資策會公布2026年十大AI關鍵技術：AI從虛擬躍入實體，驅動軟體技術的主角

在人工智慧（AI）以勢不可擋的浪潮席捲全球，並且深度重塑各行各業營運模式的今日，資策會軟體院資深總監，同時也是資策會MIC產業情報研究所主任王義智再次與軟體院攜手合作，公布年度研究成果——引領產業前行的「2026年十大AI關鍵技術」。

王義智表示，這已是雙方連續第二年的合作，目的在於為國內業界建立最具權威和公信力的技術平臺。他希望透過這個平臺的建立，讓企業向決策高層爭取資源時，能夠堅定地寫下：「根據MIC跟軟體院公布的十大AI關鍵技術，這個技術方向值得投入，可以成為企業決定申請企畫的時候、要跟老闆們要錢的時候，最具說服力的依據。」

當今臺灣產業的現況是不只每個人都會談AI，而且幾乎每間企業都在使用AI。因此，今年的關鍵技術的趨勢設定，毫無疑問地必須將人工智慧（AI）視為軟體技術的主角，「AI已成為驅動所有軟體技術發展的最核心主角。」王義智說。

但他也澄清，這份報告的誕生，絕非憑空想像，而是建立在嚴謹且多層次的篩選過程之上，可分成輸入、分析、解釋、前景到輸出等階段。

王義智透露，資策會內部大規模地掃描國際研究顧問機構的資料庫，包括檢視arXiv線上論文預覽資料庫、史丹佛大學（Stanford）、麻省理工學院（MIT）、世界經濟論壇（WEF）以及顧能（Gartner）等國際權威單位的研究資料，並結合如陽明交大等學研究網路及國內政策技術發展主軸。

在內部執行面上，他指出，資策會也從上百個技術群組精煉出關鍵技術後，再由軟體院的研發主管、總監、主任，以及MIC的專家們，針對數十組AI相關技術進行評估，歷經兩輪專家審議，過程中也出現不斷的爭論和激烈互動，最後，才確認這十大AI關鍵技術，是能夠代表軟體院和MIC有共識的共通觀點。

篩選過程綜合考量多個面向：不僅包含技術成熟度（Technological Readiness Level，TRL），也同時評估商業準備度（Commercial Readiness Index，CRI），以及審視研發的肯定性與預期效益。

王義智表示，目前最終誕生的十大AI關鍵趨勢，不僅捕捉了當前的技術熱點，更勾勒出臺灣產業未來數年的競爭藍圖。

AI發展的四段進化論，從感知跨越到自主行動

王義智表示，AI將成為軟體技術的發展主軸，他也將AI的發展歷程畫分為四個關鍵階段，首先是鑑別式AI（Discriminative AI），這被視為AI的起點，它能像人類「看得到、聽得到」，並做出基本的判斷，例如語音辨識與影像分析。

接著是生成式AI（Generative AI），這是AI開始「起飛」的階段，AI不只理解人類語言、圖像，還能「創造新內容」，主要的應用多在報告撰寫、影片生成和音樂創作等領域。

第三個階段，也是當前企業最關注的焦點，是代理式AI（Agentic AI），它代表AI的加速飛行，代理式AI不僅能生成內容，更具備「目標導向」與「自主行動」的能力，例如流程自動化、銷售決策、藥物研發等。

王義智同時引述輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳的觀點，強調「Agentic AI是當前企業界最重要的發展趨勢之一，」未來可能創造數兆美元的產業，將徹底改變人們的工作方式。

最後第四個階段，王義智則引用黃仁勳的預測指出，未來AI的發展趨勢除了聊天、生成、代理，必須再加一個「實體AI」（Physical AI），這也是AI發展的最後階段。

他強調，實體AI的突破性在於，它不只是在螢幕前操作，而是在「真實環境」中「自主執行任務」，可應用於自動駕駛、自主搬運車和通用機器人等。王義智強調，這四個階段，構成AI從虛擬世界走向真實世界的完整脈絡。

趨勢一：代理式AI——目標導向的問題解決者

在2026年的十大AI關鍵技術的布局重點中，Agentic AI（代理式AI）具備解決企業實務中複雜問題的能力，王義智引述Appier對於代理式AI的解釋：「代理式AI的本質，是將目標轉化為『可執行的自主式應用與自動化工作流程。』」它必須具備感知（Perception）、推理與計畫（Reasoning and Planning）、行動（Action）以及反思（Reflection）等核心能力。

更重要的是，一個完整的「代理式AI」（Agentic AI）必須具備記憶、互動性與持續性，王義智認為，未來幾年的技術熱點還是在Agentic AI。

代理式AI的革命性意義在於，它實現AI與AI之間可以彼此溝通、交流和協作任務。王義智舉例說明了這種Agentic Workflow的運作模式，例如在ChatDev的案例中，Agent可以扮演不同的角色，像是PM、工程師、測試、或是品管，並在工作流程中分工合作。

當使用者給出指令，例如要求「寫一篇主題X的文章」，Agentic AI會自主規畫，將任務步驟逐段拆解成資料蒐集、內容撰寫和修改潤飾等。王義智指出，不同於傳統大語言模型（LLM）僅能一次性完成任務，Agentic AI具備可協助定義問題、拆解、使用工具，以及自我修正的能力。

這種自主性，使得代理式AI能夠在產業中發揮巨大作用，它能透過自主分析和分解任務，來大幅減少對人力的依賴；企業可以運用代理式AI來處理「耗時且重複性的工作」，例如自動化合規性檢查與報告生成。

這項技術正在助攻工業5.0，將人機協作融入生產過程，實現更高的韌性與個性化。這也解釋市場何以對Agentic AI商業潛力大為看好，根據市場研究機構Precedence Research預測，全球AI代理市場規模將從2025年的79.2億美元，以45.82%的年均複合成長率（CAGR），飆升至2034年的2360.3 億美元。

趨勢二：AI輔助開發——軟體開發的智慧化共創

隨著AI成為核心驅動力，軟體開發模式也迎來了根本性的變革。第二項關鍵技術就是AI輔助開發（AI-Augmented Development），王義智指出，這種開發方式不只是自動化，而是透過AI模型理解開發者意圖、程式碼結構與業務邏輯，實現「智慧化共創」。

他表示，AI輔助開發不只是加速開發，而是重新定義軟體生產的方式，有了AI，軟體開發從專業任務變成「人機共創」的流程，更讓每一位知識工作者都能夠參與創新。

AI在軟體生命週期中扮演的角色，早已超越單純的程式撰寫（Coding）。王義智強調，目前國際大廠所發展出來的軟體，幾乎沒有不用AI幫忙生成的，其作用已延伸至需求分析、程式架構設計、測試除錯、維運乃至於文件生成。他說，有了AI的協助，開發效率預計可提升55％以上，而非技術人員可透過自然語言進行開發，節省30至50％的時間。

王義智觀察到，由於AI工具的門檻越來越低，這推動了AI開發的「軟體開發民主化」（人人可創造應用），不論低程式碼（Low Code）甚至無程式碼（No Code）相關工具的出現，讓每個人都可以使用AI進行開發，新創創意實驗成本降低，社會創新週期加快。

他指出，這種轉變不僅顯著提升了軟體品質與安全性，更將開發週期從以「月」為單位，縮短為「週」甚至「日」，加速了社會創新週期。

AI-Augmented Development（AI輔助開發）是指利用人工智慧技術來輔助軟體開發的各個階段，包括需求分析、程式設計、測試、維運與文件生成。這種開發方式不只是「自動化」，而是透過AI模型理解開發者意圖、程式碼結構與業務邏輯，實現「智慧化共創」。

趨勢三：不實訊息資安——新型態資安與數位信任的保衛戰

隨著生成式AI技術的普及，其帶來的資安風險也成為企業亟需面對的挑戰。因此，第三項趨勢Disinformation Security（不實訊息資安）的重點，是運用先進技術與策略，去主動偵測、分析、驗證並對抗不實資訊的威脅。

王義智強調，AI合成技術已衍生出新型態資安風險，使得現有的辨識認證變得無法信任。根據Gartner的研究指出，新興的網路犯罪服務Disinformation-as-a-Service（不實訊息即服務），正運用AI合成技術發布不實內容並驅動社群流量，進而干擾影響政經商業活動。

實際案例包括：利用AI語音模仿老闆聲音要求轉賬而成功的新型詐騙，或是惡意散布衛生紙缺貨等民生恐慌。為了抵禦這些威脅，Disinformation Security涵蓋多種核心技術，例如利用自然語言處理以進行語意分析（Semantic Analysis）矛盾或不和邏輯的內容；進行文本生成偵測（Generated Text Detection）；利用機器學習與深度學習的監督式學習（Supervised Learning）自動分類新的可疑資訊；或進行異常傳播模式偵測（Anomaly Detection）。

另外，也可以透過多媒體鑑識技術，運用深度偽造偵測（Deepfake Detection）和數位浮水印（Digital Watermarking）進行內容鑑識；也可以透過社群網路分析（Social Network Analysis），識別意見領袖或超級傳播者，以便在關鍵的節點去阻斷不實訊息的流通。

王義智認為，要對抗這些新興風險，需要建立新型態數位信任鑑識服務，才能抵禦不實訊息並保護企業營運。

趨勢四：多模態大語言模型——感知與表達的融合

在AI模型不斷進化的過程中，突破單一模態限制，實現多感官的融合，成為第四項AI關鍵趨勢：多模態大語言模型（Multimodal LLM）。王義智解釋，這類模型可以同時處理文字、影像與影音資料，目前廣泛運用於客服、創作和沉浸式體驗。

多模態LLM的技術架構通常包含模態編碼器（Modality Encoder）、模態對齊（Connector）、大型語言模型（LLM）與輸出生成／投影模組（Generator/Projector）。其中，Modality Encoder將不同模態資料對映成向量；Connector則將不同模態向量與文字整合，最終將輸出生成影像、語音和文字等。

王義智強調，這種融合的重要性在於它能夠提升語境理解，透過整合文字、圖像和聲音等線索，進行深度推理；並通過多重資料交叉驗證來改善決策品質、減少錯誤；藉由整合不同格式的資料，創造更豐富、多樣化的內容。

他也說，多模態大語言模組還能支援語音、手勢等多種輸入，創造更自然的互動體驗，讓溝通更流暢之外，並且擴大應用領域，解決單一模態AI無法處理的跨領域複雜任務。

趨勢五：領域專屬AI模型——專業化的AI模型

王義智堅信，對於臺灣產業而言，最有價值的AI模型，正指向領域專屬生成式AI模型（Domain-Specific GenAI models），因為，網路上所有公開的知識都已經被全球的這些大語言模型學完，因此，唯一珍貴的價值，就是在於產業自身、沒有分享出來的這些專業領域的知識。

領域專屬模型專門針對某個產業、領域（domain）、或功能進行大型語言模型訓練、微調或強化，目的是讓模型能在該領域內產生更專業、精準、合規的內容。王義智認為，這項技術是讓AI從「懂語言」進化到「懂產業」的關鍵，不只是讓AI模型更聰明，而是讓產業知識被數位化、被理解和被自動化。

對於臺灣這樣擁有產業優勢的地區，發展領域專屬型的AI模型，不僅能將專業知識數位化、普及化，成為推動每個產業轉型與信任落地的核心動能，更是臺灣與世界頂尖大公司在AI領域上競爭並取得機會的最好的方法。

然而，這需要克服許多挑戰，王義智表示，包括如何蒐集與精煉特定領域的高品質資料；如何對領域型的產業模型資料進行微調與強化，具備更高準確度與上下文理解力；如何快速結合外部企業的知識庫與即時檢索工具，確保模型能產生可驗證、合規且最新的專業內容。

此外，領域評測與合規機制也是重要的核心，他舉例，不管在醫療、法律、金融、電信等各行各業，都有其精緻且深入的要求，以專業標準與法規建立評測機制，確保生成結果的可靠性、安全性和合規性。

王義智表示，該項技術對不同產業都帶來實質效益，例如透過法律專屬領域的AI，可以做到自動生成合規契約草案與法律摘要，可以從根本上減少條文錯誤、引用不準確的合規風險。

趨勢六：小語言模型——輕量化的AI模型

相較於動輒數千億筆參數量的大語言模型（LLM），王義智認為，在2026年的AI關鍵技術中，也必須要關注更為輕量化、追求效率和有利於邊緣運算、參數數量小於10億筆的小語言模型（Small Language Model，SLM）。

王義智觀察到，AI參數的發展趨勢呈現「K字形」分叉，一條持續往上，另一條則往下發展至小語言模型、開放源碼（Open Source）、特定領域和邊緣運算（Edge）端的語言模型，而這兩條路各有不同用途。

他進一步解釋，小語言模型崛起的動機在於：龐大的LLM很耗能，且成本高昂。對於許多很絕對性、很產業性或在邊緣端（Edge）的任務，若使用那些部署在雲端、過於龐大的模型，反而會比較慢。

所以，具備輕量、高效能、高安全性、可客製化優勢的小語言模型（SLM），就是專為在資源受限設備中，進行推論與私域部署而設計的模型。

模型輕量化的關鍵在於，可以透過知識蒸餾（Knowledge Distillation，KD）、參數剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、低秩分解（Low-Rank Decomposition，LRD）和動態推論等技術達成語言模型輕量化的目標。

但是，小語言模型要做到高效能推論，就必須做到：優化模型架構、運算圖優化、精確量化與混合運算、邊緣端硬體加速和記憶體優化等；而任務導向訓練則有賴任務定義與資料選擇、微調（Fine-tuning）、少樣本與增強訓練、多任務與遷移學習、評測導向訓練等作法才能達成目標。

王義智強調，小語言模型在低算力、高效能的目標下，成為可持續AI發展的關鍵；同時，由於它能實現即時互動的速度，並在本地端執行，因此降低了資料外洩的風險，特別適合例如醫療、金融等個資敏感領域的應用，並推動了AI微服務化，形成輕量AI模組可插拔生態，提升產品迭代速度。

趨勢七：大型語言模型維運——AI全生命週期的治理

王義智對企業導入AI的現狀提出嚴肅提醒，他提到，有報告指出有95%的企業導入AI，卻沒有獲得好的投資回報（Return）。

他深入分析，主要原因在於許多企業導入AI是「為了AI而AI」，沒有嵌入企業流程，也沒有實際解決問題；此外，大量的概念驗證（POC）彼此孤立，沒有與企業的整體藍圖（Roadmap）連結，形成了另外一種孤島（Silo）。

為了消除這種孤島效應，王義智認為，大型語言模型維運（Large Language Model Operations，LLMOps）則是必然發展的趨勢。

他表示，LLMOps是一組專業化的方法、技術和工具，專門用於解決將大型語言模型（LLMs）部署到實際應用中的營運層面問題，涵蓋實驗、迭代、部署、持續改進等全部流程。

LLMOps的重要性在於它能應對LLM的獨特複雜性與挑戰，這對於將LLM應用成功推向商業產品至關重要。例如：針對LLM與生俱來的非確定性（Non-deterministic），意指：相同的輸入卻可能產生不同的輸出，這就需要專門的評估和測試方法解決；它也關注提示工程（Prompt Engineering）的重要性，以確保獲得正確且一致的回應，並降低幻覺、提示注入攻擊和越獄等風險。

透過持續的模型監控，LLMOps框架將安全與危害視為評估的關鍵目標，對於保護企業的財務和品牌形象極為重要，例如，可以透過持續的模型監控與設計測試資料集，識別像是越獄等潛在的惡意攻擊和模型漂移；也可以藉由保護敏感資訊、落實GDPR（歐盟一般資料保護規則）和CCPA（加州消費者隱私保護法）的合規性，防止意外暴露公司機敏資料。

LLMOps簡化數據管理和擴展，對於需要監督、控制和監控數千個模型以實現持續整合和部署（CI/CD）的環境至關重要；透過模型監控持續追蹤系統性能，並在發現模型漂移或性能下降時發出警報，就能確保LLM應用程式在面對高流量和持續變化的資訊流時，仍能保持穩定和回應能力，從而實現「可擴展性」與「可靠部署」的目標。

趨勢八：負責任的AI——以信任為核心的AI風險管理

與LLMOps確保模型的營運健康度相對應的，是第八項趨勢：負責任的AI（Responsible AI），它是一個以信任為核心的風險導向全生命週期治理框架。王義智指出，負責任的AI強調：AI倫理評估、模型公平性與偏誤檢測機制，都有助於推動負責任AI應用，包含AI OWASP Top 10 Validation。

在資安與風險方面，王義智提到了駭人聽聞的案例：最近發生了超大規模的AI攻擊事件，有駭客集團利用AI工具去攻擊全球數十家政府和企業。這證明AI：既可用於防守，也可被用於攻擊。因此，他強調，如何建立可信任、可負責的AI，降低公平性、偏差的風險，是一個重點。

負責任的AI涵蓋了多種關鍵檢測類別，例如，可進行自動化、半自動化技術性驗證的準確性、可靠性、公平性、資安、隱私；以及可透過佐證文件進行人工查核驗證的透明性、可解釋性、當責性、安全性和彈性。

王義智舉例，資策會便協助台電檢測AI智能客服，是否存在「幻覺」（亂說話）或是否符合知識庫規範。他還指出，AI的「幻覺」現象對於駭客集團來講，也是很麻煩的事情，因為有企業證明，駭客聲稱拿到的機密資訊，其實是AI的幻覺產物，他說：「這突顯了建立信任管理制度的必要性。」

此外，避免法律與財務責任也是重點，例如，加拿大航空就因為聊天機器人提供顧客不正確建議而被罰款。

趨勢九：實體AI——終極目標是解決八成人類問題

最具前瞻性和社會影響力的，就是第九項趨勢：實體AI（Physical AI）。王義智指出，這項技術代表了未來AI終極發展的方向，其核心是結合實體與AI，具備感知、推理、計畫與執行實體行動的能力，主要應用包含人形機器人、自動駕駛、無人機和自主移動載具等。

王義智以輝達（Nvidia）執行長黃仁勳在臺北國際電腦展（Computex Taipei）演說時的實體AI（Physical AI），來描述「AI與物理世界互動」的科技趨勢，進一步強調，實體AI的關鍵技術包括感知能力中具備的、能提升環境理解的「感測融合」（Sensor Fusion）能力，和能做到即時地圖、物體追蹤的「環境建模」（World model）能力。

而推理能力中則必須具備「思維鏈」（Chain of Thought）和建立環境的內部模擬能力（Simulation-based Reasoning）；需要長短期記憶來進行任務規畫（High level action planning）和動作規畫（Low level motion planning）的能力，以及能做到橫跨每個環節控制（End-to-End control）的VLA（視覺─語言─行動）模型來執行動作。

在談及重要性時，王義智強調，虛擬世界的問題只占全部問題的兩成，而真實世界的問題則占了全世界問題的八成。因此，他認為，一定要發展實體AI，才能夠解決大部分人類的問題。

王義智指出，實體AI開啟了「由Physical AI驅動的自動化2.0」時代，將傳統自動化（automation）進化到具備理解、互動與自主決策能力的智能化（intelligent automation）。

他以製造業為例，鴻海總裁劉揚偉正在美國興建的AI伺服器工廠，該廠將會是全球首座用人型機器人去做AI伺服器的工廠，這正是「用AI做AI，用AI管理AI，用AI生成AI」的具體實現，對於產業發展也會有重大影響。

此外，資策會的研發目標之一，便是要實現智慧、人本的「AI智能輪椅」等人本行動載具。他表示，這些載具的設計理念，是從被動執行指令，進化到能自主理解與行動，可以在長照機構、博物館或醫院等場域應用，並透過與人共存的社交導航，能安全地在人群中行走，並能彌補人力不足情形及降低照護負擔，進而改善生活品質。

趨勢十：高能效AI基礎架構——永續AI的生死線

最後一項關鍵趨勢，也是AI持續發展的根本限制：高能效AI基礎架構（Energy-Efficient AI Infrastructure）。王義智直言，AI的能耗問題已是重大挑戰，根據國際能源署（IEA）統計，大型AI模型（如ChatGPT或Gemini）的訓練，一次可消耗超過數百萬度電。

隨著AI應用普及，AI基礎設施的能源占比，將在2030年前成為資料中心主要耗能來源。他認為，企業若不採取節能、高能效的技術，AI產業的碳排放將可能超越航空業。

這使得綠色AI（Green AI）將成為AI發展的新準則，如歐盟《AI Act》、日本《GX推進戰略》等各國政策，都強調低碳AI研發的重要性。王義智表示，一旦將能源效率提升到戰略高度，「誰能減少多少能源，誰就會勝出」；當能源消耗降低，企業的採購意願和市場接受度也會隨之提升。

核心技術包括先進的冷卻／熱管理解決方案，例如，利用液體直接帶走熱量的液冷（Liquid Cooling），以及將伺服器完全浸入電絕緣液中的浸沒冷卻（Immersion Cooling）的方法，能做到顯著減少冷卻所需風扇／空調能耗。

要做到動態與智慧控制／AI驅動優化，可以採用AI／ML驅動的冷卻與暖通空調（HVAC）控制，透過感測器蒐集的資料（伺服器負載、空氣進風溫度、濕度、外部氣候條件等）動態調整風扇速度、冷卻液流率，以及空調／冷水機組的設置點，避免過度冷卻與空轉。

他認為，高能效AI不僅能顯著降低資料中心的運轉成本（電力與冷卻成本約占總支出的40％），更能擴展AI的應用邊界，使AI能夠在邊緣端、太空和無人系統等能源受限的場域中運行，並驅動新一代的AI應用，例如：智慧車載系統、無人機群控、遠端醫療監測等，擴展AI的應用邊界。

企業AI轉型的關鍵要素：工具、策略、素養缺一不可

王義智為企業總結了成功導入AI的三大關鍵：工具、策略、素養，三者更是缺一不可。他指出，缺乏清晰的AI策略，企業將會失去方向；沒有合適的AI工具，AI就無法落地實踐（implement）；而如果沒有普及的AI素養（literacy），則無法真正解決問題。

為了讓AI在各行各業發揮最大效益，企業必須擁有「AI-ready的資料」，因為「No Data，No AI」已是鐵律。王義智透過其同仁在年初CES展帶回的震撼觀察，強烈暗示了AI已然成為無所不在（ubiquitous）的技術。根據資策會同仁的回報，在展場上遇到的「狗的機器人」、「人的機器人」甚至比實體的人還要多，這說明了AI的全面滲透。

王義智表示，資策會這份十大AI關鍵技術報告，希望能為臺灣產業提供完整的藍圖，這場由AI領銜的技術革命，從虛擬世界的代理人（Agent AI）到實體世界的行動載具（Physical AI），從開發流程的優化（LLMOps），再到背後的倫理（Responsible AI）與能源治理（Energy Efficiency），則進入了決勝AI的實戰階段。

王義智認為，企業必須在發展速度、專業深度與倫理高度上取得平衡，才能成為AI時代的真正贏家。