根据资策会MIC调查，台湾电子资讯制造业正加速导入AI，目前已有28%业者实际应用AI技术，另有46%处於规划阶段。尽管大型企业在AI布局上仍领先中小型企业，但後者展现强劲追赶动能，预估2024至2026年中小企业AI预算年复合成长率达26%，反映产业对智慧转型的积极态度。

从次产业观察，PCB与光电材料元件业的AI成熟度最高，而电脑周边设备与其他电子零组件业则相对落後。MIC产业分析师张家辅指出，业者导入AI的首要目标聚焦「改善绩效」与「降低成本」，尤其关注良率提升、产能优化、缩短产品上市周期等关键指标。调查显示，企业对AI成效最有感的三大效益为：营收成长、缓解缺工压力与成本节约，但「提升问题可预见性」的满意度偏低，反映市场波动与企业数据基础仍是影响AI预测准确性的关键瓶颈。

在应用场景方面，制造单位的「品检」需求最为迫切。前十名AI应用中有半数与生产流程相关，前三名依序为「瑕疵检测」、「瑕疵图片标记」及「生产流程改进」。值得注意的是，非制造单位的IT部门现为企业AI转型主要推手，实践比例高达六成，而制造部门中「制造生产」、「产品研发」与「质检」单位将成未来AI扩展重点，预期智慧化程度将与其他部门逐渐拉开差距。

已导入AI的企业持续扩大投资规模，2024年平均每家投入209万元新台币，预估至2026年将成长至261万元（CAGR 11.5%）。值得关注的是，高达四成企业计划逐年增加AI预算，且多数未扩张投资的业者仍选择维持既有规模，显示产业对AI长期效益的信心。从资源分配观察，硬体采购占比达46%位居首位，凸显台湾自动化设备业者的市场优势；软体与服务则分占42%与12%，反映企业优先强化基础建设的布局策略。

技术应用方面，监别式AI（Discriminative AI）仍是当前主流，2025年预算占比达73%，主要应用於瑕疵检测、制程叁数优化等领域；生成式AI（Generative AI）虽仅占27%，但预期2026年将提升至29%，现阶段应用多集中在「产品开发报告生成」。张家辅分析，生成式AI现存应用场景有限且满意度低於监别式AI，但随着AI代理（AI Agent）与人机协作技术发展，未来可??深入制造现场，例如辅助工安事故分析或生产排程规划。

尽管AI效益显现，高达80%已导入企业坦言面临数据挑战，特别是组织复杂度高的大型企业，普遍遭遇「数据关联性难以厘清」与「数据量不足」等问题；而尚在规划阶段的业者，则对「成本效益评估」与「数位化程度不足」最为焦虑。MIC建议，企业应采取「以终为始」策略，先厘清AI应用场景，再针对性补足数据缺囗，同时强化数据品质管理与治理框架，避免陷入「数据量庞大却无效」的困境。