從 AI 模型、AI 眼鏡、AI 手機、AI 筆電、AI 伺服器、AI 產線到 AI 人形機器人，這股力量正深刻改變世界，首先影響每一位工作者，進而對組織與企業產生強大衝擊，促使人們必須調整思維與做法以適應與生存。在 2026 年前夕，TechOrange 科技報橘「AI Innovation Day 創新日」邀集鴻海、CloudMile 萬里雲、Netron網創資訊、台塑網科技、博弘雲端等產業意見領袖，深度探索如何將 AI 創新轉化為實質的競爭動能，助力企業與工作者在這場顛覆性變革中找到出路，掌握未來。
鴻海用 AI 訓練 AI，自主開發大型語言模型 FoxBrain
「台灣基於語言文化、資訊主權與資安風險等因素，不能只依靠國際大模型，所以我們運用超級計算資源、高品質訓練數據和高效訓練流程，自主開發大型語言模型 FoxBrain，」鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽表示，FoxBrain 的創新之處是「用 AI 訓練 AI」，透過資料清理、增強與評估三階段，最小化人力、最大化資料品質，生成針對台灣使用者的語言風格以驅動模型持續預訓練。同時，鴻海採用開源 LLM 的回饋取代人工，結合強化學習自適應推理策略，讓模型思考有條理、能夠依照題目難度調整推理深度，高效產生精準答案，「我們運用有限資源，成功將台灣知識與繁體中文推理能力在 FoxBrain 模型中實現，」栗永徽強調。
再談到 FoxBrain 模型的評測結果，栗永徽說明 FoxBrain 對比基礎模型已有全方面能力的提升，對比 Taiwan Llama，在數學與科學測試也呈現明顯提升。而在繁體中文新聞改寫的任務，FoxBrain 具備較優的綜合實力，語意和結構表現最穩定，栗永徽分享，「在智慧製造領域，我們更整合 RAG 架構與知識庫，融合專業經驗與歷史案例，構建以 FoxBrain 為基底的企業專用知識庫。」
從人資到技術支援，CloudMile AI Agents 助企業減少高達 70% 人力負擔
「就 CloudMile 萬里雲的觀察，2024 年 GitHub AI Project 數目已上升至 400 多萬，開源生態則是從美國壟斷轉變為全球化，」CloudMile 萬里雲台灣 AI 團隊技術主管 Mike Ye 表示，台灣積極參與這波 AI 開發熱潮，廣泛運用 AI 技術優化重複性工作流程，以提升營運效率與人力效益，全面提升營運、行政及服務流程的效率。因應企業協同 AI 合作的關鍵趨勢，CloudMile 萬里雲更藉由「人、技術、流程」的黃金三角，驅動企業加速 AI 轉型，「平均每 15 天，我們就在全球實現一個 AI 落地專案。」
Mike Ye 指出，CloudMile 萬里雲致力以 AI Agent 革新人類工作模式，例如打造「Mira AI 虛擬人資助理」，以智慧職缺分析、履歷與職缺匹配、外部薪資行情分析、智慧面試助理等功能，減少企業 40% 人力工時。另外，CloudMile 萬里雲開發「Miles AI 虛擬專業技術工程師」，能夠完成技術問題分析、資料檢索、客戶回應等任務，為企業大幅減少 70% 人力工時，「企業進行 AI 轉型的同時，資安也需要轉型，因此我們協助客戶採用完全隔離的 CloudMile MSSP 託管服務架構，有效提升資安防禦能力，並降低資安人才短缺的風險。」
建立強大企業 AI 架構，實現「智慧助手 + 知識導航員」
「製造業者進行知識管理，往往面臨巨量資料分散、流失、孤島化的難題，」Netron網創資訊雲端架構師林子強分析，面對這樣的產業現況，企業需要建構自己的 AI 知識庫，將內外部的知識資產集中管理，並透過 AI 強化搜尋與自動化，「RAG 架構下的 AI 知識庫，是將圖片、影音等內容向量化，再整合至資料庫，讓 AI 可以讀懂問題與資料，適用於內部 FAQ、自動客服、新進人員技術文件快速查詢、產線 SOP 對照。此類型 AI 知識庫的優勢在於部署簡單、降低 AI 幻覺，劣勢部分，僅能支持手動檢索整合，且缺乏互動性、對上下文理解有限，這時如果將 RAG 加上智能代理，升級為『Agentic RAG』，將打破『只把知識放進 AI 裡面回答』的框架。」
林子強舉例，Agentic RAG 賦能的 AI 知識庫，可以在工程問題診斷場景實現「找到原因、搜尋圖紙、生成檢測方案」的應用；在自動報告生成場景，也可以實現「根據以往數據生成圖表與分析摘要」。不過林子強指出，當 Agentic RAG 連接多種系統，會面臨工具整合與維護的瓶頸，因此企業若能整合 MCP（模型上下文協定），讓標準統一化，不僅可以減少開發與維護成本、確保安全性控管，也能夠建立生態圈，在未來直接使用現成 MCP 工作模組，「Netron網創資訊作為資安服務起家的雲端顧問品牌，也持續為客戶量身訂做企業級 AI 知識管理系統，共同建立『智慧助手 + 知識導航員』的強大 AI 架構。」
以 AI 提升決策效率，全面整合營運流程
在現代商業環境，企業如何建立運營新思維，朝向「開發新商機、節省人力」的目標邁進？台塑網科技電子商務處副處長黃振益表示，面對市場持續變化，企業在客戶端的挑戰，包括下單繁瑣、貨況無法掌握；在營業或業務端的挑戰，涵蓋跨部門溝通多、市場資訊分散；在外部單位的挑戰，涉及多方協作、聯繫流程複雜，「隨著越來越多企業追求提升內部管理效率、精確掌握市場動態，台塑網科技藉由『價值鏈營運管理平台』提供多樣化功能模組，從客戶經營到訂單管理，從交運追蹤到帳務核對，讓企業管理變得更簡單、更智慧。」
黃振益分享，台塑網科技打造的「價值鏈營運管理平台」，能夠自動彙整所有與客戶的往來記錄、生成業務動態摘要，並以「RFM 模型」辨識顧客價值、以 AI 語意分析加速交易、以視覺化儀表板輔助精準決策執行，「此平台適用於各類型產業，不僅能夠整合 ERP 系統，還可連接外部供應鏈，以及 Reuters、ASPEN 等 API 系統數據，幫助企業準確掌握市場走勢，同時確保整合多重操作流程的時候，也能維持高效運作。」
應用「AI 商品推薦、AI 需求預測」雙引擎，提升客戶終身價值
「零售業最昂貴的成本，就是失去顧客的成本，」博弘雲端產品與解決方案處處長高妮瑋表示，近 5 成顧客會因為一次糟糕的品牌體驗降低忠誠度，甚至與好友分享負面經驗，為零售業者帶來難以估計的損失。不過另一方面，企業若能管理顧客期待、善用 AI 建立情感連結，將有望提升超過三倍的客戶終身價值（LTV）。高妮瑋舉例，在獲客階段，企業可利用 AI 客戶分群，鎖定高意圖的目標族群；在互動階段，企業可針對歷史銷售紀錄，提供 AI 智能商品推薦，提升互動準確性；在擴展階段，企業可深度分析顧客行為洞察，進而提升 LTV 轉換。「當數據與 AI 成為提升顧客體驗的關鍵，博弘雲端藉由 AI 商品推薦引擎，協助企業用 AI 分析顧客喜好，將龐雜的商品、需求快速匹配，打造個人化購物體驗並提升轉換率和銷售均衡，也藉由 AI 需求預測引擎提供更準確的銷售、市場洞察，支援企業快速調整庫存及採購策略，降低營運風險。」
聚焦客戶案例，高妮瑋說明博弘雲端助力企業打造葡萄酒商品推薦與智能代理應用，設計顧客為中心的銷售旅程，實現銷售轉換率達 43%，並且將行銷成本降低 25%、人員服務成本減少 58%。在預測分析方面，博弘雲端也協助大型量販連鎖店，透過多來源資料訓練，精準預估生鮮商品庫存，並導入天氣資訊優化評估，大幅節省 80% 人力成本、庫存耗損降低 35%、缺貨率改善 50%。「藉由博弘雲端提供的 AI 創新雙引擎，我們希望不只讓企業讀懂顧客心，更懂自己，還能夠用情感連結顧客，用數據升級營運效率，用速度回應市場，」高妮瑋說。
面對 AI 帶來的顛覆性變革，企業需要將 AI 從單純的工具，升級為驅動策略、優化流程和創造新商業模式的應用。博弘雲端以強化技術動能，賦能零售業者在這場 AI 未來賽局脫穎而出。
（責任編輯：曾品潔）
