產業升級的推進器，生成式AI加速中
產業數位轉型GAI扮推手，新興技術深入製造、醫療、行銷等領域，台灣可透過產學研合作，強化國際競爭優勢
近年來，生成式AI（Generative AI）技術快速演進，從文生文、圖生圖、文生圖、文生影片，甚至到3D模型生成，其應用範圍持續擴展。隨著全球各國企業積極投入GAI技術，這項技術正逐步融入至製造、醫療、行銷、內容創作等多個領域，成為數位轉型的重要推動力。
目前各國科技巨頭均積極投入GAI技術發展，並在不同領域形成獨特優勢。例如：美國技術領先，商業應用成熟：OpenAI、Google DeepMind、Anthropic等公司持續推出更強大的GAI模型，如GPT-4o、Gemini 1.5、Claude 3，推動企業應用生成式AI來提升生產力。
歐洲強調AI倫理與監管，發展負責任的GAI：歐盟關注GAI應用的法規與倫理挑戰，強調AI可信度與透明度，並投入研發負責任的GAI應用。中國大陸本土模型崛起，產業應用多元：阿里巴巴、百度、騰訊、深度求索等陸企已推出自家大語言模型（如文心一言、通義千問、DeepSeek-R1）並廣泛應用於電商、醫療、智慧製造等場域。台灣則發揮硬體技術優勢，如台積電和聯發科等半導體產業龍頭為全球AI晶片供應鏈的重要支柱。然而在GAI應用層面仍處於成長階段，近年政府與企業正積極導入GAI技術，期望藉此提升產業競爭力。
在企業應用層面，GAI已逐步拓展至智慧製造、醫療影像分析、數位行銷與客戶服務等領域。製造業透過GAI生成工業瑕疵數據，提升品質檢測準確度，減少人力成本；醫療影像利用GAI生成合成醫學影像，提升AI模型的訓練效果，進而改善疾病診斷精準度；在數位內容層面則是應用在3D建模、廣告文案、產品展示等領域，加速數位轉型。
台灣擁有完整的ICT產業鏈，在GAI技術發展上具備極大的發展潛力。為推動企業數位轉型，經濟部產業技術司持續投入資源，推動GAI技術研發與應用落地，並透過科技專案，協助國內企業導入GAI技術，提升競爭力。例如：影像生成技術應用於瑕疵檢測（如布料瑕疵、鋼胚瑕疵、半導體瑕疵等），透過GAI技術生成合成數據，減少標記資料的需求並提升檢測準確率；智慧數據探索與分析技術，運用GAI技術自動化數據分析與視覺化，降低數據處理的門檻，提升企業決策效率；3D建模生成技術，以GAI技術自動生成3D模型，應用於電商、展覽、虛擬實境等領域，降低3D建模成本並提升應用普及度。
透過這些技術應用，台灣企業得以運用GAI提升製造效率、加速數據分析、強化市場行銷策略，進而增強國際競爭力。
以技術司補助工研院開發的「生成式AI優化布料檢測」為例，在紡織業中，布料種類繁多、瑕疵類型多樣，傳統影像檢測技術容易誤判，影響品管與生產效率。透過生成式AI技術，可模擬各類布料瑕疵，擴充AI模型訓練數據，檢測準確度由80.10%提升至90.55%，有效降低誤判，提高生產效率。
另一個技術司補助工研院開發的「GAI在3D建模的應用」，有鑑於傳統3D建模成本高昂，且需要大量人力與時間來製作高擬真模型。透過GAI技術，可自動生成高擬真的3D模型，應用於商業展示、工業設備虛擬化、AR／VR等領域，其中3DGS（3D Gaussian Splatting）技術能夠大幅降低建模門檻，讓非專業使用者也能快速建立3D模型，提升企業數位轉型效率。
GAI技術正在快速改變全球產業格局，從智慧製造、醫療應用、數位行銷、3D建模等領域皆展現強大潛力。台灣在AI硬體與技術應用上具備優勢，透過技術司的資源投入與技術支持，GAI技術已成功應用於智慧檢測、數據分析、3D建模等領域，為產業帶來數位賦能與競爭力提升。未來，隨著GAI技術持續演進，台灣將積極加強產學研合作，推動技術落地應用，加快企業導入生成式AI，實現智慧化轉型，打造國際競爭優勢。
（作者是郭景明；工研院資訊與通訊研究所技術長）
模型訓練，優化布料檢測
隨著全球紡織產業朝向少量多樣發展，市場對於布料的需求日益多元，布種與生產規格也變得更加複雜。每年數千種新型布料推陳出新，為產業帶來創新機會的同時，也使布料瑕疵檢測面臨前所未有的挑戰。
傳統驗布方式無法應對日益增多的布種與變化多端的瑕疵類型，檢測準確度受限，進而影響品質控管與生產效率。
目前紡織廠普遍採用高效能驗布機，以滿足大規模生產需求，驗布速度可達每分鐘10公尺以上。然而現行技術多仰賴傳統影像處理技術進行瑕疵檢測，雖能快速識別異常，但在面對布種與紋理多樣化的環境時，經常產生大量「假瑕疵」警報，影響檢測準確度，導致生產線效率下降。
AI的導入為布料檢測帶來突破性的進展。透過機器學習以及深度學習技術，AI不僅能輔助驗布機進行初步篩檢，更能進行二次確認，以降低誤判並提升檢測精準度。然而，布料種類繁多、瑕疵型態變異大，使得AI模型訓練面臨一大挑戰──如何獲取足夠且多樣化的訓練資料。
AI模型的訓練高度仰賴大量高品質的標註資料，但在紡織業，布種與瑕疵類型過於多樣，要完整蒐集所有可能的瑕疵樣本極具挑戰，導致AI模型的適應能力受限。
為解決問題，生成式AI（GAI）技術應運而生，能模擬各類布料瑕疵樣本，強化AI模型的訓練效果。
GAI可以透過深度學習技術，例如擴散模型，來生成多樣化的布料瑕疵影像，模擬真實生產過程中可能出現的問題。其中，擴散模型透過逐步添加與去除雜訊的方式，生成高度逼真的瑕疵影像，能夠有效捕捉細微的瑕疵特徵，使AI模型在訓練時能夠學習更多不同的變異情境，進一步提升準確率與適應能力。此外，GAI技術還能夠調整瑕疵影像的光線、材質、角度等條件，模擬在不同生產環境下的檢測情境，確保AI模型在各種驗布場域中都能保持穩定的檢測表現。
在經濟部產業技術司補助下，工研院投入研發布料瑕疵生成技術的先期研究，針對收集的少量布匹瑕疵影像，經由大語言模型完善並擴充影像描述，並微調多模態的影像生成模型，使GAI能夠生成各種變化的布匹瑕疵影像，以擴充AI的瑕疵樣本訓練資料，透過這些高品質的合成數據，AI模型準確率可由原先的80.10%提升至90.55%，大幅提升檢測效能。影像生成技術的導入，使紡織業者能夠縮短AI模型的資料收集時間，減少實體瑕疵布料的收集成本，進一步提高驗布機的智慧化程度，加速智慧驗布技術的普及與應用。
GAI應用於布料瑕疵檢測的優勢，主要體現在幾個方面，包括：提升AI模型的準確度與適應性，透過擴充瑕疵樣本資料庫，使AI能夠更精準識別各種布料上的細微瑕疵；降低資料收集成本，減少人工標註與實體布料蒐集需求，縮短驗證時間；加速AI部署速度，透過大量合成數據快速調整模型，提高其在不同生產場域的適應性。這些技術優勢使AI在驗布檢測中的應用更加全面，進一步提升紡織業的智慧製造水準。
隨著GAI技術的發展與應用深化，未來驗布機將能夠更精準偵測瑕疵，減少人力投入，提升紡織品的品質穩定度，為少量多樣市場提供更高效且智慧的品質管理解決方案。智慧驗布技術的導入，將加速台灣紡織業的數位轉型，使其在全球市場中保持競爭優勢。
台灣擁有全球領先的紡織產業鏈，透過GAI的導入與驗布技術的創新升級，不僅可提升產品品質，也將助力產業邁向更高效、智慧的生產模式，為全球紡織供應鏈帶來新契機，鞏固台灣在國際市場的領導地位。
（作者是石明于；工研院資訊與通訊研究所經理）
3D建模商用，開啟新視界
隨著人工智慧（AI）技術的飛速發展，3D建模技術已不再是電影特效或遊戲開發的專屬領域，而是逐步進入到商業展示的各個環節。從電商產品展示到工業設備展示，3D建模正為企業帶來前所未有的互動體驗與行銷優勢。這場科技變革，正為企業和消費者開啟新的數位視界。
過去參加展覽會通常需要安排場地以及前置作業時間和預算，而如今3D建模技術讓企業能建立線上虛擬展館，突破地域限制，吸引全球潛在客戶。這種數位化展示方式已廣泛應用於汽車、科技、家具和藝術展覽等領域，以進一步強化商品展示效果與行銷管道的多元化。例如BMW的虛擬展覽館，讓用戶可以透過電腦或VR設備進入3D展廳，近距離觀看車款細節，甚至「試坐」。這不僅降低展覽成本，也讓企業能全年無休展示產品，增加曝光率與銷售機會。
3D建模在工業與B2B領域也發揮關鍵作用。傳統工業產品的展示往往需要透過實物模型或2D技術規格呈現，這樣的方式不僅費時費力，還可能導致溝通不清。現在企業可利用3D建模技術來展示設備與機械零件，客戶可透過互動式模型「拆解」產品，了解內部結構與工作原理。例如，西門子等工業企業已開始使用3D建模來模擬智慧工廠運作，幫助客戶直觀理解產品優勢，提升成交效率。
然而目前3D建模技術仍高度依賴人工，單一靜態物品的模型製作通常需要三至七天完成，耗時費力且成本高昂。模型品質主要取決於建模師的專業水準與經驗，難以實現大規模自動化生產。現有的GAI 3D技術在模型細緻度上未達商業應用標準。業者普遍期待3D建模技術能夠突破瓶頸，帶來新的溝通與互動模式，提升市場競爭力。
為加速協助國內產業提升3D模型生成效率，經濟部產業技術司持續投入資源，推動3D模型建構生成技術之研發與應用落地，規劃打造一個低門檻且高擬真的3D模型建構平台與開發手機App，可透過視覺引導來輔助非專業美術人員拍照，並運用模型修補技術讓人員輕易上手，簡化實體拍照到3D模型展示的流程，降低3D建模之流程操作門檻，提升技術應用的普及性和實用性。
發展中的「3D建模平台」將採用最先進的高斯潑濺技術（3DGS）用於實體3D模型的高精度重建，並規劃發展二次補拍模型融合技術，以簡化物品底部的建模與整合過程。相比LiDAR深度掃描或人工建模等傳統方法，3D建模平台能顯著提升模型擬真度，提供更細緻、自然的視覺效果，例如拉近觀看大型家具的布料紋理細節，或完整展示大型機具的細部結構。此平台與相關技術的發展，將為業界帶來前所未有的互動式3D媒介。
3D建模技術正以前所未有的速度改變商業展示模式，為各行各業帶來更具沉浸感與互動性的體驗。隨著AI進一步發展，未來3D建模技術將更智慧化、自動化，讓企業能夠更快速、低成本建立高品質的3D展示內容。企業若能善用3D建模與AI技術，不僅能提升市場競爭力，也能為消費者帶來更創新、便捷的購物與體驗方式。智慧生成的未來已然來臨，3D建模將持續驅動產業資訊的新篇章。
（作者是朱佩亭；工研院資訊與通訊研究所專案副理）
本文同步刊登於2025/6/15經濟日報A11產業追蹤