2025 08 11 左永安顧問 只想聽音樂 You say my love is all you need to see you through 你說我的愛是你看穿一切的所需 But I know these words are not quite true 但我知道這些不是真心話 Here is the path you're looking for, an open door 這條是你尋覓的道路，一道開啟的門扉 Leading the worlds you long to explore 帶領你到你一直盼望去發掘的世界 Go, if you must move on alone 去吧，如果你必須獨自前進 I'm gonna make it on my own 我自己一人也能過得好好的 Kiss me good-bye, love's memory 與我吻別 愛的回憶

 

2025 08 11 左永安顧問 只想聽音樂 You say my love is all you need to see you through 你說我的愛是你看穿一切的所需 But I know these words are not quite true 但我知道這些不是真心話 Here is the path you're looking for, an open door 這條是你尋覓的道路，一道開啟的門扉 Leading the worlds you long to explore 帶領你到你一直盼望去發掘的世界 Go, if you must move on alone 去吧，如果你必須獨自前進 I'm gonna make it on my own 我自己一人也能過得好好的 Kiss me good-bye, love's memory 與我吻別　愛的回憶

 

作詞：Angela Aki 作曲：植松伸夫

You say my love is all you need to see you through
你說我的愛是你看穿一切的所需

But I know these words are not quite true
但我知道這些不是真心話

Here is the path you're looking for, an open door
這條是你尋覓的道路，一道開啟的門扉

Leading the worlds you long to explore
帶領你到你一直盼望去發掘的世界

Go, if you must move on alone
去吧，如果你必須獨自前進

I'm gonna make it on my own
我自己一人也能過得好好的

Kiss me good-bye, love's memory
與我吻別　愛的回憶

Follow your heart and find your destiny
順從你的心去尋找你的宿命

Don't shed a tear for love's mortality
我不會因為愛情終將死去而落淚

For you put the dream in my reality
因為是你將夢想帶入我的現實

As time goes by, I know you'll see this of me

隨著時間流逝，我知道你會看見我的用心

I loved enough to let you go free
因如此深愛你所以讓你自由

Go, I will give you wings to fly,
去吧，我會給你飛翔的翅膀

Cast all your fears into the sky
將你的恐懼都拋到藍天之外

Kiss me good-bye, love's mystery
與我吻別　愛已是個謎

All of my life, I'll hold you close to me
我將一生緊緊擁抱住你

Don't shed a tear for love's mortality
我不會因為愛情終將死去而落淚

For you put the dream in my reality
因為是你將夢想帶入我的現實

Kiss me good-bye, love's memory
與我吻別　愛已是回憶

You put the dream in my reality
因為是你將夢想帶入我的現實

《經典名曲》Kiss Me Goodbye (吻別)

 - Petula Clark - Lyrics .

LYRICS [中英歌詞] : We choose it, win or lose it 我們選擇了它，不論輸贏 Love is never quite the same 愛不是一成不變的 I love you, now I've lost you 我愛你，如今卻失去了你 Don't feel bad, you're not to blame 別難過，錯不完全在你 So kiss me goodbye 那麼，和我吻別吧！ And I'll try not to cry 我試著不哭泣 All the tears in the world 全世界的淚水 Won't change your mind 也改變不了你的心意 There's someone new 你已另有新歡 And she's waiting for you 她在等著你 Soon your heart will be leaving me behind 很快的，你的心將離我而去 Linger awhile, then I'll go with a smile 再停留一會兒，我會含笑離去 Like a friend who just happened to call 就像一個碰巧前來拜訪的朋友 For the last time pretend you are mine 最後一次假裝你是我的 My darling, kiss me goodbye 親愛的，和我吻別吧！ I know now I must go now 我知道我得離開了 Though my heart wants me to stay 儘管我的心要我留下來 That girl is your tomorrow 那個女孩是你的明天未來 I belong to yesterday 而我只屬於昨日過去 So kiss me goodbye 那麼，和我吻別吧！ And I'll try not to cry 我試著不哭泣 All the tears in the world 全世界的淚水 Won't change your mind 也改變不了你的心意 There's someone new 你已另有新歡 And she's waiting for you 她在等著你 Soon your heart will be leaving me behind 很快的，你的心將離我而去 Linger awhile, then I'll go with a smile 再停留一會兒，我會含笑離去 Like a friend who just happened to call 就像一個碰巧前來拜訪的朋友 For the last time pretend you are mine 最後一次假裝你是我的 My darling, kiss me goodbye 親愛的，和我吻別吧！ My darling, kiss me goodbye 親愛的，和我吻別吧！

2025 08 09 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 鑑別式AI(Discriminative Al) 與 生成式AI(Generative Al) 製造業AI/GAI應用發展重點 製造業實務面臨的問題種類多元,包含 1.分類(瑕疵檢測、垃圾郵件過濾) 2.分群(市場區隔、客戶群體細分) 3.序列預測 (市場需求預測、物料庫存管理、設備預測性維護),以及 4.生成 (數據生成、產品設計)等

 

2025 08 09 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 鑑別式AI(Discriminative Al) 與 生成式AI(Generative Al) 製造業AI/GAI應用發展重點 製造業實務面臨的問題種類多元,包含 1.分類(瑕疵檢測、垃圾郵件過濾) 2.分群(市場區隔、客戶群體細分) 3.序列預測 (市場需求預測、物料庫存管理、設備預測性維護),以及 4.生成 (數據生成、產品設計)等,

製造業AI/GAI應用發展重點

製造業實務面臨的問題種類多元,包含

       1.分類   (瑕疵檢測、垃圾郵件過濾)

       2.分群   (市場區隔、客戶群體細分)

       3.序列預測

          (市場需求預測、物料庫存管理、設備預測性維護),以及

       4.生成  (數據生成、產品設計)等,

這些問題  適用的AI演算法

按  主要功能 與  應用目的,

可以將其分為

鑑別式AI(Discriminative Al)   與  生成式AI(Generative Al)

鑑別式AI(Discriminative Al)

擅長  分類  和歸納數據,根據   數據特徴差異 分析數據類別,

常用於   語音辨識、圖片  與  影像辨識等應用;

生成式AI(Generative Al)

則  擅長創造數據,能生成  類似訓練數據  的文字、圖片、影像、程式碼等。

由上述可知,鑑別式AI和生成式AI各有專長,並不互相替代,

而是根據不同應用場景,選用合適的Al技術滿足需求。

由於技術特性差異,兩類型AI用於製造業時方案開發的著重點也不同。

以下將透過建構AI方案流程,說明兩類AI技術

在 數據收集、模型選擇、模型訓練、模型部署 與  優化作業流程中

的  重點差異。

(1)數據收集方面,鑑別式AI  更重視   數據品質,

    依賴  數據標記  與高度準確性、一致性的數據   掌握數據特徴,

    然而   數據  處理過程  費時。

    而生成式Al通常需要先進行   領域知識數據  的微調(Fine-tuning),

    再向客戶  收集內部數據

    進行檢索增強生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG),

    以便生成更精確内容。

(2)模型選擇上,

鑑別式AI方案業者

可能採用  社群  或  研究機構   公開的  開源  且 高效  的模型,

或是自行開發模型。

且由於鑑別式AI   應用   對應   特定問題,因此業者傾向選用  

結構  較簡單  且  易於解釋的   模型,如

    1.決策樹、

    2.支援向量機器(Support Vector Machine, SVM)和

    3.類神經網絡、

    4.群集分析(K-means Clustering)

等用於準確  分類 或 預測    的模型;

生成式AI方案商

則多是選擇現有的大型語言模型,如

GPT、Llama、BLOOM、Falcon、BERT等,

並在此基礎上  進行    應用開發。

2025 08 08 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 開源地端模型 與 智慧製造 開源地端模型 透過在 本地端部署具有 1.可自訂性 2.低延遲 3.高安全性 的AI 演算法 數位孿生技術 與 虛擬優化虛實融合模擬– 數位孿生 是指在 虛擬環境中建立 1.產品、 2.生產線或 3.整座工廠 的精確數位 模型

 

2025 08 08 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 開源地端模型 與 智慧製造 開源地端模型 透過在 本地端部署具有 1.可自訂性 2.低延遲 3.高安全性 的AI 演算法 數位孿生技術 與 虛擬優化虛實融合模擬– 數位孿生 是指在 虛擬環境中建立 1.產品、 2.生產線或 3.整座工廠 的精確數位 模型

 開源地端模型  與  智慧製造

開源地端模型  透過在  本地端部署具有

    1.可自訂性 

    2.低延遲    

    3.高安全性

的AI 演算法，

能夠實現智慧製造中的

    1.即時品質  監控

    2.預測性      維護

    3.生產流程  優化

開源地端模型指的是

那些  公開

   1.釋出其源代碼、

   2.模型架構  與

   3.部分或全部權 重，並且

   4.能夠在本地硬體(例如個人電腦或內部伺服器)上

   部署  與  運行的 語言模型。

 •此類模型允許使用者在無需依賴雲端服務的情況下，

  自行管理  與  調整模 型，從而更好地保護

  資料隱私  並  滿足個別化需求。

  主要特性與優勢– 

    靈活度高：使用者可按需求  查閱、修改與優化  模型。

    隱私保護：資料在本地運算，降低  外洩風險。 

     即時響應：減少  網路    傳輸延遲，提高  系統   反應速度。 

常見的開源地端模型– 

GPT-2：

由 OpenAI發布，擁有多個不 同參數規模的版本，

其中較小版本對硬 體資源要求較低。

 LLaMA：

Meta發布的系列模型，雖然 使用上可能需遵循特定限制

(  LLaMA 的 原始權重僅對符合條件的  學術研究者  及 機構  開放)，

但也被廣泛    應用於   本地化 研究與實驗– 

T5 系列：

由 Google 提出，該模型基 於「文本轉文本」架構，可根據任務需 求進行微調。

針對資源有限的情況，可 選擇 T5-Small 或 T5-Base 版本。

數位孿生技術  與  虛擬優化

虛實   融合模擬– 數位孿生 

是指在   虛擬環境中建立

    1.產品、

    2.生產線或

    3.整座工廠

     的  精確 數位 模型，並以 實際資料  加以驅動。

 未來更多製造商  將運用   數位孿生  來  優化生產。

透過在虛擬工廠中模擬 各種  生產  參數變化，AI可以預測 不同設定對

產出、品質的影響，協助 找出    最佳方案。 

產品   研發 與 產線   導入–數位孿生

除  優化現有流程，對 新產品導入 也  極為有利。

研發團隊   可先 行建立   產品的  數位孿生，

在虛擬環境中  模擬    製造與組裝過程，預估  良 率 和  周期。

若結果不理想，可在虛擬模型中  反覆修改   設計 和 製程，

直到達標   再轉 到   實體試產，大幅縮短  研發週期。

2025 08 04 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 模型訓練 是 機器學習過程 的 核心階段，其目標是透過學習 輸入特徵 與 輸出結 果 之間的 映射關係，找出最優的模型參數。 模型訓練 通 常涉及 1.損失函數的設置、 a. 均方誤差（Mean Squared Error, MSE）： b. 交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）： 2.優化演算法的選擇 以及 3.避免過擬合的策略。1. 損失函數2. 優化演算法 a. 批次梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）：b. 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）： c. Adam（Adaptive Moment Estimation）演算法：3.. 過擬合的防範  Regularization： Early Stopping： Data Augmentation：

 

2025 08 04 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 模型訓練 是 機器學習過程 的 核心階段，其目標是透過學習 輸入特徵 與 輸出結 果 之間的 映射關係，找出最優的模型參數。 模型訓練 通 常涉及 1.損失函數的設置、 a. 均方誤差（Mean Squared Error, MSE）： b. 交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）： 2.優化演算法的選擇 以及 3.避免過擬合的策略。1. 損失函數2. 優化演算法 a. 批次梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）：b. 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）： c. Adam（Adaptive Moment Estimation）演算法：3.. 過擬合的防範  Regularization： Early Stopping： Data Augmentation：

模型訓練 

模型訓練  是  機器學習過程  的   核心階段，其目標是透過學習

輸入特徵  與  輸出結 果    之間的  映射關係，找出最優的模型參數。

模型訓練    通  常涉及

1.損失函數的設置、 

2.優化演算法的選擇以及

3.避免過擬合的策略。 

1.. 損失函數 

 損失函數（Loss Function）是一種用來衡量   模型預測值  與   實際目標    

之間差異的 函數。

透過損失函數的計算，模型可以得知   自身的損失（Loss，代表不準確度）， 

損失值越高，表示模型預測結果與實際值的誤差越大，反之則表示模型越準確。 

因此，損失函數  可以視為   評估模型好壞的指標。 

 在模型訓練過程中，系統會不斷計算損失，並

透過  優化器（Optimizer）

   a. 均方誤差（Mean Squared Error, MSE）：

用於迴歸任務，計算  預測值  與  真實值  之 間  平方誤差  的  平均值。

   b. 交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）：

用於分類任務，衡量預測概率分佈與真實分 佈之間的差異。 

2. 優化演算法 

 模型的訓練過程  透過    優化演算法  調整參數，以最小化  損失函數的值。

最常見 的優化演算法是    梯度下降法   及其變種：

使用  梯度下降（Gradient Descent）

等方法來最小化損失，藉此降低模型的誤差，以達 到最佳化的目的。

常見的損失函數包括：

 a. 批次梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）：

     基於整個  數據集   計算    損失函數 的梯度    並   更新參數。 

 b. 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：

    每次迭代僅使用一個樣本來 更新參數，速度較快但收斂不穩定。 

 c. Adam（Adaptive Moment Estimation）演算法：

     結合了  動量法   和 RMSProp，能夠 自適應學習率，是目前最廣泛使用的

      優化方法之一。

3.. 過擬合的防範 

     過擬合是模型在訓練數據上表現優異，但在測試數據上   表現不佳的現象。

     為 了避免過擬合，通常採用以下策略： 

  Regularization：

        在損失函數中添加懲罰項，如L1和 L2正則化。 

  Early Stopping：

        當模型在驗證集上的表現開始下降時，停止訓練。 

  Data Augmentation：

      透過   隨機旋轉、翻轉等方式   擴展  訓練數據集，提升模型的   泛 化能力。

2025 07 31 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 金融業運用人工智慧(AI)指引 一、 人工智慧(AI)相關定義 (一) AI 系統定義： (二)生成式 AI 定義：二、AI系統生命週期 主要包括以下4個階段：(一) 系統規劃及設計： (二) 資料蒐集及輸入：(三)模型建立及驗證： (四)系統佈署及監控：

 

2025 07 31 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 金融業運用人工智慧(AI)指引 一、 人工智慧(AI)相關定義 (一) AI 系統定義： (二)生成式 AI 定義：二、AI系統生命週期 主要包括以下4個階段：(一) 系統規劃及設計： (二) 資料蒐集及輸入：(三)模型建立及驗證： (四)系統佈署及監控：

金融業運用人工智慧(AI)指引

一、 人工智慧(AI)相關定義

   (一) AI 系統定義：

   係指  透過大量   資料學習，利用    機器學習   或  相關建立模型  之  演算法，進行

      1.感知、

      2.預測、

      3.決策、

      4.規劃、

      5.推理、

      6.溝通

   等模 仿人類   學習、思考  及 反應    模式   之  系統。

    (二)生成式 AI 定義：

      係指可以生成   模擬  人類智慧    創造之內容   的   相關 AI 系統，其內容形式

     包括但不限於

      1.文章、

      2.圖像、

      3.音訊、

      4.影片及

      5.程 式碼等。 

二、AI系統生命週期 

   AI 系統的  生命週期   主要包括以下4個階段：

  (一) 系統規劃及設計：

   設定   明確的  系統   目標  及  需求。

 (二) 資料蒐集及輸入：

    資料   蒐集、處理  並  輸入  資料庫   之階段。 

 (三)模型建立及驗證：

      選擇  與  建立    模型演算法  及  訓練模型，並  對模型 進行驗證

      以  確保  模型    效能、安全性  與  機密性。 

 (四)系統佈署及監控：

      將系統應用於實際環境中，且  關注模型   是否已 完備，並  持續監控   

     以確認系統所帶來之  潛在影響。 

      金 融機構運用AI系統，可能為自行研發3並使用，因此包含上述4階 段。

      金融機構亦可能委託第三方業者研發或購入AI系統後，再佈署 該系統並監控，

      因此金融機構  不盡然均會   經歷上開4階段。

      金融機構 運用AI系統時宜辨識4個階段中可自行監控風險之程度，並得對自 身

     較無控制權的部分或事項，透過契約或其他方式與合作廠商

      明訂風 險監控責任之分工。

       為簡化文字，本指引以

    「導入(introduce)」AI，表 示   前述(一)、(二)及(三) 3階段，

     以

     「使用(use)」AI      表達第(四)階段。 

至本指引之「運用(apply)」AI則   係  整體性概念，包含上述4階段。

2025 07 26 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 生成式AI 在遊戲設計中 應用廣泛，若要創造 可互動 的 虛擬角色 與 劇情， 其最可能應用下列哪兩種模型？ (A) GAN + YOLO (B) 自回歸模型 + NLP (C) OCR + 視覺辨識 (D) 監督式學習 + 強化學習

 

2025 07 26 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 生成式AI 在遊戲設計中 應用廣泛，若要創造 可互動 的 虛擬角色 與 劇情， 其最可能應用下列哪兩種模型？ (A) GAN + YOLO (B) 自回歸模型 + NLP (C) OCR + 視覺辨識 (D) 監督式學習 + 強化學習

 

  (11). 公司  為強化用戶體驗，設計能   推薦個人化   新聞文章 與 影片  的系統。

          這項推薦系統主要依賴哪種 AI 應用？ 

       (A) 圖像增強 

       (B) 知識表達 

       (C) 協同過濾 + NLP

        (D) 協議交換

    (12). 以下何者  非   智慧文件處理（IDP）常見的應用功能？ 

        (A) 自動合約審核  

        (B) 圖像強化 

        (C) 財報生成

         (D) 自動報告摘要

     (13). 某智慧製造工廠   導入  AI系統，能  即時偵測機台異常  並  發送閃燈警示，

            這屬於哪類應用？ 

           (A) 語音處理系統 

           (B) 即時異常監控與視覺分析  

           (C) NLP聊天機器人 

          (D) 數位貨幣挖礦

      (14). 某新聞媒體導入NLP技術建立事實查核平台，用來比對新聞內容與查核資料，

              此技術屬於下列哪一項？ 

             (A) 自然語言生成（NLG）

              (B) 語音轉換

              (C) 語意比對與分類模型（如SBERT）

              (D) 計算機視覺

       (15). 為防止金融詐騙，銀行採用AI技術   即時分析   語音通話內容   並中斷可疑來電。

               這應用屬於下列何者？ 

               (A) 圖像分類 

               (B) 強化學習 

               (C) 聲紋辨識 + 詐騙語意分析 

                (D) 機器翻譯

       (16). 生成式AI   在遊戲設計中   應用廣泛，若要創造   可互動  的 虛擬角色  與  劇情，

               其最可能應用下列哪兩種模型？ 

                (A) GAN + YOLO 

                (B) 自回歸模型 + NLP 

                (C) OCR + 視覺辨識 

                (D) 監督式學習 + 強化學習

           (17). 以下關於生成式 AI 描述何者正確？ 

                (A) 只能處理結構化資料

                (B) 無法應用於音樂創作 

                (C) 可用於圖像、文字、語音等多媒體創作 

                (D) 僅能由 GAN 實作

          (18). AI 技術結合 NLP   可應用於  電子病歷分析，其主要效益為？ 

               (A) 替換醫療器材

                (B) 減少藥品用量

                (C) 自動整理病歷內容，輔助醫生決策 

                (D) 替代手術醫生

         (19). 企業部署 AI   進行合規風險檢查  時，應優先考量   下列哪項議題？ 

               (A) 內容創意 

               (B) 用戶情緒分析

               (C) 資料隱私與法規遵循

                (D) 生產排程

      (20). 針對 AI 演算法   偏見的風險，下列哪一項對應做法最合適？ 

               (A) 使用 GAN 自動修正

               (B) 使用更多圖片數據訓練模型

               (C) 設計公平性驗證與多樣性資料集

                (D) 忽略偏差以提高效率

2025 07 23 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 當前AI技術正快速邁向2.0時代，隨著技術日趨成熟，生成式AI正逐步走出實驗室、邁入產業應用階段。全球生成式AI應用市場已進入高速成長期，市場規模預計將從2023年的113億美元，成長至2028年的519億美元，年均複合成長率（CAGR）高達35.6％。

 

2025 07 23 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 當前AI技術正快速邁向2.0時代，隨著技術日趨成熟，生成式AI正逐步走出實驗室、邁入產業應用階段。全球生成式AI應用市場已進入高速成長期，市場規模預計將從2023年的113億美元，成長至2028年的519億美元，年均複合成長率（CAGR）高達35.6％。

 

從AI趨勢掌握綠色轉型商機

• 2025.07.23 
 
• 03:00 
 
• 工商時報  產業分析

可透過AI模擬離岸風場的環境與風機分布，找出最佳發電效益的配置。圖／本報資料照片

文／工研院產科國際所研究經理 石立康

      當前AI技術正快速邁向2.0時代，隨著技術日趨成熟，生成式AI正逐步走出實驗室、邁入產業應用階段。根據多家研究機構的預測，全球生成式AI應用市場已進入高速成長期，市場規模預計將從2023年的113億美元，成長至2028年的519億美元，年均複合成長率（CAGR）高達35.6％。

        其中，2023年北美仍為全球最大市場，占比34.8％；然而亞洲市場成長動能最強，占比達22.1％，預估CAGR可達41.7％，顯示亞洲地區未來在生成式AI領域的關鍵角色。

    這股成長動能來自產業應用需求的全面擴張。

       麥肯錫報告指出，生成式AI在多元產業及企業職能中，展現出顯著的營收增長潛力。例如，行銷與銷售、銀行、保險、電信等領域的客戶服務，以及先進電子與半導體、先進製造、製藥與醫療等高科技產業的產品研發，皆能藉由生成式AI有效提升效率與創新。

     此外，生成式AI也正加速教育、法務、企業管理、社區服務、創意藝術等領域的自動化發展。特別值得注意的是，工作者教育程度愈高，其職務可被AI支援或優化的潛能也愈高，顯示生成式AI對知識密集產業的深遠影響。

    在這波AI驅動的產業升級中，「綠色轉型」也成為各界關注的關鍵方向。無論是鑑別式或生成式AI，皆具備協助產業達成淨零目標的潛力。

       短期內，以「節能減碳」為導向的應用尤為迫切。面對全球淨零排放趨勢，以出口為導向的台灣產業勢必受到衝擊，特別是高耗能的石化、電子、鋼鐵、水泥、紡織、造紙等行業。

政府亦規劃於2030年前投入9,000億元，推動邁向2050年淨零排放的目標。

      AI與大數據的整合應用，正是實現低碳製造的有效途徑。

      在製造業中，AI結合大數據技術，可透過製程優化、品質預測、智慧排程等方式提升能源效率，並從製程減碳、資源配置最佳化、設備健康管理等面向減少碳排放與能耗。

     例如，工研院協助中油輕油裂解廠導入AI技術，透過數據分析與參數建議值導出，在確保產品品質的同時，有效降低能耗與每年約2萬噸的碳排放量。

       中期來看，各產業「特定應用」也帶來廣泛綠色商機。

      以能源產業為例，可透過AI分析太陽能發電與用電端的最佳轉供組合，

或模擬離岸風場的環境與風機分布，以找出最佳發電效益的配置。在半導體產業，

亦有國內業者將光罩生成轉向結合AI演算法與GPU運算，不僅大幅縮短開發時間

與成本，同時實現節能效益。

      展望未來，生成式AI將成為驅動綠色轉型的關鍵力量。已有業者開始將生成式AI應用於智慧製造場域，例如利用虛擬主播快速生成多樣化內容，或

     導入小語言模型（sLM）與AI代理人，使AI能學習產業知識與作業流程，進而優化加工順序與排程，達到提效降本的目的。

總結來看，生成式AI不僅是企業創新的引擎，更是實現永續目標的推進器。未來誰能有效整合AI技術與綠色轉型策略，將在全球競爭中搶占先機，開創兼具效能與永續的新局。