充，並善加利用Express快速產製提案，將在速度、品質、授權合規與服務附加價值上，全面領先市場競爭。 總而言之，設計與印刷業者需從單一服務提供者升級為「整合型顧問角色」，不僅提供製作，更能參與視覺提案、品牌延伸與流程最佳化。這樣角色轉型，將有助業者在AI驅動的設計鏈中保有附加價值與市場競爭力。 ●透過Adobe Firefly的文字生成圖片功能，使用簡單自然語言描述，即可快速生成多樣化風格與構圖的創意影像 ●運用Firefly的文字生成上色功能，將向量線稿插圖，根據文字提示自動上色，快速完成視覺化上稿   Q6：設計與印刷從業者需要如何調整技能與思維？Adobe又如何支援新興創作者？ A：面對AI技術的快速進展，設計與印刷從業者在技能與思維上都須做出相應調整。技能層面，建議熟悉Firefly的圖像生成與上色功能、Photoshop的生成填充、InDesign的資料驅動佈局，以及PDF/X預檢等自動化與標準化工具；並逐步掌握AI協作與雲端整合能力，以因應多變的製作流程與客戶需求。思維層面，則需從傳統「代工思維」轉向「解決問題導向」，深入理解客戶品牌定位與內容策略，才能提供更具整合性與附加價值的解決方案。 隨著自媒體與個人品牌的崛起，Adobe也積極調整產品策略支援這一群新興創作者。Adobe Express就是一個很好的例子，它針對「即時、簡易、高品質」的需求設計，內建上千種社群平台模組，支援Reels、YouTube縮圖、Podcast封面等格式，並整合 Firefly的AI圖像生成功能，還能與Photoshop與Illustrator無縫接軌，降低創作門檻。此外，我們也透過舉辦線上學習課程、提供創作資源包與社群活動，協助創作者快速上手、靈活運用工具，加速內容產出與風格建立。 Q7：就您觀察到創作者在使用Adobe工具時，對於AI功能的接受度與實際應用的情況如何？與市面上其他的AI設計平台相比，Adobe的優勢在哪裡？ A：創作者對Adobe的AI功能接受度非常高，尤其是個人創作者對「效率提升」特別敏感。過去他們需要花大量時間找圖、修圖，現在只要輸入關鍵詞，就能快速產出符合品牌風格的圖像，這大幅降低了創作門檻。許多創作者也將AI輔助生成的草圖作為風格實驗的工具，例如利用Firefly生成不同國風、復古或手繪風格版本，並透過社群票選強化與粉絲的互動，形成了AI與創意共創的嶄新模式。 Adobe Firefly的最大優勢在於「可商用的內容生成」，我們的AI模組訓練素材來自Adobe Stock、公開授權內容及授權合作夥伴，確保生成的內容在商業應用上無侵權疑慮，這是Adobe在企業與專業市場上的堅持。 此外，Adobe工具之間的深度整合性是無法取代的關鍵。例如，Photoshop的編輯可無縫連接到After Effects進行動態製作，Illustrator的圖檔也可直接嵌入XD進行原型設計，這樣完整且高效的創作流程管理，是專業團隊依賴Adobe的重要優勢。  ●在Photoshop中結合Firefly生成填充(Generative Fill)，透過AI擴展畫面、移除背景或加入新物件，提升影像編輯效率 ●Adobe Express提供一站式快速設計平台，整合模組、AI生成文字與圖片，協助行銷社群圖文及多媒體內容輕鬆完成   Q8：近期Adobe在Facebook等社群平台的廣告下，因月租費持續調漲引發不少用戶評價兩極，您如何看待這些反饋？Adobe是如何說明這些價格調整的？ A：我們非常重視用戶的聲音，也理解價格調整可能會引起部分用戶的關注。Adobe提供多種訂閱方案，可針對不同用戶的需求與使用情境設計，從個人創作者到企業團隊，功能範圍和服務內容都有所差異。近年來，我們持續推出許多創新功能，例如Firefly生成式AI、Express的影片生成功能、雲端協作工具強化等，這些都是為了提升用戶的創作效率與多元內容製作能力。 我們發現，有時候用戶對自己所訂閱方案中包含的功能還不夠熟悉，Adobe也積極透過廣告與教育資源，幫助用戶更好理解和利用這些新工具，發揮最大效益。價格的調整反映我們持續投入產品研發與服務升級的承諾，未來也會持續聆聽市場反饋，致力於為不同用戶提供符合需求且有競爭力的解決方案。 Q9：展望未來，Adobe在AI技術、商業應用與創意產業支援方面，作為代理商的觀察有哪些發展方向與策略？ A：未來Adobe會持續強化「生成式AI、雲端協作、內容智慧化」三大支柱，並根據地區市場特性推動在地化導入策略。 以台灣為例，我們會深入與教育界、印刷設計協會與品牌端合作，推動AI素養教育、產業應用案例分享與技能升級計畫。我們也將協助企業建構內容生產工作流、品牌一致性管理機制，以及數位資產管理整合(DAM)。 最後，我們相信，AI並不是取代創意，而是擴充創意的邊界。Adobe要做的，是讓所有創作者與企業都能夠用得安心、用得專業、用得創新。

●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 

●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。    

●表1：政府補助企業進行數位轉型之計畫簡單比較(整理製表╱編輯室)   在生成式AI與智慧應用快速崛起的當下，企業面臨的不再是「要不要導入AI」，而是「何時導入、如何導入才能不被淘汰」。根據《2022～2025台灣產業AI化大調查》(財團法人人工智慧科技基金會統籌)，截至2024年，已有超過64%的台灣中大型企業啟動AI導入專案，但其中僅不到三分之一完成實際落地。調查也指出，企業在導入AI過程中最常見的三大障礙包括：「技術門檻高」、「缺乏AI專才」及「投資成本過重」，直接反映出中小企業資源受限下的轉型困境。 聚焦政府七個輔導計畫實施 有鑑於此，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。本文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，真正邁出轉型升級的第一步。 話不多說，這裡直接整理出適合包裝印刷與設計業者，合適申請的補助說明，並整理出簡單比較表格。同時也針對企業導入AI的各個階段適用哪些補助標的進行分析說明，幫助企業快速掌握資源與申請重點。(見表1) 在生成式AI與智慧應用快速崛起的背景下，越來越多企業感受到「再不導入AI，就會被導入AI的對手取代」。但對中小微企業來說，AI導入不僅是技術挑戰，更涉及人力、預算與應用選擇等多重門檻。如何藉由政府的多項輔導方案，借力轉型，讓企業順利跨出AI轉型第一步。以下針對幾項代表性政府計畫，說明其導入時機與適用情境，並提出整體導入順序建議。 人才培育協助企業轉型起手式 在數位轉型與產業AI化的升級的浪潮席捲下，企業將會面臨到前所未有的人才挑戰，如何協助企業在變動環境中強化人力資源、提高組織競爭力，勞動部勞動力發展署有兩項分層定位明確的人才培訓補助方案，其分別是「企業人力資源提升計畫」(俗稱「大人提」)與「小型企業人力提升計畫」(俗稱「小人提」)，主要是對應中大型與中小微型企業的組織需求，構築出相對應的人才培訓支持架構。(見表2) 除了這兩個補助人才訓練計畫外，經濟部中小及新創企業署也於近日推出針對有數位轉型的企業提供，「30人以下中小微企業數位轉型人才培育補助」，來幫助企業，建立數位化基礎並為導入智慧應用做準備。補助計畫強調12小時以上課程＋軟體應用的課程，讓訓練結合實作，快速的幫企業訓練出專業的人才。 ●表2：大人提與小人提之計畫懶人包(整理製表╱本刊編輯室、資料來源╱補助企業辦理員工訓練計劃網https://onjobtraining.wda.gov.tw/Home/Index)  一、企業人力資源提升計畫與小型企業人力提升計畫 「小人提」聚焦在員工人數未滿50人的小微型企業，透過彈性補助與簡化流程，幫助資源有限的小微型企業低門檻啟動內部訓練；補助範圍涵蓋數位工具應用、AI實作、綠色轉型等新興議題，輔導服務及訓練課程費用由政府全額負擔，對初期導入AI或數位系統的小微型企業來說，是重要的入門補助資源。這個計畫採取滾動式受理，也就是在任何時間點，企業都可以依照實際需求隨時提出計畫申請。 相對來看，「大人提」則針對員工人數超過51人、或是具備TTQS認證的小型企業以上規模的中大型企業，設計更具策略性與結構性的培訓方案。企業可以針對跨部門、組織制度、人資規劃等面向提出訓練整合計畫，補助額度自95萬元起，最高可以達到200萬元，讓企業規劃長期發展與轉型的人員發展方針，每年集中於年底公告。 整體而言，有關「大人提與小人提」的核心目的不僅僅在於補助培訓費用，更在於引導企業主動盤點人力發展需求、連結技術趨勢、落實組織轉型。透過這兩項機制，政府成功打造出一套從微型企業到中大型企業都能使用的「人才培育政策工具箱」，不僅加速台灣企業的數位轉型腳步，也為產業永續發展鋪下關鍵的人力基礎。小人提網站：https://onjobtraining.wda.gov.tw/Plan/Index/3；大人提網站：https://onjobtraining.wda.gov.tw/Plan/Index/1。 二、30人以下中小微企業數位轉型人才培育補助 由經濟部中小及新創企業署所推出的「微型企業數位轉型人力培育補助」，來協助微型企業從「零基礎」起步，建立數位化基礎，為日後導入AI智慧應用鋪設可行的實務路徑。(見圖3) ●圖3：中小微企業數位轉型人才培育補助懶人包(資料來源╱中小微企業多元振興發展計畫平台https://www.sme.gov.tw/drsme/drsme)  這個計畫主要協助業者培訓員工數位技能，搭配軟體應用，以提升企業生產力。課程部分包含數位轉型基礎課程(如資料管理、雲端工具應用、ERP/CRM操作等)，或是AI應用導入課程(如生成式AI、Prompt設計、AI實作案例等)，都在訓練補助的範圍之中。訓練的課程內容與工具，可以從政府審核通過之清單中選擇，可在中小企業網路大學校專區查詢平台提供的優質訓練課程，確保內容專業且實用。 這項補助計畫為許多微型企業提供了一個從無到有、由外而內的轉型契機。透過補助企業進行結合課程與實作的訓練安排，不僅降低人力與經費門檻，更有效促進企業對數位轉型的理解與接受度。課程涵蓋AI應用實務與操作導入，幫助企業建立與AI共處、共學的信心與語言，是邁向AI轉型的重要基礎工程。 這項計畫補助的優點，它是為尚未建置資訊系統或無IT人力的小企業規劃的課程內容，幫助企業從基礎開始，進行基礎數位技能與工具使用的培訓，並觸及AI應用概念。規劃「課程＋工具」的實作導向，所以無論是資料管理、雲端應用、ERP操作，還是生成式AI、Prompt實作等，都能夠透過結合軟體工具的方式實際操作練習，讓員工立即將所學應用於工作場景中。 簡單來說，政府平台先行篩選訓練資源，企業可以安心選課並直接申請補助，讓學習過程更具有效率與方向感。對於想要從傳統流程、紙本作業走向數位化與智慧化的企業來說，這些絕對是啟動AI轉型之路的絕佳起點。該計畫申請網站分別為：(1)製造業https://www.sme.gov.tw/30ai。(2)服務業https://www.dtts.org.tw。 從試點到擴展的技術資源對接 有關於「雲市集AI工具庫點數補助計畫」，經本刊查證在截稿前這個補助計畫，因為經費已經用完暫停申請，讓我們期待下一階段的公告。 為協助中小型製造業使用人工智慧技術元素，解決生產製造及營運管理瓶頸，落實產業AI化政策，政府透過「雲市集工業館」平台推動AI工具庫點數補助計畫。該計畫針對有辦理工廠登記證的製造業，於實際採購AI軟體工具或應用服務給予點數補助，每家企業最高可獲得15萬點(等值15萬元)，用於補助實際採購金額的50%，大幅降低AI導入初期的成本壓力。(見圖4) ●圖4：雲市集AI工具庫點數補助計畫(資料來源╱雲世代數位轉型https://proj05.ekm.org.tw/cloud/web/ATotal.aspx) 企業可在平台上瀏覽並選擇經過政府審核認證的AI解決方案，範圍涵蓋：這項計畫不僅提供補助，更重要的是幫助企業縮短評估與導入決策流程。平台上所有工具皆標示詳細功能說明、適用產業與實際案例，並搭配點數折抵方案，讓企業能以小額投資快速試水溫，從特定場域驗證AI效益，逐步擴大應用範圍。 當企業已具備對AI應用的基本認識，卻尚未具備內部開發能力時，導入卻又卡在採購決策的猶豫時，「雲市集AI工具庫點數補助計畫」正好為這類中小企業提供一個快速適用的解決方案。政府補助實際採購金額的一半(最高可達15萬元點數)，讓企業能以低門檻的方式先行導入標準化AI工具，無需自行開發，即可驗證應用成效。這項補助計畫特別適合已有數位基礎、正在尋求以AI來優化營運效率的企業，透過「先用後優化」的模式，先以低導入風險的AI工具實際使用經驗，再視情況擴大後續投資，讓智慧化的進程少些彎路。