工研院资深专家吴志毅昨（14）日表示，AI的真正价值，在于将隐性的师傅经验与专业知识，转化为组织可查询、可分析、可预测、可决策且可传承的资产。

吴志毅昨日出席2026科技论坛「AI Agent新赛局」，以「人工智慧升级产业大趋势」为题，进行专题讲座。

他提到，从软体演算法走向重资产，「Knowhow AI化」将成企业胜负关键。科技制造业者若能透过「知识资产化、流程标准化、能力产品化、价值规模化」四大转型轴线，就能在AI浪潮中建立比竞争对手学习更快、进化更迅速的永续组织竞争力。

他指出，根据国际权威机构最新调查，AI正从内容生成的「生成式AI」，跨越至具备任务执行能力的「代理式AI」，并进一步延伸至结合感知与控制的「实体AI」。面对这波滔天浪潮，企业的竞争焦点已从单纯的软体与演算法，转向算力取得速度、实体基础设施建置能力以及供应链整合韧性。

吴志毅强调，AI是放大科技制造产业Knowhow价值的最佳利器，下一波竞争关键不在于比谁的模型强，而是谁能率先将产业场域经验AI化，进而重塑流程与商业模式。

他指出，AI技术的普及不仅带来需求红利，也为广大制造业带来迫切的转型压力与极高的竞争门槛。

举例来说，如今客户要求更严苛的良率、更短的交付时程与更低能耗，迫使供应商必须运用 AI与智慧制造提升效益。当前的竞争核心则转变为算力取得速度、基础设施建置能力，以及包含半导体材料、先进封装、光通讯、电源散热及冷却系统在内的供应链整合与韧性。

吴志毅指出，企业在AI落地时遭遇的四大核心挑战有：策略不明、资料不Ready、治理真空及人才不足。为破除落地障碍，经济部成立「产业竞争力辅导团」，汇集42个次产业辅导团与424家公协会，提供诊断、技术辅导、人才培育、金融支持与节能等周边配套，宣示目标于2027年前辅导14.19万家企业导入AI转型，以达到助力百工百业AI化。

他说，工研院在前瞻AI技术开发已具成效的领域包括：工研院材化所开发AI智慧动态配方系统，利用高炉石、回收玻璃等全循环材料取代传统水泥熟料，成功克服原料品质变异难题，不仅大幅减少约90%的碳排放，更加速新材料的研发验证。