楊聰榮觀點：台灣AI發展─從德國2030創新議程汲取啟示

台灣在人工智慧領域的發展正處於關鍵轉折點。雖然擁有完整的半導體產業鏈和全球供應鏈優勢，但在應用層面的發展仍顯不足，特別是跨產業整合與創新應用的推進。面對這樣的挑戰，從德國2030創新議程中學習可以提供寶貴的啟發，幫助台灣找到更具體的發展策略。德國2030創新議程以其在產業轉型、數位化發展與人才培育上的全面規劃，展現了一個成熟經濟體如何推動科技創新的方法。首先德國強調人才的核心地位，透過建立健全的人才引進機制、強化本土人才的培育以及簡化外籍專業人士的工作許可流程，成功提升國家在技術領域的競爭力。台灣可以參考這一模式，設立專屬的AI人才培養計畫，深化產學合作，同時吸引國際專業人士參與台灣的AI發展。其次在資本方面有特別的關注，資金支持體系是推動創新不可或缺的要素。德國透過擴大風險投資規模、完善早期投資機制並建立多元退場管道，為新創企業提供穩定的資金支持。台灣若能效法，就應該在數位發展方面給予更多的資金挹注。應進一步鼓勵民間投資AI領域，設立專項基金支持初創企業，並以簡化程序和政策優惠降低創業門檻。台灣可以鼓勵企業設立實驗性平台，以提供測試技術的空間，縮短從創新到商業化的過程。政府在創新推動中扮演關鍵角色。德國通過數位化轉型來優化行政效率，並利用創新採購促進技術落地，顯示了政策引導在科技發展中的重要性。台灣應積極優化相關法規與政策，例如成立單一窗口以簡化行政程序，提供稅務優惠以吸引更多企業投入AI研發，並以政府主導建立共享的AI數據平台，解決數據孤島問題，同時提升技術應用的廣度。過去台灣雖然有數位發展部門的設置，但是並未將其工作重點放到AI與不同產業的研發與應用，我們仍然應該鼓勵國際交流，但是重點是在技術整合而非宣傳，主事者必須要掌握重點來發展數位相關產業。德國議程的另一大亮點是對跨領域合作的重視。他們以工業4.0為契機，將人工智慧融入傳統製造業，創造出具國際競爭力的智慧工廠模式。台灣可以借鏡這一經驗，將AI應用拓展至製造、能源、交通等領域，並結合智慧醫療的成功經驗，促進技術在不同產業間的整合與擴散。同時，強化基礎設施與數據互聯的能力，為跨領域合作創造有利條件。跨領域整合應該可以成為台灣的強項，我們有半導體硬體的支撐，必須加緊腳步利用這幾年的優勢，發展到不同的產業領域。綜上所述，台灣從德國2030創新議程中可以學到的不僅是政策設計與資金配置的策略，更是整體產業升級的宏觀視角。透過完善人才培育、擴展資金支持、優化政策環境並推動跨領域合作，台灣能進一步突破既有框架，開創更具競爭力的AI產業生態系統。這不僅能強化台灣在全球AI市場中的地位，還能為台灣的產業轉型提供持續的驅動力，邁向下一個科技發展的高峰。 （相關報導： 張瑞雄觀點：DeepSeek改變AI競爭 ｜ 更多文章 ）

＊作者為中台灣教授協會理事長，任教於台灣師範大學。