2025 台灣 AI 熱門研究主題：市場推廣同工程團隊要追嘅 9 個方向

2025 年再睇台灣 AI，重點已唔係模型識唔識幫你出文案，而係 AI 可唔可以接上資料、工具、權限同公司流程。iThome 2025 CIO 大調查指，台灣企業 AI 投資按年升 39%，平均由 819 萬元增至 1,140 萬元；同份資料亦點名代理型 AI、RAG、AIOps 同 AI 增強軟件工程等採用升溫方向。

對廣東話讀者嚟講，可以將呢篇當成「台灣繁中企業 AI 討論」嘅追蹤地圖：唔係睇邊個工具最紅，而係睇邊啲能力正由試玩走向導入。

先講清楚：呢個唔係官方排行榜

目前公開資料未見一份專門針對「台灣市場推廣／行銷人員」或「台灣工程師」嘅官方 AI 研究主題排行。所以下面 9 個方向唔係嚴格排名，而係按 iThome CIO 調查、服務業 GenAI 採用資料、CIO Taiwan／IDC 趨勢、INSIDE AI Agent 白皮書同資策會 MIC 趨勢交叉整理出嚟嘅優先清單。

判斷標準好務實：邊啲詞喺繁中企業資料反覆出現？邊啲主題已由 PoC／試驗走向正式導入？邊啲同時牽涉市場推廣、產品、工程同 IT 營運？

一眼睇晒：9 個 AI 研究方向

優先對象	主題	點解值得追	第一條要問嘅問題
市場推廣（Marketing）	生成式 AI 內容工作流	台灣服務業有 16% 企業已喺正式環境採用生成式 AI。	文案、客服、社交平台、電郵推廣同知識整理，邊啲可以流程化？
市場推廣	AI Agent 行銷自動化	INSIDE 指企業唔再只滿足於同 AI「聊天」，而係要求 AI「做事」。	邊啲流程可以拆成讀資料、規劃、產出、執行同回報？
市場推廣	多模態內容同素材流程	CIO Taiwan 引述 IDC 指，企業會偏好可同時處理圖片、影像同文字嘅模型。	文字、圖片、短片素材可唔可以進入同一套企劃同審批流程？
市場推廣	ROI、預算同幻覺治理	INSIDE 白皮書提到企業面對 70.9%「預算迷霧」同 AI 幻覺信任危機。	AI 對速度、品質、成本同品牌風險嘅影響點樣量化？
工程	AI Agent／代理式 AI 系統設計	iThome 指代理型 AI 比去年多咗 2 成企業採用。	點樣設計工具調用、權限、狀態、觀測性同人工介入？
工程	RAG／檢索增強生成	iThome 將 RAG 列為採用成長明顯嘅生成式 AI 相關新興技術之一。	模型答案點樣連接可檢索資料，而且有跡可查？
工程	AI 增強軟件工程	iThome 點名 AI 增強軟件工程，涵蓋輔助開發、除錯到測試。	AI 點樣進入開發、除錯、測試、文件同 code review？
工程	AIOps／AI 運維	iThome 指更多台灣企業想用 AIOps 優化 IT 維運。	AI 可唔可以幫手做事件摘要、異常偵測、告警分流同排障？
工程	SLM／小語言模型同多模型部署	CIO Taiwan 引述 IDC 指，企業會按場景用 SLM，多模型應用亦會成為常態。	邊啲任務需要大模型，邊啲適合小模型或模型路由？

市場推廣人要點睇：由「出稿」變「可管控流程」

1. 生成式 AI 內容工作流

對市場推廣人員（台灣常講「行銷人」）嚟講，生成式 AI 仍然係最易入手嘅題目。不過，2025 要研究嘅唔止提示詞，而係內容點樣穩定進入團隊流程。iThome 服務業資料指，台灣服務業係積極擁抱生成式 AI 嘅產業之一，已有 16% 服務業企業喺正式環境採用生成式 AI。

可以由文案、客服回覆、社交平台帖文、EDM／電郵推廣、產品說明同內部知識整理入手，將輸入、品牌語氣、事實查核、審批、版本紀錄同成效數據定義清楚。AI 單次出稿快唔快係一回事；能唔能夠長期穩定、合規、可追蹤，先係企業落地嘅關鍵。

2. AI Agent 行銷自動化

AI Agent 係市場推廣、產品同工程都要共用嘅語言。INSIDE 2025 白皮書指，企業不再滿足於跟 AI「聊天」，而係要求 AI 開始「做事」；白皮書亦將 AI Agent 描述為有感知、規劃、行動同反思能力嘅「數位協作者」。

所以，下一步唔係只叫 AI 寫一篇帖文，而係將 campaign 流程拆開：讀取客戶或活動資料、提出內容計劃、產出素材、觸發工具，再喺關鍵位交畀人審批。技術層面，AI Agent 可透過知識圖譜、RAG、API 查詢等工具，提升取得同處理資訊嘅能力。

3. 多模態內容同素材流程

CIO Taiwan 引述 IDC 指，多模態係 2025 企業關注嘅 GenAI 趨勢之一，企業會偏好可同時處理圖片、影像同文字等不同資訊嘅模型。

對 Marketing team 嚟講，呢個意思係內容策略唔應該只停留喺文字生成。產品頁、廣告圖、短片腳本、客服知識、社交平台視覺，將來更可能放入同一套企劃、產製、檢查同再利用流程。

4. ROI、預算同幻覺治理

AI 愈接近正式環境，愈避唔開成效衡量同風險控管。INSIDE 白皮書提到，企業一方面面對高達 70.9% 嘅「預算迷霧」，另一方面亦有 AI 幻覺帶嚟嘅信任危機。

市場推廣人要同步研究三件事：AI 有冇真係縮短製作時間；輸出有冇符合品牌、法規同事實；成本可唔可以追到活動或流程層級。否則，AI 好易由日常營運工具變返一次性噱頭。

工程師要點睇：由「call 模型」變「設計系統」

1. AI Agent／代理式 AI 系統設計

對工程師嚟講，Agent 嘅核心唔係答得幾似人，而係能否穩定完成任務。iThome 指代理型 AI 比去年多咗 2 成企業採用；INSIDE 亦將 AI Agent 放喺企業由「聊天」走向「做事」嘅轉折點。

優先研究：工具調用、API 串接、任務規劃、狀態保存、錯誤復原、權限控管、observability／可觀測性，以及 human-in-the-loop。呢啲設計決定 Agent 係 demo，定係可以入企業流程長期跑嘅系統。

2. RAG／檢索增強生成

RAG 仍然係工程師最值得打底嘅架構題。iThome 將 RAG 列為生成式 AI 相關、採用成長明顯嘅新興技術之一，反映企業導入 AI 時，會持續關注模型點樣連接內部知識同回答依據。

要研究嘅唔只係向量資料庫：資料來源點整理、檢索結果點排序、答案點附上來源、正確率點評測、過期或互相矛盾嘅知識點處理。AI 如果要由聊天工具變成企業知識入口，RAG 好多時係繞唔開嘅底層設計。

3. AI 增強軟件工程

iThome 明確將 AI 增強軟件工程列為採用成長明顯嘅主題之一，並點出應用包括輔助開發、除錯到測試。

所以，AI coding tool 唔應該只當自動補完。更值得研究嘅係：AI 點樣幫手產生測試案例、分析錯誤、提出重構建議、更新文件、輔助 code review，以及保存團隊內部開發知識。

4. AIOps／AI 運維

iThome 指，在生成式 AI 浪潮帶動下，更多台灣企業開始想採用 AIOps，用 AI 優化 IT 維運。

AIOps 嘅價值唔止係自動化告警，而係將 log、監控、事件紀錄同運維知識串起，協助事件摘要、異常判斷、可能原因分析同排障提速。對工程同 SRE 團隊嚟講，呢個係 AI 由開發端延伸到營運端嘅重要方向。

5. SLM、小語言模型同多模型部署

CIO Taiwan 引述 IDC 指，並非所有企業都需要大型語言模型；企業將按場域需求靈活運用小語言模型，且多模型應用會成為企業發展 AI 模型嘅常態。

工程師要研究嘅唔只係模型能力榜，而係部署策略：邊啲任務交畀大模型、邊啲交畀小模型、幾時需要模型路由，成本、延遲同品質點評測。若你做硬件、終端或基礎架構，亦可延伸睇邊緣 AI；資策會 MIC 提到，2025 年 AI PC 同 AI 手機會加速滲透，AI 走向邊緣亦會帶動 AI 晶片更多樣化。

追繁中內容，可以由呢啲關鍵字開始

如果你想用繁體中文材料追台灣 AI 趨勢，以下字眼最值得放入搜尋、RSS 或內部學習清單；它們對應台灣 CIO 調查、ICT 趨勢同 AI Agent 白皮書反覆出現嘅主軸。

• 生成式 AI、GenAI、AI 內容工作流
• AI Agent、人工智能代理人、代理式 AI、Agentic AI
• RAG、檢索增強生成、企業知識庫問答
• AI 增強軟件工程、AI 輔助開發、AI 測試
• AIOps、AI 運維、IT 維運自動化
• 多模態 AI、Multimodal、文字圖片影音模型
• SLM、小語言模型、多模型應用、模型部署選型
• AI 治理、AI 幻覺、ROI、預算控管

建議學習路線

市場推廣人可以先標準化生成式 AI 內容流程，再研究 Agent 點樣串接任務同工具，之後先將多模態素材同治理指標放入同一套流程。呢個順序呼應服務業正式採用生成式 AI、企業關注多模態模型，以及 AI Agent 由聊天走向做事嘅趨勢。

工程師可以先掌握 RAG 同 AI 輔助開發，再深入 Agent 系統設計、AIOps 同多模型部署。呢個順序較貼近 iThome 點名嘅採用成長主題，以及 IDC 對 SLM／多模型應用嘅觀察。

如果你負責產品或導入，唔好一開始就只問「邊個模型最勁」。更實際係先揀一條可量度流程：輸入係乜、AI 要做乜、邊個審批、成功指標係乜、失敗時點回退。INSIDE 白皮書提到嘅預算不確定性同幻覺信任危機，正正係 AI 由展示走向產品化時最需要處理嘅問題。

常見問題

台灣有專門畀行銷人嘅 AI 官方熱門榜嗎？

以本文使用嘅公開資料睇，未見一份只針對台灣行銷／Marketing 人員嘅官方熱門研究主題排行榜。較穩陣做法係交叉參考企業 CIO 調查、服務業採用現況、ICT 趨勢同 AI Agent 白皮書，再整理出高頻、貼近導入現場嘅題目。

點解 Agent、RAG、多模態要優先追？

Agent 對應企業由同 AI「聊天」走向叫 AI「做事」；RAG 對應模型點樣連接可檢索資料同企業知識；多模態就係文字、圖片、影像等資料型態進入同一套 AI 流程。

工程師只學提示詞夠唔夠？

唔夠。提示詞仍然有用，但台灣企業趨勢資料入面更明顯嘅工程題目，係 RAG、AI 增強軟件工程、AIOps、Agent 架構同 SLM／多模型部署策略。

總結

2025 年台灣 AI 研究同導入嘅主軸，正由「單次生成」轉向「接上流程」。市場推廣人要睇內容工作流、Agent 自動化、多模態同治理；工程師要睇 Agent、RAG、AI 輔助開發、AIOps 同模型部署。呢 9 個方向加埋，就係台灣企業將 AI 由試用推向落地時，最需要補齊嘅能力拼圖。