台灣高科技產業隨著人工智慧熱潮實現強勁出口，傳統製造業與基層服務業卻正面臨勞工短缺與營運成本上升的考驗，形成明顯的「K型經濟」分化現象。東海大學學者指出，解決此困境的關鍵在於擺脫傳統補貼觀念，將活動產生的消費資料轉化為信任基礎，讓各行各業均能透過低門檻的數位工具提升整體生產力。
科技與傳產走勢分歧 專家倡議以AI投資整體經濟
隨著生成式人工智慧（Generative AI）技術帶動高科技產業顯著成長，台灣經濟呈現不對稱發展。資本與技術密集的高科技供應鏈持續獲利，但廣大的傳統產業、餐飲零售與地方商圈，卻因數位落差及人力不足而苦苦支撐。東海大學EMBA教授王鳳奎分析，不應以限制高科技業發展來弭平差距，而是要設法讓人工智慧（AI）從少數大廠的專屬工具，擴散至基層商業與傳統場域。
學者主張，台灣未來的重點應從「傾全國資源投資AI」轉變為「運用AI賦能整體經濟」。無論是工廠、飯店還是商圈店家，都應能以極低門檻取得數位與AI支援能力。以台中推動的購物節、鍋烤節等大型活動為例，透過活絡人潮帶動買氣，不僅讓傳統店家有感成長，更重要的是在活動過程中收集並保存實質的營運數據。
慶典活動帶動在地經濟 數位平台累積龐大資料集
統計顯示，2025年台中購物節登錄消費金額達到374億元，其中來自外縣市的消費金額超過64億元，而百貨、餐飲與夜市商圈等常態性消費佔比達81%。中華經濟研究院評估，此活動對全國總產值的帶動效果達到764億元，且收益擴及山線、海線與舊城區等區域。此外，聚焦餐飲業的鍋烤節吸引了658家業者參與及超過566萬票選，帶動店家業績平均提升三成。
學者強調，這類慶典活動最核心的價值不只是當下的營業額，更在於數位平台「台中通」所累積超過310萬次下載量以及數千萬筆去識別化的消費記錄。若能將這些巨量資料建構為可信賴的AI應用基礎，協助在地業者進行精準行銷、人流預測與備料管理，才能真正將短期的熱鬧轉化為長期且穩定的數位生產力。
產業意義
這種從資料累積到AI賦能的模式，對中部廣大的金屬加工、機械零組件與傳統製造業供應鏈同樣具有高度啟發。許多中小型製造廠在面對缺工壓力時，往往因資金與技術門檻過高而無法進行大規模自動化。如果能夠複製此類「資料回饋百業」的邏輯，由政府或產業公會建立共通性的去識別化數據平台與雲端軟體服務，協助傳產業者透過小規模的數位化調整（例如機台稼動率監控與生產預測），將能降低設備更新的財務負擔。這不僅有助於緩解傳產缺工潮，更能避免中部製造業供應鏈在人工智慧時代出現數位斷層。
技術解析
在商業與製造現場，將資料轉化為生產力的過程涉及多項關鍵技術：
- 人工智慧（AI, Artificial Intelligence）與演算法：透過分析歷史銷售或生產紀錄，自動建立預測模型，幫助店家預測人流備料，或協助工廠進行排程優化。
- 自動移動機器人（AMR, Autonomous Mobile Robot）：在物流倉庫或餐飲現場，AMR能利用智慧感知與地圖建構技術自主導航，負責搬運物料或運送餐點，降低人力依賴。
- 數位分身（Digital Twin）：將實體店面或工廠生產線的營運資料即時回傳至虛擬模型中，管理者可透過電腦螢幕進行模擬測試，找出一流運塞或設備瓶頸，實現精準決策。
常見問題
什麼是K型經濟分化現象？
指高科技產業受惠於AI浪潮持續成長，但傳統產業與地方零售服務業卻面臨缺工、成本上升與數位落差，導致兩極化的經濟走勢。
台中慶典經濟如何產生長期數位資產？
活動期間透過「台中通」數位平台累積了數千萬筆去識別化的消費記錄與數百萬用戶，可作為後續數據分析與AI精準行銷的基礎。
中小型製造業如何參考數據賦能模式？
傳產可利用公用雲端平台與低門檻AI工具，將排程與設備數據轉化為預測模型，以低成本方式實現自動化升級。