經濟部加速產業AI化，要聯手SI及法人加速AI落地8大關鍵產業

配合政府AI新十大建設及打造人工智慧島的願景，經濟部今天（9/30）啟動「AI應用躍昇計畫」，以醫療照護、電子組裝、零售流通等8大關鍵產業為優先，以補助鼓勵企業與SI或法人研發單位合作，導入AI產業應用，加速國內產業AI化。

這項計畫由經濟部產業技術司主導，以化工與塑膠、金屬加工、半導體製造、精密機械、醫療照護、電子組裝、零售流通、農業與食品加工8大關鍵產業為優先（但不限），投入補助資源希望透過法人或SI打造AI共通模型，讓企業不需要從零開發，將AI模型導入既有的生產製程，提升生產效率或改善品質。

經濟部希望透過「AI應用躍昇計畫」，讓AI應用從單點試煉到規模化落地，因此導入及擴散AI應用是關鍵，該計畫以共通模型為策略，目的為發揮AI模型最大價值，並且可快速複製應用、容易擴散。

經濟部產業技術司長郭肇中表示，結合法人投入AI研發的經驗，以及試製場域，在SI的協助下，助企業加速技術驗證、模型調校、導入應用，縮短開發時程與成本。

經濟部預期以5億元經費推動「AI應用躍昇計畫」，鼓勵企業與SI或法人合作開發AI應用，導入生產場域進行驗證，參加該計畫可分為「導入」、「擴散」兩種形式。其中的「導入型」主要以企業為主，企業與SI或法人合作導入AI，每一案補助上限為2千萬元，參與的SI後續可再申請1千萬元，但需要輔助擴散4家以上企業；至於「擴散型」則以SI業者為主導申請，每一案補助上限為2千萬元，每案需擴散至8間以上的企業。

郭肇中指出，預期受理20個案件提出申請，希望促成AI應用擴散到至少百家企業。

在此之前，國內產業導入AI已有一些成果，根據經濟部的統計，以法人的科專為例，在經費補助下，目前已開發31款共通應用模型，導入279家廠商使用，並針對20個產業客製化開發。

加速產業AI化已有成果

例如今天在現場展示由工研院研發的「瑕疵影像生成技術」，因應製造業少量多樣，缺少多樣態的瑕疵影像資料來訓練AI模型，因此利用生成式AI，先選擇想要生成的瑕疵的類型，例如污損或破洞，由生成式AI生成大量的瑕疵影像，宣稱只要1/9的原始標註資料，就能生成足夠的資料來訓練鑑別式AI，鑑別可達到95%的準確度。

如下圖所示，工研院展示的瑕疵生成系統，以半導體為例，可選擇瑕疵的類型，生成式AI花費7秒可生成相同類型瑕疵，但不同位置的瑕疵影像，作為鑑別型AI模型訓練之用：

另外，紡織所則是開發出AI驗布技術，國內紡織產業承接Nike、Under Armour等國際知名運動品牌客戶，但是傳統紡織仰賴有經驗的員工或老師傅驗布，鑑別生製過程中是否出現瑕疵，一旦發現瑕疵才能找出問題，及早調整製程，但是仰賴人工檢視難以全面檢查，且容易因疲勞產生疏漏，導致瑕疵品流到市場，產生客訴或是導致品牌業者減少訂單。

AI驗布技術避免人工檢驗容易出現疲勞的缺點，利用AI影像辨識可自動檢查生產過程中所有布料，鑑別製程中是否有髒污或破損，解決人工巡檢容易錯漏瑕疵的問題，改善布料的品質，這項技術可因應有經驗的員工或老師傅退休，而新進員工經驗仍不足的問題。

金屬中心則是開發鍛造力AI分析系統，可針對金屬加工產業，利用鍛造力共通模型，蒐集製造設備的運作狀態數據，及早發現故障特徵，透過檢視鍛造力曲線，預警生產設備可能出現異常、模具可用時數，降低無預警停機的次數，並且延長模具可使用時數。