工業技術研究院（ITRI）因推動人工智慧（AI）技術落地與數位人才賦能，連續三年獲得國內永續公民與人才永續評比非營利組雙料冠軍。該機構透過內部 AI 工具普及與跨領域技術輸出，持續串聯半導體、機器人與智慧製造等重點產業，加速數位轉型與組織韌性。
建構 AI 人才生態系 推動內部流程自動化
面對全球人工智慧與智慧自動化技術躍升，工研院提出「AI 賦能・數位共融」的核心理念，積極建立專才凝聚與跨域整合的人才培育生態系。院內設置「AI 培育金字塔」與「一站式 AI 學習平台」，採取實體與數位並行機制，降低非技術背景及資深同仁的數位焦慮，幫助員工將 AI 技能運用於日常業務中。
在推動組織內部轉型方面，工研院訂定目標於兩年內實現全院 AI 使用覆蓋率達 76%，並規劃促成 40 項內部流程自動化案例落地。此外，該機構亦配合經濟部與數位發展部等政府單位，規劃產業 AI 人才培訓課程，透過「以大帶小」模式將經驗擴散至供應鏈與中小企業。
跨領域技術落地 涵蓋聲學監測與無人機救援
除了人才培訓，工研院將 AI 與感測技術應用於環境保護與社會韌性建構。在水資源管理領域，工研院與台灣自來水公司合作研發「智慧監測檢漏系統」，結合 AI 聲學辨識、模組化感測元件、雲端資料平台與地理資訊系統（GIS），能精準捕捉管線異音並自動定位，使漏水診斷準確率提升至 98% 以上，有效抑制地下管網每年 1.56% 的漏水復生率。
在面對極端氣候導致的偏鄉交通中斷與災害應變上，工研院整合無人機關鍵零組件、整機結構與控制軟體系統，開發出高穩定度的操作型無人機。該系統能執行災區物資空投、即時影像回傳與最佳救援路徑規劃，減少第一線搜救人員負擔；相關培訓課程已協助慈濟基金會 41 人結業，其中過半學員考取操作證照。
產業意義
工研院推動 AI 人才轉型與技術落地的經驗，對台灣製造業與自動化供應鏈具有多重實質啟示：
- 破解製造業數位門檻與人力短缺困境：傳統工廠推動智慧化時，常面臨資深現場作業員對新技術的適應問題。工研院透過分層培訓與低門檻學習平台，實現兩年內 76% 人員普及 AI 的模式，可作為製造業者建立內部 AI 賦能機制的範本。
- 加速工廠內部流程自動化落地：示範了如何透過 AI 輔助系統促進 40 項自動化案例，幫助企業將重複性高的表單處理、設備巡檢與排程最佳化交給演算法，讓人力專注於高附加價值的製程改善。
- 強化供應鏈基礎設施的預防性維護：智慧監測與聲學辨識技術的成功運用，證明 AI 能有效降低基建與設備故障率，此類預警邏輯可進一步延伸至半導體與廠務設備的預測性維護（Predictive Maintenance）。
技術解析
文中涉及多項前端技術與自動化設備，其運作原理與應用如下：
- AI 聲學辨識（AI Acoustic Sensing）與智慧監測：設備或管道運行時產生的振動與聲音含有豐富的狀態資訊。該技術利用高敏感度感測器收集音訊，經由演算法過濾背景雜音並比對正常與異常的頻譜特徵。例如在水管或工業流體管線中，液體洩漏產生的微小聲響能被即時識別並結合地理資訊系統定位，實現無需破壞結構的非破壞性檢測。
- 無人機系統整合與自動航路規劃：應用於巡檢或救災的無人機，除了飛行馬達與機身硬體之外，核心在於多感測器融合與即時路徑計算。透過整合 GPS、高解析攝影機與風速感測器，系統能自動評估地形變化，自主規劃無碰撞的最佳飛行路線，並經由無線網路將高畫質影像傳輸至後端雲端伺服器。
- 骨架動作追蹤與生成式 AI（Generative AI）：這項技術利用電腦視覺捕捉人體關節點的動態變化，將肢體動作轉化為數位座標資料。再由生成式 AI 根據指令自動合成對應的虛擬影像。在智慧工廠與人機協作（Human-Robot Collaboration）環境中，此類技術可協助協作機器人即時辨識現場人員的動作意圖，預先進行避障或輔助夾取，確保生產安全。
常見問題
工研院在推動內部 AI 自動化上有何具體目標？
工研院規劃在兩年內讓全院 AI 使用覆蓋率達到 76%，並藉此促成 40 項流程自動化案例在組織內實際落地。
AI 聲學辨識技術如何應用於水資源監測？
該技術結合模組化感測裝置、雲端平台與地理資訊系統，透過演算法分析管線聲音振動，可將漏水診斷準確率提升至 98% 以上。
無人機系統整合技術在災難應變中發揮什麼作用？
工研院整合無人機關鍵零組件與系統，可實現物資空投、災區影像即時回傳及搶救路徑自動規劃，降低搜救人員的現場風險。