日本與美國台灣形象展回顧：製造業導入 AI 的三個市場訊號
2026 年，先知科技先後參與了日本東京、美國達拉斯的台灣形象展，以智慧製造為主題，展示 Foresight NexusAI 的相關產業應用。
雖然說兩地的產業環境差異很大，不過在攤位上聽到的提問，方向卻很相似。多數訪客一開口就會談到 AI 要怎麼接入自己的生產流程，已經很少問「AI 能做什麼」這類初步的問題。我們整理了兩場展會的市場回饋，提供正在評估 AI 導入的製造業者參考。
日本市場的提問集中在導入條件
7 月的東京台灣形象展共有 135 家廠商參展，累計參觀超過 20,000 人次。AI Agent、VLM、機器人與智慧工廠是展場上最常見的主題。
在先知科技的攤位上，日本訪客最常問的是以下幾類問題：
- 部署方式：是否支援地端（On-Premise）部署
- 系統整合：能否與既有的企業 IT 及雲端環境整合
- 在地支援：日本當地是否有服務與技術支援，系統是否支援日文
- 模型表現：AI 視覺辨識需要多少樣本，準確率與失敗率大約多少
這些都是進入採購評估後才會出現的問題。提問的人已經認定 AI 對於產線是有幫助的，在意的反而是它能不能安全的在廠內佈署、能不能與現有系統共存，以及上線後由誰維運等。
也因為如此，在日本市場中，實際案例與現場 Demo 的說服力明顯高過功能介紹。能具體回答樣本數與準確率的廠商，比較容易延續對話並走向深度的諮詢。
技術趨勢：AI 從單點模型走向完整流程
展場上的另一項觀察，是 AI 應用的範圍正在擴大。AI Agent 已是各家展示的主軸，Vision AI 的成熟度持續提高，能從辨識延伸到動作的 VLA（Vision-Language-Action）技術也開始出現。
對製造業來說，往後以單一模型或聊天機器人的形式導入的 AI 比例會逐步降低。比較可能的樣貌，是 AI 讀取資料、判斷異常、提出建議之後，再串接既有系統執行下一步，成為作業流程中的一個環節。
製造現場的痛點也多半在這裡。設備、製程、品質、工程文件與企業知識各自分散，缺少把它們串起來的機制，此時再多一套獨立的 AI 工具，幫助相當有限。
美國市場：從具體場景談起
美國訪客的提問更直接，開場多半是「你們能幫我解決什麼問題」。我們的現場經驗感受是如果一開始就介紹完整的 AI 平台，對話不容易延續；而從一個具體的製造場景談起，效果會好得多。
工程圖面與歷史報價的整合，是最容易引起共鳴的例子。業務或工程人員拿到新圖面後，透過圖文通 BlueprintLegacyAI 找出過去相似的圖面，再帶出 ERP 中對應的製程、成本與歷史報價，很快就能取得報價依據。接單型製造業者幾乎每天都要處理這件事，訪客一聽就能對應到自己的業務流程，就會很有共鳴。
等對方確認這個場景有價值，再說明背後的平台如何整合與擴充，溝通就會順利許多。先知科技的海外溝通策略因此定調為「Solution First, Platform Second」，先談製造場景與商業效益，再談平台能力。
兩場展會帶回的三個市場訊號
一、企業評估 AI 的重點轉向導入驗證
資料來源、部署架構、準確率、資安、系統串接與維運方式，如今在洽談初期就會被問到。許多企業的 AI 專案正從 PoC 往正式上線推進，評估標準也跟著變得嚴格。
二、場景比技術名詞更有溝通力
LLM、RAG、Agent、VLM 這類名詞越來越多，企業在意的仍然是幾件具體的事：品質能否提升、設備異常能否提早發現、報價能否加快、工程知識能否留下來。對外溝通時，把技術整理成客戶看得懂的工作場景，比列出功能清單有效。
三、國際化考驗的是交付能力
把操作介面翻成英文或日文只是起點。海外客戶同樣在意部署方式、資訊安全、當地服務、合作夥伴與後續維運，這些條件加起來，才決定產品能否被當地企業採用。
先知科技的作法：從一個場景開始，逐步擴充
這些回饋與 Foresight NexusAI 的設計方向一致。企業的 AI 轉型很少一次到位，常見的路徑是先挑一個效益明確的題目，做出成果後再往外延伸。
舉例來說，企業可以先用數據通 AIUPS 做製程品質預測，接著以天眼通 SkyEyes 導入 AI 視覺檢測，再用圖文通 BlueprintLegacyAI 整合工程圖面與報價，之後透過知識通 KnowledgeConnect 延伸到企業知識管理與 AI Agent。
Foresight NexusAI 採模組化架構，各模組可以依需求分階段導入，並與既有的 MES、ERP 等系統整合。部署上支援地端、雲端與混合模式，日本客戶關心的部署與整合問題，都能在這個架構下逐項回應。
找出下一個值得導入 AI 的製造場景
對有意打入 AI 與半導體供應鏈的設備、材料與製造業者來說，品質管理、製程追溯、異常預警與生產透明度，已經是客戶稽核與接單時會被檢視的能力。
先知科技以智慧製造顧問與方案提供者為定位，聚焦 AI 與半導體供應鏈，從實際製造場景出發，協助企業盤點需求，並整合 AI、數據與既有系統。
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