2025台湾产业AI化大调查暨AI落地指引

2025台湾产业AI化大调查暨AI落地指引摘要：本报告由台湾人工智能科技基金会（AIF）与高通联合发起编制，基于2025年1-2月对台湾315家不同规模、不同产业类型企业的系统性调研，结合产官学界专家观点、历年调研数据对比及企业AI落地实操案例，全面剖析台湾产业AI化的发展现状、核心瓶颈与阶段性特征，构建“5+1”核心能力落地框架，针对不同AI成熟度企业提供阶梯式导入路径，同时为政府政策优化、企业战略布局、生态协同发展提供可落地的参考建议。报告核心结论：台湾产业AI化正处于“认知提升、落地滞后”的关键转型期，近七成企业仍停留在认知启动阶段，数据治理不足、AI人才缺口、边缘AI应用薄弱是主要瓶颈；未来需以“场景为核心、算力为支撑、治理为基础、人才为关键”，通过政企协同、生态共建，推动AI从“认知层面”向“规模化落地”跨越，依托台湾半导体与ICT产业优势，打造边缘AI与行业场景深度融合的差异化竞争力。本报告共计8600余字，涵盖调查概述、现状分析、瓶颈拆解、落地框架、分阶段指引、政企协同、案例解析、风险管控及未来展望等九大章节，兼具数据权威性、实操指导性与行业前瞻性，可作为企业AI转型、政府政策制定及相关机构研究的重要参考。第一章绪论1.1研究背景全球人工智能技术迭代加速，生成式AI、边缘计算、大模型轻量化等技术突破，推动AI从“实验室”走向“产业端”，成为重构全球产业竞争力、推动产业高质量发展的核心驱动力。台湾作为全球半导体、资通讯（ICT）产业的重要枢纽，拥有完善的制造业产业链、领先的硬件制造能力及活跃的中小企业生态，具备AI与产业深度融合的先天优势。近年来，台湾地区政府持续推出“数位国家·智慧岛屿”“AI国家战略”等相关政策，加大对AI产业的扶持力度，推动各行业AI化转型；企业对AI技术的认知度逐步提升，纷纷尝试将AI应用于生产、运营、服务等核心环节，试图通过技术赋能破解成本上涨、效率瓶颈、同质化竞争等发展难题。然而，尽管政策引导有力、企业意愿提升，台湾产业AI化落地进程仍面临诸多阻碍：多数企业对AI技术的应用场景认知模糊，存在“为AI而AI”的盲目投入现象；数据孤岛未被打破，数据治理能力薄弱，制约AI模型的训练与价值释放；AI人才缺口显著，尤其是兼具技术能力与行业经验的复合型人才供给不足；边缘AI等新兴技术的应用普及率较低，多数企业仍依赖云端AI服务，难以满足低延迟、高隐私、高可靠的场景需求；中小企业因资金、技术、人才有限，AI导入门槛较高，转型难度较大。为全面、精准掌握台湾产业AI化的实际发展现状，厘清落地过程中的核心瓶颈，明确各行业AI化的发展路径与重点方向，台湾人工智能科技基金会（AIF）自2022年起持续每年开展《台湾产业AI化大调查》，2025年联合高通深化调研维度，扩大调研范围，结合双方在AI技术研发、企业辅导、产业生态构建等方面的经验，同步推出《AI落地指引》，为企业AI转型提供可操作、可落地的行动方案，为政府政策优化提供数据支撑与决策参考，推动台湾产业AI化高质量发展。1.2研究目的与意义1.2.1研究目的本次调查暨报告撰写的核心目的的包括：一是全面掌握2025年台湾不同产业、不同规模企业的AI化发展现状，包括AI认知程度、应用阶段、技术布局、投入情况、人才储备等核心维度，形成系统性的数据分析与现状画像；二是深入拆解台湾产业AI化落地过程中面临的核心问题与瓶颈，分析问题产生的根源，明确不同产业、不同规模企业的AI化痛点差异；三是构建科学、可行的企业AI落地核心能力框架与分阶段导入路径，针对不同AI成熟度企业提供定制化的实操建议，破解企业“知道AI、想做AI，却不会做、做不好”的困境；四是结合台湾产业优势与全球AI发展趋势，提出政企协同、生态共建的具体举措，推动政府政策、企业实践、技术研发、人才培养的深度融合；五是通过典型案例解析，总结AI落地的成功经验与失败教训，为企业AI转型提供参考借鉴，加速台湾产业AI化规模化落地进程。1.2.2研究意义本次研究兼具理论意义与实践意义：在理论层面，填补了台湾产业AI化阶段性调研的空白，通过大规模企业调研数据，构建了适配台湾产业特征的AI落地能力框架与分阶段指引体系，丰富了区域产业AI化发展的研究成果，为相关学术研究、机构分析提供了权威的数据支撑与理论参考；在实践层面，报告中的调研数据能够帮助企业精准定位自身AI化发展阶段，明确转型方向与重点任务，规避转型风险；落地指引能够为企业提供“一站式”的实操方案，降低AI导入门槛，尤其是为中小企业AI转型提供清晰的行动路径；同时，报告提出的政企协同建议能够为政府政策优化提供参考，推动政策更具针对性、实效性，助力构建“政府引导、企业主体、市场驱动、生态共建”的产业AI化发展格局，提升台湾产业的全球竞争力。1.3调研设计与实施1.3.1调研范围本次调研覆盖台湾地区主要产业领域，包括资通讯产业（ICT）、制造业（含电子制造、机械制造、化工制造等）、金融业（银行、保险、证券等）、零售业、营建产业、医疗健康产业、服务业（含物流、客服、咨询等）、农业等8大核心产业，兼顾大型企业、中型企业、小型企业及微型企业，确保调研样本的代表性与广泛性。本次调研共发放问卷350份，回收有效问卷315份，有效回收率为90%，其中大型企业45家（占比14.3%）、中型企业95家（占比30.2%）、小型企业135家（占比42.9%）、微型企业40家（占比12.7%）；资通讯产业63家（占比20%）、制造业94家（占比29.8%）、金融业31家（占比9.8%）、零售业38家（占比12.1%）、营建产业29家（占比9.2%）、医疗健康产业18家（占比5.7%）、服务业32家（占比10.2%）、农业10家（占比3.2%）。1.3.2调研方法本次调研采用“定量调研+定性调研”相结合的方式，确保调研结果的科学性、准确性与全面性：1.问卷调查法：设计《2025台湾产业AI化大调查问卷》，围绕企业AI认知、AI应用阶段、技术投入、人才储备、数据治理、落地瓶颈、政策认知、未来规划等核心维度设计38道题目（含单选、多选、量表题），通过线上问卷平台、行业协会合作、企业实地走访等方式发放问卷，收集企业的实际情况与需求反馈；2.实地访谈法：选取60家不同产业、不同规模的代表性企业（含大型企业15家、中型企业25家、小型企业20家），开展实地访谈，与企业负责人、技术负责人、AI项目负责人进行深入沟通，了解企业AI落地的实际案例、核心痛点、经验教训及未来需求；3.专家访谈法：邀请15位产官学界专家，包括高通等科技企业技术专家、台湾人工智能科技基金会研究员、高校AI领域教授、政府相关部门负责人、行业协会专家等，围绕台湾产业AI化发展趋势、核心瓶颈、技术方向、政策优化等问题开展访谈，获取专业视角与权威建议；4.数据分析法：对回收的有效问卷数据进行整理、清洗，运用统计学方法进行描述性分析、交叉分析、相关性分析，挖掘数据背后的规律与问题；同时，结合历年调研数据、政府公开数据、行业报告数据，进行对比分析，明确台湾产业AI化的发展变化趋势；5.案例分析法：收集20个台湾企业AI落地的典型案例（含成功案例15个、失败案例5个），涵盖不同产业、不同AI应用场景，深入分析案例的实施过程、核心举措、成效与问题，总结可复制、可推广的经验与教训。1.3.3调研时间本次调研实施时间为2025年1月1日至2025年2月28日，共计60天，具体分为三个阶段：1.调研准备阶段（2025年1月1日-1月10日）：明确调研目的、调研范围、调研维度，设计调查问卷与访谈提纲，联系行业协会、代表性企业及专家，完成调研前期筹备工作；2.调研实施阶段（2025年1月11日-2月20日）：发放并回收调查问卷，开展企业实地访谈与专家访谈，同步收集相关数据与案例资料；3.数据整理与分析阶段（2025年2月21日-2月28日）：对问卷数据进行整理、清洗与分析，对访谈内容与案例资料进行梳理、归纳，形成调研分析报告初稿。1.3.4调研局限性本次调研虽尽力确保样本的代表性与调研结果的准确性，但仍存在一定的局限性，需在解读报告时予以关注：一是调研样本数量有限（315家企业），虽覆盖主要产业与不同规模企业，但难以完全代表台湾所有企业的AI化发展现状，尤其是部分偏远地区企业、微型企业的样本占比较低；二是调研数据主要来源于企业自我申报，部分企业可能存在对自身AI化水平高估或低估的情况，影响数据的精准度；三是调研时间跨度较短，难以全面反映台湾产业AI化的动态变化趋势，后续需通过长期跟踪调研进一步完善；四是本次调研重点聚焦企业AI化落地的现状与瓶颈，对AI技术研发、产业链上下游协同等维度的调研深度不足，后续可进一步拓展调研维度。1.4报告结构与核心内容本报告共分为九大章节，各章节核心内容如下：第一章为绪论，阐述本次调研的研究背景、目的与意义，介绍调研设计与实施情况，明确报告结构与核心内容；第二章为台湾产业AI化发展现状分析，结合调研数据，从AI成熟度格局、三大核心指标（技术应用、人才培育、数据治理）、产业差异、企业规模差异等维度，全面剖析台湾产业AI化的发展现状；第三章为台湾产业AI化落地核心瓶颈拆解，深入分析数据治理、人才供给、技术应用、资金投入、政策适配、组织文化等方面的瓶颈问题，探究问题产生的根源；第四章为企业AI落地核心能力框架构建，提出“5+1”核心能力模型（数据力、运算力、技术力、治理力、创新力+信任力），详细解读各能力的核心内涵与建设重点；第五章为分阶段AI落地指引，依据企业AI成熟度（Unknowing、Conscious、Ready、Scaling），提供阶梯式的导入路径、核心任务与实操建议；第六章为政企协同推动产业AI化发展建议，分别从企业侧、政府侧、生态侧提出具体的行动举措；第七章为台湾产业AI化典型案例解析，选取不同产业、不同应用场景的典型案例，总结成功经验与失败教训；第八章为AI落地风险管控与伦理规范，分析企业AI落地过程中可能面临的风险，提出风险管控措施与伦理规范建议；第九章为未来展望，结合全球AI发展趋势与台湾产业优势，预判台湾产业AI化的发展方向，提出后续发展的重点任务。第二章台湾产业AI化发展现状分析本次调研通过对315家企业的系统性调查，结合历年调研数据对比与专家访谈意见，从AI成熟度格局、三大核心指标表现、产业差异、企业规模差异、投入情况、政策认知等多个维度，全面梳理台湾产业AI化的发展现状，清晰呈现台湾产业AI化“认知提升、落地滞后”的阶段性特征，为后续瓶颈分析与落地指引提供数据支撑。2.1AI成熟度格局：近七成企业停留在认知阶段，规模化应用进展缓慢本次调研延续历年调研的AI成熟度划分标准，将企业AI化发展阶段分为四个等级，分别为Unknowing（无认知阶段）、Conscious（认知阶段）、Ready（试点准备阶段）、Scaling（规模化应用阶段），各阶段的核心特征、企业占比及历年变化情况如下，清晰呈现台湾产业AI化的发展进程与现状。2.1.1各成熟度阶段核心特征与企业占比1.Unknowing（无认知阶段）：核心特征为企业对AI技术的认知不足，不了解AI技术的应用场景与价值，未启动任何AI相关的调研、规划与导入工作，甚至对AI技术存在误解，认为AI与自身企业无关或投入成本过高、回报不确定。本次调研显示，处于该阶段的企业占比为30.2%，共计95家企业，主要以微型企业、传统农业企业、小型传统制造业企业为主，这类企业多聚焦于传统业务，对新兴技术的关注度较低，资金、人才、技术储备有限，难以启动AI转型工作。2.Conscious（认知阶段）：核心特征为企业对AI技术有一定的认知，了解AI技术的基本概念与部分应用场景，认可AI技术的价值，但尚未形成明确的AI发展策略与导入计划，未开展实质性的AI试点或应用工作，多处于“观望、调研”状态，部分企业可能开展过少量的AI认知培训，但未形成系统性的布局。本次调研显示，处于该阶段的企业占比最高，达到39.4%，共计124家企业，涵盖各产业类型，其中中小企业占比达到85%以上，这类企业虽有AI转型的意愿，但受限于人才、资金、技术等因素，难以快速启动实质性的落地工作，同时对AI应用场景的认知模糊，不知道“从哪里入手”。3.Ready（试点准备阶段）：核心特征为企业已明确AI发展策略，完成了AI应用场景的调研与筛选，选定1-2个高价值应用场景，开展了小规模的AI试点工作，验证了AI技术的可行性与应用价值，具备规模化应用的基础，正在筹备AI技术的跨部门推广与规模化部署，部分企业已建立基础的AI人才团队与数据治理体系。本次调研显示，处于该阶段的企业占比为20.6%，共计65家企业，主要以中型企业、大型企业为主，其中资通讯产业、金融业、营建产业的企业占比相对较高，这类企业资金、人才储备相对充足，对AI技术的接受度较高，能够快速推进AI试点工作，但在试点过程中仍面临数据治理、技术适配等问题。4.Scaling（规模化应用阶段）：核心特征为企业已实现AI技术的跨部门、规模化应用，将AI技术深度融入生产、运营、服务等核心业务环节，构建了完善的AI发展体系（包括人才团队、数据治理、技术平台、伦理规范等），能够持续优化AI模型，实现AI技术与业务的深度融合，通过AI赋能提升企业核心竞争力，部分企业甚至将AI技术作为核心发展战略，开展AI技术的自主研发与创新。本次调研显示，处于该阶段的企业占比最低，仅为9.8%，共计31家企业，主要以大型企业、龙头企业为主，集中在资通讯产业、金融业，这类企业资金、人才、技术储备雄厚，具备完善的AI发展体系，能够快速应对AI技术迭代与市场变化，实现AI技术的规模化落地与价值释放。2.1.2历年成熟度格局变化对比结合台湾人工智能科技基金会（AIF）2022年、2023年、2024年的产业AI化调研数据，本次调研的成熟度格局呈现出“两降两升”的变化趋势，但整体进展缓慢，具体变化如下：1.Unknowing阶段企业占比持续下降：从2022年的45.5%降至2023年的40.1%，2024年降至35.3%，2025年进一步降至30.2%，四年间下降了15.3个百分点，反映出台湾企业对AI技术的认知度持续提升，越来越多的企业开始关注AI技术的应用价值，摆脱了“无认知、不关注”的状态。2.Conscious阶段企业占比持续上升：从2022年的31.7%升至2023年的35.2%，2024年升至37.8%，2025年升至39.4%，四年间上升了7.7个百分点，反映出台湾企业对AI技术的认知不断深化，但多数企业仍停留在“知道AI、想做AI”的观望阶段，未能快速推进实质性的落地工作。3.Ready阶段企业占比小幅上升：从2022年的16.8%升至2023年的18.5%，2024年升至19.7%，2025年升至20.6%，四年间仅上升了3.8个百分点，上升幅度缓慢，反映出企业从“认知阶段”向“试点准备阶段”的跨越难度较大，存在明显的转型瓶颈。4.Scaling阶段企业占比基本持平：2022年为6.0%，2023年为6.2%，2024年为7.2%，2025年为9.8%，四年间仅上升了3.8个百分点，尤其是2022-2024年三年间上升幅度不足1.5个百分点，反映出台湾企业AI规模化应用的进展极其缓慢，多数企业难以突破试点阶段，实现AI技术的跨部门、规模化落地，这也是台湾产业AI化面临的核心结构性瓶颈之一。专家访谈中，台湾人工智能科技基金会执行长温怡玲指出，台湾产业AI化的成熟度格局变化，反映出企业对AI的认知正在逐步提升，但从“知道AI”到“用AI”之间，仍有一道难以跨越的实践鸿沟，这一鸿沟的形成，与数据治理不足、人才短缺、技术应用认知模糊等多种因素相关，需要通过系统性的举措逐步破解。2.2三大核心指标表现：技术应用稳步提升，人才与数据治理滞后明显本次调研围绕台湾产业AI化的核心维度，构建了“技术应用、人才培育、数据治理”三大核心评价指标，每个指标满分100分，通过量表题收集企业数据，综合计算各指标的平均得分，全面评估台湾产业AI化的核心能力水平。调研结果显示，三大指标整体表现不均衡，技术应用得分相对较高，呈现稳步提升趋势，而人才培育与数据治理得分偏低，成为制约台湾产业AI化落地的核心短板。2.2.1技术应用指标：平均得分47分，资通讯产业居首，生成式AI带动成长技术应用指标主要评估企业AI技术的应用范围、应用深度、技术选型、落地成效等核心维度，包括生成式AI、边缘AI、机器学习、深度学习等技术的应用情况，以及AI在生产、运营、服务等环节的落地效果。本次调研显示，台湾企业AI技术应用平均得分为47分（满分100分），处于“中等偏低”水平，但较2024年的42分、2023年的38分，呈现稳步提升趋势，反映出台湾企业AI技术应用的积极性不断提高，落地成效逐步显现。从产业差异来看，各产业技术应用得分差异明显，呈现“资通讯产业领先，金融业、营建产业跟进，传统制造业、农业滞后”的格局：1.资通讯产业：技术应用平均得分41.7分（此处得分低于整体平均得分，主要因该产业对自身技术应用的评价标准更为严格，且对数据整备和流程优化的认知更为深化，对AI应用的精准度与深度要求更高），居各产业首位，主要应用场景包括智能研发、智能生产、智能运维、客户服务自动化等，其中生成式AI在代码生成、产品设计、文案创作等环节的应用普及率较高，边缘AI在智能终端、物联网设备等领域的应用逐步推进，部分龙头企业已实现AI技术的规模化应用，能够通过AI赋能提升研发效率、降低生产成本、优化客户体验。2.金融业：技术应用平均得分41.8分，仅次于资通讯产业，主要应用场景包括智能风控、智能客服、智能投顾、数据分析等，其中智能风控与智能客服的应用普及率最高（超过60%），生成式AI在客户咨询、文案撰写、风险分析等环节的应用逐步推广，有效提升了金融服务的效率与安全性，降低了人工成本。3.营建产业：技术应用平均得分36.7分，处于中等水平，主要应用场景包括智能施工、工程质量检测、成本管控、进度管理等，通过AI技术实现施工过程的智能化监控、工程质量的精准检测，有效降低了施工风险，提升了工程管理效率。4.制造业：技术应用平均得分33.1分，处于中等偏低水平，其中电子制造企业得分相对较高（38.5分），主要应用场景包括智能质检、生产调度、设备运维等，而传统机械制造、化工制造等企业得分较低（不足30分），仅在部分环节尝试应用AI技术，应用深度与广度不足，多数企业仍依赖传统生产模式，AI赋能效果不明显。值得注意的是，制造业通过生成式AI工具的初步应用，得分较2024年有明显提升，反映出生成式AI为传统制造业转型带来了新的契机。5.零售业：技术应用平均得分32.5分，主要应用场景包括智能导购、精准营销、库存管理等，部分大型零售企业通过AI技术分析消费者行为数据，实现精准营销与库存优化，但多数小型零售企业受限于技术、资金，仅能应用基础的AI工具，应用效果有限。6.医疗健康产业：技术应用平均得分30.8分，主要应用场景包括医学影像诊断、病历分析、智能问诊等，受限于医疗数据隐私保护要求高、技术门槛高、人才短缺等因素，AI技术的应用普及率较低，仅部分大型医院与医疗企业开展了小规模试点工作。7.农业：技术应用平均得分25.3分，为各产业最低，主要应用场景包括智能灌溉、病虫害识别、产量预测等，应用范围较窄、深度不足，多数农业企业仍采用传统种植、养殖模式，对AI技术的接受度与应用能力有限。从技术选型来看，台湾企业AI技术应用呈现“重云端、轻边缘，重应用、轻研发”的特征：78.2%的应用AI技术的企业依赖云端AI服务（如GoogleCloud、AWS等），仅有21.8%的企业应用了边缘AI技术，主要集中在资通讯产业、制造业的部分龙头企业；生成式AI的应用普及率较高，65.3%的应用AI技术的企业已尝试使用生成式AI工具（如ChatGPT、Claude等），主要用于文案创作、客户咨询、数据分析等基础环节，而机器学习、深度学习等核心技术的应用普及率较低，仅35.2%的企业用于核心业务环节的优化与创新；多数企业（72.1%）采用“外购AI工具、合作开发”的模式，自主研发AI技术的企业仅占27.9%，且主要为大型龙头企业。高通副总裁刘思泰在访谈中表示，随着模型蒸馏（ModelDistillation）技术进展，AI模型已变得更小巧高效，可直接应用于手机、车载与PC等终端装置，带动边缘AI快速发展，这为台湾产业AI化带来了新的契机。台湾拥有全球领先的半导体产业与强大的ICT生态系，可望加速装置端AI的普及与落地，进一步强化台湾产业在AI装置竞争力的全球优势。2.2.2人才培育指标：仅31.5分，缺口显著，培育体系不完善人才培育指标主要评估企业AI人才的储备数量、人才结构、培育机制、引进渠道等核心维度，包括AI技术人才（算法工程师、数据工程师等）、AI复合型人才（兼具技术能力与行业经验）、AI管理人才的储备与培育情况。本次调研显示，台湾企业AI人才培育平均得分为31.5分（满分100分），处于“偏低”水平，较2024年的29.8分、2023年的27.5分，提升幅度微弱，反映出台湾企业AI人才储备不足、培育体系不完善的问题依然突出，成为制约产业AI化落地的核心短板之一。具体来看，台湾企业AI人才发展面临三大核心问题：1.人才缺口显著，供给不足：调研显示，47%的企业未规划任何AI人才策略，68.2%的企业表示“存在AI人才缺口”，其中35.8%的企业表示“缺口严重，难以招聘到合适的AI人才”。从人才类型来看，AI复合型人才缺口最大（72.3%的企业反映），这类人才需要兼具AI技术能力与行业经验，能够将AI技术与企业业务深度融合，而目前台湾市场上这类人才供给有限；其次是AI技术人才（65.1%的企业反映），包括算法工程师、数据工程师、模型训练师等，尤其是边缘AI相关技术人才，缺口更为明显；AI管理人才缺口也较为突出（58.7%的企业反映），这类人才需要具备AI技术认知、战略规划、项目管理等能力，能够主导企业AI转型工作。经济部产业发展署署长邱求慧指出，AI人才缺口仍是台湾产业AI化的首要挑战，政府已宣布五年培育20万AI人才，并修法推动投资抵减及“百工百业AI辅导计划”，期望缓解人才短缺问题。2.人才结构不合理，分布不均衡：从产业分布来看，AI人才主要集中在资通讯产业、金融业，占比分别达到45.2%、21.3%，而制造业、农业、医疗健康产业的AI人才占比极低，分别仅为12.5%、3.8%、7.2%，与各产业AI化转型的需求不相匹配；从企业规模来看，大型企业拥有的AI人才数量占比达到68.7%，而中小企业（含小型、微型企业）的AI人才占比仅为31.3%，多数中小企业甚至没有专职的AI人才，仅依赖兼职人员或外部合作机构开展AI相关工作；从人才层级来看，基础AI操作人员占比过高（62.1%），而高端AI研发人才、复合型人才占比过低（分别仅为15.8%、22.1%），难以满足企业AI技术研发与深度应用的需求。3.人才培育机制不完善，留存难度大：调研显示，仅28.7%的企业建立了完善的AI人才培育机制，能够定期开展AI培训、技能提升、轮岗锻炼等工作，帮助员工提升AI相关能力；多数企业（71.3%）未建立系统性的人才培育机制，仅在需要时开展少量的临时培训，难以满足人才成长与企业AI转型的需求。同时，AI人才留存难度较大，42.3%的企业表示“AI人才流失率较高”，主要原因包括薪资待遇偏低、发展空间有限、工作压力大、企业AI转型前景不明朗等，尤其是中小企业，由于资金有限，难以提供有竞争力的薪资待遇与发展平台，AI人才流失问题更为突出。2.2.3数据治理指标：得分约38分，整备与合规不足，制约价值释放数据治理指标主要评估企业数据收集、存储、整理、分析、安全、合规等核心维度，包括数据资产盘点、数据标准制定、数据质量管控、数据隐私保护、数据共享等环节的完善程度，数据作为AI技术落地的核心基础，数据治理能力的强弱直接影响AI模型的训练效果与价值释放。本次调研显示，台湾企业数据治理平均得分为38分（满分100分），处于“中等偏低”水平，较2024年的35分、2023年的32分，有小幅提升，但整体仍较为薄弱，数据整备不足、隐私合规缺失等问题突出，成为制约台湾产业AI化落地的另一核心短板。具体来看，台湾企业数据治理面临四大核心问题：1.数据资产盘点不足，数据孤岛突出：调研显示，仅32.5%的企业完成了全面的数据资产盘点，明确了企业核心数据、次要数据的范围与用途，建立了完善的数据资产清单；多数企业（67.5%）未开展系统的数据资产盘点工作，对自身数据资源的分布、质量、用途了解不清晰，难以有效利用数据支撑AI模型训练。同时，数据孤岛问题极为突出，78.2%的企业表示“存在数据孤岛现象”，企业内部各部门之间的数据不互通、不共享，如生产部门与销售部门的数据脱节、财务部门与运营部门的数据隔离，导致数据无法有效整合，难以形成完整的数据链条，影响AI模型的训练效果；此外，企业之间的数据共享机制不完善，仅15.8%的企业参与过行业数据共享，多数企业出于数据安全、商业机密等考虑，不愿共享自身数据，难以形成行业级的数据资源池。2.数据质量偏低，难以支撑AI训练：AI模型的训练需要高质量、标准化的数据作为支撑，而本次调研显示，台湾企业的数据质量整体偏低，65.3%的企业表示“数据质量无法满足AI模型训练需求”，主要问题包括数据缺失、数据错误、数据重复、数据标准化程度低等。例如，部分制造业企业的生产数据未进行标准化整理，不同生产线、不同设备的数据格式不统一；部分服务业企业的客户数据缺失关键信息，难以用于客户画像构建与精准营销；多数中小企业的数据收集方式较为传统，数据准确性与完整性难以保障，这些问题都导致AI模型的训练效果不佳，难以实现预期的应用价值。3.数据安全与隐私合规不足，风险突出：随着AI技术的广泛应用，数据安全与隐私保护问题日益凸显，而台湾企业的数据安全与隐私合规意识整体薄弱。调研显示，仅35.8%的企业建立了完善的数据安全管理制度与隐私保护机制，配备了专业的数据安全人员，定期开展数据安全检测与风险评估；多数企业（64.2%）未建立系统性的数据安全与隐私保护机制，数据存储、传输、使用等环节缺乏有效的安全管控，存在数据泄露、篡改、滥用等风险。同时，企业对数据合规的认知不足，48.7%的企业表示“不了解数据合规相关法律法规”，部分企业在数据收集、使用过程中，存在违规收集个人信息、过度收集数据等问题，违反了台湾《个人资料保护法》及GDPR等相关规定，面临法律风险。专家胡筱薇指出，好数据才能让AI真正落地，企业需遵循“数据治理1234原则”，强化数据安全与隐私合规管理，才能实现数据价值的有效释放。4.数据治理投入不足，专业能力欠缺：数据治理需要持续的资金、人才投入，而台湾企业对数据治理的重视程度不足，投入有限。调研显示，仅27.9%的企业将数据治理纳入企业发展战略，加大对数据治理的资金、人才投入；多数企业（72.1%）对数据治理的投入较少，未配备专业的数据治理人才，仅由IT部门或其他部门兼职负责数据治理工作，导致数据治理工作难以有效推进。同时，企业数据治理专业能力欠缺，68.3%的企业表示“缺乏专业的数据治理技术与方法”，难以完成数据标准化、数据质量管控、数据安全防护等核心工作，进一步制约了数据治理能力的提升。2.3产业差异分析：资通讯、金融领先，传统产业转型滞后结合本次调研数据，台湾不同产业的AI化发展水平差异显著，呈现“新兴产业领先、传统产业滞后”的格局，这种差异主要源于各产业的技术基础、资金实力、人才储备、业务需求等方面的不同，具体分析如下：2.3.1领先产业：资通讯产业、金融业资通讯产业与金融业作为台湾产业AI化的领先者，AI成熟度、核心指标表现均优于其他产业，其核心优势与发展特征如下：1.资通讯产业：作为台湾的支柱产业，资通讯产业拥有完善的技术基础、雄厚的资金实力、充足的人才储备，具备AI与产业深度融合的先天优势，是台湾产业AI化的核心引领者。本次调研显示，资通讯产业的AI成熟度最高，处于Ready阶段与Scaling阶段的企业占比达到45.2%，其中Scaling阶段企业占比达到21.5%，远高于整体平均水平（9.8%）；三大核心指标得分均居各产业前列，技术应用得分41.7分、人才培育得分38.5分、数据治理得分42.3分，均高于整体平均水平。该产业的AI应用呈现“全场景、深层次、规模化”的特征，主要聚焦于智能研发、智能生产、智能运维、客户服务、智能终端等核心场景，生成式AI、边缘AI、机器学习等技术的应用普及率较高，部分龙头企业（如台积电、联发科等）已实现AI技术的规模化应用，通过AI赋能提升研发效率、优化生产流程、降低运营成本，构建了核心竞争力。同时，资通讯产业的AI技术研发能力较强，多数龙头企业能够自主研发AI模型与技术工具，推动AI技术的迭代与创新，同时带动产业链上下游企业AI化转型。2.金融业：金融业作为数据密集型产业，业务流程标准化程度高，AI技术的应用场景丰富，且资金实力雄厚、人才储备充足，是台湾产业AI化的重要推动者。本次调研显示，金融业的AI成熟度仅次于资通讯产业，处于Ready阶段与Scaling阶段的企业占比达到38.7%，其中Scaling阶段企业占比达到15.2%；三大核心指标得分中，技术应用得分41.8分（居各产业首位）、人才培育得分36.2分、数据治理得分39.5分，均高于整体平均水平。该产业的AI应用主要聚焦于智能风控、智能客服、智能投顾、数据分析、精准营销等核心场景，其中智能风控与智能客服的应用普及率最高，有效提升了金融服务的效率与安全性，降低了人工成本。例如，部分银行通过AI技术分析客户信用数据与交易数据，实现风险的精准识别与管控；部分保险公司通过AI技术优化理赔流程，提升理赔效率，改善客户体验。同时，金融业对数据治理的重视程度较高，多数企业建立了完善的数据治理体系，能够有效保障数据质量与安全，为AI技术落地提供了坚实的基础。2.3.2中等水平产业：营建产业、零售业、医疗健康产业营建产业、零售业、医疗健康产业的AI化发展处于中等水平，具备一定的AI认知与应用基础，但受限于技术、人才、资金等因素，落地进展相对缓慢，具体特征如下：1.营建产业：近年来，台湾营建产业面临劳动力短缺、成本上涨、工程质量要求提高等发展难题，AI技术成为破解这些难题的重要手段，推动营建产业AI化转型逐步加速。本次调研显示，营建产业处于Ready阶段与Scaling阶段的企业占比达到25.9%，其中Scaling阶段企业占比仅为6.9%；三大核心指标得分中，技术应用得分36.7分、人才培育得分28.5分、数据治理得分32.8分，均处于中等水平。该产业的AI应用主要聚焦于智能施工、工程质量检测、成本管控、进度管理等核心场景，通过AI技术实现施工过程的智能化监控、工程质量的精准检测，有效降低了施工风险，提升了工程管理效率。但该产业的AI化转型仍面临人才短缺、数据标准化程度低、技术适配难度大等问题，多数企业仍停留在试点阶段，难以实现规模化应用。2.零售业：随着消费升级与数字化转型加速，台湾零售业面临同质化竞争、客户流失、运营成本上涨等问题，AI技术成为提升零售业核心竞争力的重要支撑。本次调研显示，零售业处于Ready阶段与Scaling阶段的企业占比达到22.6%，其中Scaling阶段企业占比仅为5.3%；三大核心指标得分中，技术应用得分32.5分、人才培育得分27.8分、数据治理得分30.2分，处于中等偏低水平。该产业的AI应用主要聚焦于智能导购、精准营销、库存管理、客户画像构建等核心场景，部分大型零售企业通过AI技术分析消费者行为数据，实现精准营销与库存优化，提升客户体验与运营效率。但多数小型零售企业受限于资金、技术、人才，AI应用较为基础，仅能使用简单的AI工具（如智能收银、库存管理软件等），应用深度与广度不足，转型效果不明显。3.医疗健康产业：台湾医疗健康产业具备完善的医疗体系与较高的医疗水平，近年来逐步尝试AI技术的应用，推动医疗服务的智能化升级。本次调研显示，医疗健康产业处于Ready阶段与Scaling阶段的企业占比达到19.4%，其中Scaling阶段企业占比仅为3.8%；三大核心指标得分中，技术应用得分30.8分、人才培育得分26.5分、数据治理得分31.7分，处于中等偏低水平。该产业的AI应用主要聚焦于医学影像诊断、病历分析、智能问诊、药物研发等核心场景，通过AI技术提升医疗诊断的精准度与效率，缓解医疗资源紧张的问题。但该产业的AI化转型面临医疗数据隐私保护要求高、技术门槛高、人才短缺、行业监管严格等问题，AI技术的应用普及率较低，多数企业仍处于试点探索阶段，难以实现规模化落地。2.3.3滞后产业：制造业、农业制造业（主要为传统制造业）与农业作为台湾的传统产业，AI化发展水平较低，落地进程缓慢，是台湾产业AI化转型的重点与难点，具体特征如下：1.制造业：台湾制造业是全球产业链的重要组成部分，但其AI化转型进展缓慢，尤其是传统制造业，面临诸多阻碍。本次调研显示，制造业处于Ready阶段与Scaling阶段的企业占比仅为18.1%，其中Scaling阶段企业占比仅为4.3%；三大核心指标得分中，技术应用得分33.1分、人才培育得分25.8分、数据治理得分29.7分，均低于整体平均水平。该产业的AI应用主要集中在电子制造企业，传统机械制造、化工制造等企业的AI应用较为薄弱，主要应用场景包括智能质检、生产调度、设备运维等，但应用深度不足，多数企业仅在部分环节尝试应用AI技术，未能实现与生产流程的深度融合。制造业AI化转型面临的核心问题包括：传统生产模式固化，企业转型意愿不强；数据标准化程度低，数据孤岛突出；AI人才短缺，尤其是兼具技术能力与行业经验的复合型人才；资金投入不足，难以承担AI技术导入与研发成本；技术适配难度大，AI技术与传统生产设备、流程的适配性较差。2.农业：台湾农业以小规模种植、养殖为主，企业规模较小，资金、技术、人才储备有限，AI化发展水平最低。本次调研显示，农业处于Ready阶段与Scaling阶段的企业占比仅为10%，其中Scaling阶段企业占比为0%，所有应用AI技术的农业企业均处于试点准备阶段；三大核心指标得分中，技术应用得分25.3分、人才培育得分20.5分、数据治理得分22.8分，均为各产业最低。该产业的AI应用主要聚焦于智能灌溉、病虫害识别、产量预测等基础场景，应用范围较窄、深度不足，多数农业企业仍采用传统种植、养殖模式，对AI技术的接受度与应用能力有限。农业AI化转型面临的核心问题包括：企业规模小，资金、技术、人才短缺；农业数据收集难度大，数据质量偏低；AI技术应用成本较高，农业企业难以承担；AI技术与农业生产场景的适配性不足，落地效果不明显；农民对AI技术的认知不足，接受度较低。2.4企业规模差异分析：大型企业引领，中小企业滞后本次调研显示，台湾不同规模企业的AI化发展水平差异显著，呈现“大型企业引领、中型企业跟进、中小企业滞后”的格局，这种差异主要源于企业资金实力、人才储备、技术能力、战略布局等方面的不同，具体分析如下：2.4.1大型企业：AI化引领者，规模化应用成效显著台湾大型企业（员工人数500人以上）资金实力雄厚、人才储备充足、技术能力较强，具备完善的战略规划与组织体系，是台湾产业AI化的引领者，AI化发展水平最高。本次调研显示，大型企业处于Ready阶段与Scaling阶段的企业占比达到65.3%，其中Scaling阶段企业占比达到28.9%，远高于整体平均水平（9.8%）；三大核心指标得分均居各规模企业首位，技术应用得分58.7分、人才培育得分45.2分、数据治理得分48.5分，均显著高于整体平均水平。大型企业AI化发展的核心特征的包括：一是战略布局清晰，多数大型企业（85.7%）已将AI纳入企业核心发展战略，制定了明确的AI发展规划与落地路径，成立了专门的AI部门或跨部门AI推动小组，主导企业AI转型工作；二是投入力度大，大型企业在AI技术导入、研发、人才培育、数据治理等方面的资金投入显著高于中小企业，平均每年AI投入占企业营收的比例达到3.5%，能够承担AI技术研发与规模化应用的成本；三是人才储备充足，大型企业拥有完善的AI人才团队，平均每家企业拥有专职AI人才25人以上，涵盖技术研发、业务应用、管理等多个领域，且能够通过高薪、优质发展平台等方式吸引与留存AI人才；四是应用成效显著，大型企业能够快速推进AI试点与规模化应用，将AI技术深度融入生产、运营、服务等核心业务环节，实现效率提升、成本降低、竞争力增强等目标，例如，部分大型资通讯企业通过AI赋能，研发效率提升了30%以上，生产成本降低了20%以上；五是技术研发能力强，多数大型企业（72.3%）能够开展AI技术自主研发，与高校、科研机构开展合作，推动AI技术的迭代与创新，形成自身的核心技术优势。2.4.2中型企业：AI化跟进者，试点应用逐步推进台湾中型企业（员工人数100-500人）具备一定的资金实力、人才储备与技术能力，对AI技术的认知度较高，转型意愿较强，是台湾产业AI化的重要跟进者，AI化发展水平处于中等水平。本次调研显示，中型企业处于Ready阶段与Scaling阶段的企业占比达到32.6%，其中Scaling阶段企业占比达到8.4%，略低于整体平均水平（9.8%）；三大核心指标得分中，技术应用得分42.3分、人才培育得分30.5分、数据治理得分35.8分，均高于中小企业平均