製造業 AI 展望 2026：98% 製造商積極探索，僅20%準備就緒

Redwood Software 年度報告揭開 AI 落地鴻溝

企業自動化軟體供應商 Redwood Software 近日發布《2026 年製造業 AI 展望報告》，訪問了來自全球 12 個主要工業國家、超過 1,200 家製造企業的高階主管與營運總監。結果顯示，雖然 98% 的受訪企業已將人工智慧納入其長期策略規劃，並正在不同程度上進行評估或試點，但真正具備全面部署條件 — 即擁有成熟數據基礎設施、內部 AI 人才團隊及明確治理框架 — 的企業僅佔 20%。這一道巨大的「準備度鴻溝」，正成為全球製造業數位轉型的核心挑戰。

報告指出，製造商對 AI 的興趣正從「實驗性」邁向「戰略性」。超過七成受訪者表示，AI 已成為未來兩年營運預算中的優先撥款項目，而 2024 年同期的比例僅為 41%。投資重點集中在三大方向：預測性維護（65%）、品質視覺檢測（58%）及供應鏈需求預測（52%）。然而，從「有意願」到「有成果」之間，企業仍面臨多重現實障礙。

數據孤島與基礎設施老化：最大瓶頸

報告中最令人警醒的發現，是製造業數據基礎設施的滯後程度。高達 67% 的受訪企業坦言，其工廠層級的數據仍散落在多個不相通的系統中——ERP、MES、SCADA、PLM 各自為政，缺乏標準化的數據湖或數據中台。一家德國汽車零組件供應商的 IT 總監在訪談中形容：「我們有四十年的生產數據，但它們像被鎖在不同保險箱裡的文件，AI 根本沒有鑰匙可以打開。」

Redwood Software 的分析師指出，這一現象在傳統重工業與中小型製造商中尤為普遍。許多企業在過去二十年間逐步導入各類工業軟體，卻從未從整體架構層面設計數據流通機制。結果是，即便最先進的大型語言模型或機器學習演算法，也因為缺乏乾淨、標註完整的訓練數據而無用武之地。報告因此建議，企業在採購任何 AI 解決方案之前，應先完成一項「數據成熟度評估」，釐清哪些流程已數位化、哪些數據可以即時取用、哪些環節仍依賴紙本或人工錄入。

人才短缺：不是不夠多，是不夠「對」

AI 人才缺口並非新聞，但報告揭示了一個更深層的結構性問題：製造業需要的不只是 AI 工程師，而是同時理解「生產現場」與「數據科學」的複合型人才。78% 的受訪企業表示，其內部數據團隊雖然具備建模能力，但對產線流程、材料科學或品質管理標準缺乏足夠認識，導致模型上線後的準確率遠低於實驗室環境的表現。反之，傳統工業工程師雖精通現場工藝，卻欠缺機器學習與數據處理的訓練，無法有效與 AI 團隊協作。

這種「雙語人才」的稀缺，直接影響了 AI 項目的投資回報率。報告追蹤了 200 個已上線的製造 AI 項目，發現僅有不足四分之一在六個月內達成了預期的 KPI（如缺陷率下降、設備停機時間減少或能耗優化）。其餘項目的主要障礙不是技術，而是「模型與現場現實之間的認知錯位」。Redwood 呼籲企業建立「內部 AI 學徒計劃」，讓數據科學家輪調到產線部門實習，同時為工業工程師提供基礎機器學習認證培訓，從組織層面培養跨界協作能力。

治理與合規：被低估的最後一哩路

當 AI 從輔助決策走向自主執行——例如由 AI 直接調控 CNC 加工參數或自動觸發供應商補貨訂單——治理與合規問題便從「錦上添花」變為「生死攸關」。報告調查顯示，只有 22% 的製造商制定了明確的 AI 使用規範與風險分級制度。在涉及產品安全與責任歸屬的場景中（如 AI 建議的焊接參數導致結構缺陷），超過六成企業承認「不知道保險應該怎麼保、責任方應該怎麼界定」。

特別值得關注的是歐盟《人工智慧法案》（EU AI Act）的影響。該法案將部分製造業 AI 場景（如用於安全關鍵設備的預測性維護系統）歸類為「高風險」，要求企業建立完整的模型可追溯性、人機監督機制及定期重新評估流程。對於同時在歐洲與亞洲營運的跨國製造商而言，如何在同一套 AI 架構下滿足不同司法管轄區的法規要求，已成為供應鏈合規管理的全新課題。

香港與大灣區製造商的啟示

對於身處香港及大灣區的製造企業而言，Redwood 的報告提供了幾項具體的策略指引。首先，在 AI 投資順序上，應優先選擇「數據基礎設施回報最高」的環節——例如先打通 ERP 與 MES 之間的數據管道，而非急於購買昂貴的 AI 平台授權。其次，在人才策略上，可利用大灣區內高等院校（如香港中文大學、華南理工大學）與工業園區合作推出的微證書（Micro-credential）課程，以較低時間成本培養內部跨界人才。

報告最終指出，製造業 AI 的競爭並非一場「快者必勝」的短跑，而是一場「穩者致遠」的馬拉松。2026 年的那 78%「尚未準備就緒」的企業，並不一定落後——只要他們能在接下來 12 至 18 個月內有系統地補齊數據、人才與治理三大短板，依然有機會在下一階段的智能製造浪潮中取得領先。正如 Redwood Software 產品總監在報告結語中所言：「AI 不會取代工廠，但懂得善用 AI 的工廠，將取代那些不懂得善用 AI 的工廠。」