產業追蹤／產業數位轉型 GAI扮推手 新興技術深入製造、醫療、行銷等領域

近年來，生成式AI（Generative AI）技術快速演進，從文生文、圖生圖、文生圖、文生影片，甚至到3D模型生成，其應用範圍持續擴展。隨著全球各國企業積極投入GAI技術，這項技術正逐步融入至製造、醫療、行銷、內容創作等多個領域，成為數位轉型的重要推動力。

目前各國科技巨頭均積極投入GAI技術發展，並在不同領域形成獨特優勢。例如：美國技術領先，商業應用成熟：OpenAI、Google DeepMind、Anthropic等公司持續推出更強大的GAI模型，如GPT-4o、Gemini 1.5、Claude 3，推動企業應用生成式AI來提升生產力。

歐洲強調AI倫理與監管，發展負責任的GAI：歐盟關注GAI應用的法規與倫理挑戰，強調AI可信度與透明度，並投入研發負責任的GAI應用。中國大陸本土模型崛起，產業應用多元：阿里巴巴、百度、騰訊、深度求索等陸企已推出自家大語言模型（如文心一言、通義千問、DeepSeek-R1）並廣泛應用於電商、醫療、智慧製造等場域。台灣則發揮硬體技術優勢，如台積電和聯發科等半導體產業龍頭為全球AI晶片供應鏈的重要支柱。然而在GAI應用層面仍處於成長階段，近年政府與企業正積極導入GAI技術，期望藉此提升產業競爭力。

在企業應用層面，GAI已逐步拓展至智慧製造、醫療影像分析、數位行銷與客戶服務等領域。製造業透過GAI生成工業瑕疵數據，提升品質檢測準確度，減少人力成本；醫療影像利用GAI生成合成醫學影像，提升AI模型的訓練效果，進而改善疾病診斷精準度；在數位內容層面則是應用在3D建模、廣告文案、產品展示等領域，加速數位轉型。

台灣擁有完整的ICT產業鏈，在GAI技術發展上具備極大的發展潛力。為推動企業數位轉型，經濟部產業技術司持續投入資源，推動GAI技術研發與應用落地，並透過科技專案，協助國內企業導入GAI技術，提升競爭力。例如：影像生成技術應用於瑕疵檢測（如布料瑕疵、鋼胚瑕疵、半導體瑕疵等），透過GAI技術生成合成數據，減少標記資料的需求並提升檢測準確率；智慧數據探索與分析技術，運用GAI技術自動化數據分析與視覺化，降低數據處理的門檻，提升企業決策效率；3D建模生成技術，以GAI技術自動生成3D模型，應用於電商、展覽、虛擬實境等領域，降低3D建模成本並提升應用普及度。

透過這些技術應用，台灣企業得以運用GAI提升製造效率、加速數據分析、強化市場行銷策略，進而增強國際競爭力。

以技術司補助工研院開發的「生成式AI優化布料檢測」為例，在紡織業中，布料種類繁多、瑕疵類型多樣，傳統影像檢測技術容易誤判，影響品管與生產效率。透過生成式AI技術，可模擬各類布料瑕疵，擴充AI模型訓練數據，檢測準確度由80.10%提升至90.55%，有效降低誤判，提高生產效率。

另一個技術司補助工研院開發的「GAI在3D建模的應用」，有鑑於傳統3D建模成本高昂，且需要大量人力與時間來製作高擬真模型。透過GAI技術，可自動生成高擬真的3D模型，應用於商業展示、工業設備虛擬化、AR／VR等領域，其中3DGS（3D Gaussian Splatting）技術能夠大幅降低建模門檻，讓非專業使用者也能快速建立3D模型，提升企業數位轉型效率。

GAI技術正在快速改變全球產業格局，從智慧製造、醫療應用、數位行銷、3D建模等領域皆展現強大潛力。台灣在AI硬體與技術應用上具備優勢，透過技術司的資源投入與技術支持，GAI技術已成功應用於智慧檢測、數據分析、3D建模等領域，為產業帶來數位賦能與競爭力提升。未來，隨著GAI技術持續演進，台灣將積極加強產學研合作，推動技術落地應用，加快企業導入生成式AI，實現智慧化轉型，打造國際競爭優勢。（作者是工研院資訊與通訊研究所技術長）