【2023年臺灣早期投資趨勢年報-人工智慧篇】馬步站穩，以實力取勝！暴風雪也吹不熄的人工火苗

全球狂熱，人工智慧的火苗在寒風中屹立不搖

近十年，人工智慧的發展從學術界主導轉向產業應用主導，隨著雲端應用延伸到各種場景與軟硬體整合裝置的普及，處理大量資料的能力大幅提升，帶來人工智慧的爆發式崛起。社會漸漸從疫情後復甦，但2022年的全球早期資金市場似乎沒有跟著回暖，整體表現仍在無數個因素的衝擊下相對低迷。來到2023年，雖有人工智慧帶動投資熱潮，但因投資者的行動變得謹慎，整體市場前景並沒有想像中美好。

然而，將人工智慧的市場放大來看，所有談論該產業的人都興致勃勃，好像並沒有受到整體市場的低迷氣氛所影響，以下參考CB Insights 「State of AI Q2’23 Report」以及彙整全球人工智慧產業狀態，整理幾點近年全球的趨勢，一同探索這場旋風的路徑。

• 具變革性的技術顛覆整體產業：過去一年，AI領域取得的進展令人興奮，甚至不斷有人將其與「發明帶有繪圖介面的Windows和Mac系統」、「網路的出現」以及「iPhone時刻」等重大科技事件相提並論，隨著每一次市場投資降溫，資本都會尋找下一個安全且具成長性的題材，而當今逆風成長的AI看似有這樣的潛力。據CB Insights報告，2022年AI產業整體交易金額相比2021年雖下降，鑑於生成式AI的風潮，多家獨角獸誕生，使2023年上半年的投資水平相對高。2023年第二季交易金額94億美元，相比去年同期下滑，倘若不計入2023年第一季微軟投資OpenAI的100億美元，第二季獲投金額較上季是成長81%，且交易件數達590筆，為自2022年第一季以來首次成長，能看出人工智慧在全球低迷的投資氣氛中仍穩健成長。

• 生成式AI讓2023年成為歷史上的一年：2022年，誰都沒料到由OpenAI異軍突起，而ChatGPT的爆紅，讓生成式AI成為流行語。生成式AI應用範圍包括金融、醫療及客服等，將能全方位改變整體產業，更有助於產業創意，如自動生成文案、音樂和藝術作品，生成式AI新創更是如雨後春筍。Google、Meta，還有中國的阿里巴巴、百度等巨頭也投入生成式AI的研究和應用，微軟更是早早布局，出手闊綽投資OpenAI並把ChatGPT結合至自家瀏覽器Bing。該領域發展仍處於早期階段，據CB Insights報告，2023年第二季全球出現18家獨角獸新創，其中就有7家是AI公司，也更讓人期待未來的發展。
• 人人都想搶下的AI應用技術：2023年，科技巨頭積極尋求橫向與縱向的整合，新創企業則競相亮相，據CB Insights報告，有別於全球併購交易的下降趨勢，人工智慧產業併購交易連續三季成長，第二季比起上一季成長13%，為了加強合作關係和AI功能的擴展，科技巨頭也積極投入併購活動。隨著各行各業將AI結合至產品應用，不僅加速了AI產業的併購浪潮，也讓AI新創的競爭更加激烈，勢必得拿出更多新意及突破性的技術才能被買單。
• Al for everyone Or AI with everyone：起初各家企業做著「Al for everyone」，讓包括傳統產業在內所有人祭出投入AI的策略，從對創新的追求到營運轉型，一系列對症下藥的AI模型推出，盼望成為下一個明日之星。隨著大型語言模型的躍進，AI大模型的存在感輾壓其他模型，漸漸輪到「AI with everyone」當道，然而，所有機器學習系統中語言模型所耗的成本及資源最多，能有實力拿出錢大舉投資的科技巨頭不多，能預見未來科技產業勢必仍是大者恆大的局勢。
• 不斷崛起的AI開發工具市場：生成式AI和產業應用爆炸性的成長，推動AI晶片市場的需求，McKinsey預計，到2025年，AI晶片將在4,500億美元的半導體市場中占五分之一。AI晶片旨在支援深度學習的應用，與其使用大廠的天價晶片，不如自己投入AI軟硬體的研發，除了產品應用，越來越多新創投入硬體，此外，還有方便企業開發AI的機器學習平臺，AI開發工具的市場成長不輸垂直應用的市場。

緊跟全球趨勢，臺灣人工智慧領域早期獲投維持熱度

綜觀人工智慧產業，全球投資者搶占一席之地，新創公司無不使出渾身解數推出新技術和產品吸引眼球，發展方向更趨向全面性，臺灣的走向又是如何？有賴產業背景的差異和政策影響力的驅動，臺灣整體早期投資項目仍在蓬勃發展，而2022年人工智慧領域的交易金額更是有3.02億美元的亮眼表現，與2021年不相上下，可見臺灣的路線是緊跟全球趨勢正在努力著。

以下將根據台灣經濟研究院FINDIT團隊所彙整、收錄的資料，對臺灣人工智慧產業早期投資動向進行剖析，就跟著本文一起深入探索臺灣人工智慧產業公司的概況，以及有哪些小巨人在蓄勢待發。

（一）領域範疇資料來源與說明

首先，本文參考人工智慧科技基金會（AIF）與AppWorks、台灣智慧雲端服務（TWS）合作發佈的「臺灣AI生態系地圖」，將人工智慧領域分為(1) 人工智慧開發工具（AI Development Tools）；(2) 跨產業應用（Cross-Industrial Application）；(3) 特定行業應用（Industrial-Specific）三個次領域。「人工智慧開發工具」是為了支援人工智慧各個發展階段所提供的應用服務與工具，包括適用於AI開發的晶片、數據標記與管理，以及協助企業在生產流程中進行模型部署與維護的平臺；「跨產業應用」是專注於研究可用於多個行業的技術或解決方案，包括電腦視覺、音訊及自然語言處理；「特定行業應用」則主要針對特定領域產業的痛點，發展出解決方案或產品。基於前述三個次領域項目，再根據新創所提供的服務及產品進行下一層的分類，如下圖所示：

接著，本文收錄的「臺灣獲投企業」定義為：(1) 公司註冊地點在臺灣或註冊地點在海外，但創辦人來自臺灣；(2) 上市/櫃（含興櫃）前或下市後的獲投紀錄；(3) 不包含收購及母公司對子公司100%投資。

最後，FINDIT研究團隊所收錄的臺灣獲投資料來源主要為：(1) 國際重要的早期投資資料庫，如：Crunchbase、IT桔子等；(2) 科技媒體或新聞報章（數位時代、Inside硬塞的、工商時報、經濟日報等）；(3) 獲投企業提供（新聞稿、網站或臉書資訊、主動提供給FINDIT）；(4) 國發基金季/年報、相關承辦的政府單位；(5) 投資人（包含投資機構/投資公司新聞稿、網站、上市櫃公司財報轉投資資訊、投資人主動提供給FINDIT等）；(6) 經濟部商業司公司登記相關資訊。

（二）獲投件數與金額總覽

全球人工智慧投資交易狀況在寒風中維持熱度，臺灣早期投資交易部份，FINDIT研究團隊彙整2015年至2023年6月的臺灣獲投總交易件數為2,963筆、已揭露的總投資金額為111.43億美元，而人工智慧領域交易件數則有461筆，占整體15.58%；投資金額為14.87億美元，占整體的13.34%。無論是交易件數還是投資金額都反映人工智慧在台灣投資市場占有不小的份量，在這之中，「特定行業應用」貢獻的投資金額（8.52億美元）及筆數（256件）最多。

除了瞭解人工智慧產業在台灣整體投資占比，進一步依各個獲投年份所收錄的企業，分別計算投資金額及交易件數的消長，可以發現2019年出現第一個高點，當時有臺灣第一隻AI獨角獸沛星科技，以AI人工智慧為核心發展廣告行銷系統，公司在2019年獲投8,000萬美元，同時，還有同樣在行銷科技應用的愛卡拉互動媒體，以及玩美移動、長佳智能和Platina System都是獲投超過1,000萬美元交易；2020年經歷疫情爆發最慘重的時刻，雖然整體狀況相對低迷，卻還是有不少投資人願意投注；而在2021年則是全球AI市場的最高點，隨著OpenAI發佈明為DELL-E的系統開始，一系列語音助理、自動駕駛、新藥探索和工業生產等技術上的突破，在該領域劃出分水嶺，同時也創下臺灣人工智慧獲投高峰，整體交易金額規模接近3億美元、共有74筆投資交易，包含了9筆千萬美元的交易，垂直領域的AI應用百花齊放，投資交易多達41筆，另一方面，臺灣製造業年年增長，又以電子零組件成長最凶猛，在跨領域應用的23筆中，製造業就占近六成。

2022年延續2021年的氣勢，獲投金額達3.02億美元，平均交易金額則成長了54.43%。全球人工智慧產業的成熟度突飛猛進，過去在AI 1.0方案中，我國打造出當年算力排名全球第20的臺灣杉2號超級電腦；產出了高品質資料集，如繁體中文語料庫、民生公共物聯網開放資料、AI醫療影像標註資料庫等；在技術部分，有物件偵測模型YOLOv4，其全球論文引用次數媲美GPT-3。國科會在2022年下半年啟動AI卓越中心計畫，以科技研發、AI治理、人才培育三大方向銜接AI 2.0之目標和任務，而與全球趨勢相較，臺灣對內部轉型導入AI較感興趣，而非使用最新AI科技建構競爭力。然而，善用臺灣晶片系統設計能力，結合大型語言模型做有效率且長久的訓練，將大幅提升產業競爭力。

2022年共有9筆千萬美元交易，有開發AI晶片的耐能智慧與創鑫智慧、專精No-Code AI/ML平臺的行動貝果、協助企業轉型的萬里雲、開發LLM的台智雲、開發飲料機器人的百睿達及除草機器人的優式機器人，還有專精智慧影像的立承系統，其中前五家屬於AI開發工具領域，可看出臺灣積極培養軟硬體整合的實力。

自2023年開始，深受關注的議題是「臺灣是不是需要建立自己的大型語言模型？」，2023年3月臺灣也推出「福爾摩沙大模型」，基於Bloom並加強繁體中文的預訓練模型，還有加入臺灣在地知識資料，呼應全球LLM的熱潮。新創企業投資交易方面，截至2023年6月止累積6,725萬的交易金額、20筆投資交易，整體狀態有回落的現象，但少了離群值的影響，交易金額中位數仍是成長趨勢。臺灣於AI開發工具以及跨領域應用的領域獲投占比攀升，發展越趨全面，加上NVIDIA挹注243億資金承立臺灣研發中心，以及經濟部在五年內補助67億推行AI千人大學，將持續推動臺灣跟上國際趨勢，2023年人工智慧領域有望延續熱度。

（三）以早期階段投資為主，單筆交易金額逐年成長

以歷年投資概況來說，臺灣人工智慧產業緊跟全球腳步，接著，我們將2015年至2023年6月的投資交易逐筆按輪次及交易金額規模做區分，瞭解企業獲投階段及資金規模分佈。從獲投階段，可以看出人工智慧的交易件數多集中在早期階段（A輪、A輪前），比重達85.25%，其次的中後期階段（B、C、D輪）比例相對較少；若以各階段的獲投金額來看，早期階段占比57.5%，中期階段則顯著提升至30.9%。

進一步觀察獲投企業的成立年份，能發現其成立不滿五年的企業有七成，可見臺灣仍以早期階段投資為主，不過，該占比自2021年有下降的趨勢，先前累積了一定實績的企業持續獲投，而在該產業的技術越來越成熟及相關軟硬設備普及的背景下，加上中後階段的投資力道加大，支撐著臺灣人工智慧的發展之路，實際上金額規模超過千萬美元的投資交易占比也較2021年所成長。

從獲投金額規模來看，有66.81%的比重在500萬美元以內，其中又有五成投資規模不到100萬美元；500萬美元至1,000萬美元間以及1,000萬美元以上的各有38件以及42件，共占比17.35%，與臺灣整體早期獲投規模在500萬美元以上的占比16.33%相比，略勝一籌。若進一步瞭解投資規模與次領域的關係，會發現1,000萬美元以上的交易主要都是特定行業應用，占比50%，其次是AI開發工具占比30.95%，但是若將其與各領域的總件數相比，特定行業應用的大額交易僅占其8.2%，反而是AI開發工具占33.33%，可見該領域具備吸引大筆資金的本事。

臺灣人工智慧產業投資規模仍以小規模為主，但自2021年起，500萬美元以上的交易占比有逐年增加的趨勢，呼應上述全球正往資金規模更大且廣泛應用層面的AI技術成長。臺灣人工智慧產業三大次領域的占比雖沒有顯著的換位，垂直應用仍屬大宗，但可以發現占比有逐漸集中，加上AI開發工具獲投平均金額處在高水準，看得出投資人對該領域未來發展的信心，配合政府接連投入的資金栽培與軟硬體整合的推進，整體產業的獲投資金有望更上一層樓。

就三大次領域逐年的獲投熱力圖來看，跨領域及特定行業應用的熱度從2017年開始升溫，當時也正好是臺灣的AI元年，特定行業應用的交易金額更是在2019年突破2億，2021年與2022年也皆有破億的亮眼表現，交易件數也在2019年開始穩定維持在40件上下；跨領域應用則在2018年交易金額一度高於另外兩個次領域，當時有行政院規劃的AI 1.0方案，投入資金培育AI應用人才以及推動產學合作，以交易件數來看，則穩定維持著占比第二；AI開發工具領域方面，雖然交易件數一直都不算多，但是與交易金額一起看可以發現每年的平均交易金額相較另外兩個領域高出很多，在2021年累積10筆投資交易是該領域的高點，呼應全球開始加速對大型模型的研究，臺灣同樣緊跟在後，並在2022年以6件投資交易達到總金額破億美元的高峰，平均投資交易突破新高。

（四）支持臺灣AI產業的投資人們

除了瞭解整體獲投企業的交易趨勢外，以下從投資人切入，有助瞭解資金市場的參與者及活躍法人。據FINDIT 研究團隊所掌握臺灣人工智慧獲投的461件交易中，企業創投參與253件，比例最高，占總投資件數約55%，其次是創投共有225件、占總投資件數約49%，海外投資人共有110件、占總投資件數約24%，最後是國發基金共有62件、占總投資件數約13%。

若進一步分析個別投資人的活躍程度，仍以國發基金59筆件數最多，扶植著臺灣AI新創，其次有500 Global（10件）、SparkLabs Taiwan（9件）、阿里巴巴台灣創業者基金（8件）、蜂行資本（8件）、國泰創投（8件）、台杉投資（8件）、富邦金控創投（7件）、基石創新（7件）、美商中經合（7件）等，其中也包括海外投資人，可見臺灣的AI新創在國際上有一定的水準。

在2022年至2023年6月的交易中，如台杉投資就參與了7件投資交易，應用層面包括3件健康醫療、1件藥物研發、2件機器人以及1件電腦視覺，算是近期相對活躍的投資人，積極協助拓展AI在臺灣的發展。知名國際創投500 Global所舉辦的全球旗艦加速計劃中有14家新創，來自臺灣的AI新創就有3家，看好臺灣團隊的創新能量及產業優勢，近期也參與了4件投資交易，使臺灣AI在國際間獲得更多關注。

AI技術越發成熟，持續推高各領域獲投金額

從整體獲投瞭解歷年趨勢、輪次占比及資金規模後，接著將人工智慧產業分為人工智慧開發工具、跨產業應用和特定行業應用三個次領域，以及再劃分下一層的分類，藉此可以發現AI開發工具中AI晶片公司的投資金額最高，並且以14筆投資交易就達到2.23億美元的交易金額，而若以交易件數來看，則是跨領域應用中製造業相關應用（75件）以及特定行業應用的健康醫療應用（74件）最高。

（一）人工智慧領域獲投新創輪廓

為進一步瞭解臺灣人工智慧產業獲投樣貌，基於台灣經濟研究院FINDIT研究團隊的整理，繪製整體獲投企業輪廓。

以企業家數來看，應用層面最多元也最多新創隸屬的是特定行業應用，共有139家，其次是跨領域應用共100家，以及AI開發工具共19家。接下來，我們就三大次領域分別介紹其在應用層面的獲投企業分佈，以及近一年獲投趨勢下活躍的亮點新創。

（二）健康醫療仍為垂直應用的熱門領域：

以領域交易筆數最多的「特定行業應用」來說，近五年獲投企業主要集中在健康醫療，實際上健康醫療相關的新創企業在整體臺灣早期投資案中也屢屢奪下最熱門的頭銜，AI在該範疇的應用包括協助診斷、自動化管理、智慧器材和加速藥物開發等，截至目前AI語音助手技術相對成熟，該應用也進到流程中，如協助心理治療、遠端照護等。其次還有行銷科技、監控設施和金融科技，隨著科技的進步以及遭逢疫情後的電商崛起，大眾越來越依賴網際網路，行銷結合科技已經是必備的手法，生成式AI的崛起更是為虎添翼，從文案、商品圖的生成到電商AI客服的應用，另外還有以數據導入對用戶精準行銷，同樣的方法也應用在金融科技的機器人理財；另外，隨著影像辨識越來越成熟，延伸出在各式場景使用智慧裝置監控的產品服務。

將觀察期間聚焦在2022年至2023年6月，該領域的獲投交易金額共1.56億美元，其中獲投金額前五大應用包括機器人（5,800萬）、健康醫療（3,838萬）、監控（1,500萬）、藥物研發（1,000萬）和行銷科技（934萬）；交易筆數則共有46筆，占比前三大應用包括健康醫療（34.78%）、行銷科技（17.39%）和機器人（6.52%），考慮到獲投的交易金額以及該領域中熱度集中的應用，挑選六家企業，深入瞭解近一年臺灣人工智慧在垂直應用面的早期獲投企業。

• 百睿達Botrista

臺灣美食近年走向國際化，無論是街頭小吃，還是分店開到國外的手搖店，這其中的商機讓不少人將其作為創業首選。飲料自動化設備商百睿達（Botrista）以不同的角度進入市場，除了看到產業市場持續擴大以及龐大的利潤，還發現隱藏在背後的產業結構問題，那就是人力成本不斷攀升，在這樣的啟發下，Botrista創辦人徐浩哲將服務型、商業型機器人技術與茶飲店做結合並創造了自動化飲料機器人。

公司的核心技術是能更好的配置濃稠液體，天然糖漿的濃稠度是可樂的一百倍以上，而市場上沒有產品能處理這種天然糖漿，使得店家只好用濃稠度低的基因改造成分來製作飲料。透過Botrista的產品，不但解決使用天然原物料的瓶頸，還能夠累積溫度、濃稠度等數據，讓飲料店的經營科學化，透過公司的核心技術在十五秒內自動調製出一杯手搖飲，將臺灣飲料以不同方式打入國際。公司先在2021年3月獲投1,000萬美元，2022年10月再獲得由Happiness Capital和Taiwan Global Angels領投的3,800萬美元，Botrista替全美的飯店與餐飲業者提供自動化飲料機器人，在協助降低人力成本、提高利潤的同時，也透過技術、包裝和物流的縝密配合，有效降低碳足跡為環境永續盡一份心力。

• 亞齊國際Deep Sentinel

將攝影機化身為感測器功能，搭配機器視覺與深度學習技術，減少保全系統的誤報率，當有異常狀況發生時，系統會自動報警，達到警告、嚇阻歹徒的功能，與傳統保全系統做出區別，希望吸引年輕世代採用，提供智慧居家保全的服務就是Deep Sentinel的主要產品，Amazon創辦人Steve Bezos個人投資公司Bezos Expeditions，及eBay創辦人旗下創投UP2398都曾投資，這家由科技巨頭力挺的新創成立於2016年。

公司自2017年4月及2020年3月分別獲得740萬美元及1,600萬美元後，2023年5月獲得由Intel領投的1,500萬美元，並計畫持續精進其AI保全產品。

• 安宏生醫

近年全球醫藥界掀起新一波研發熱潮－蛋白質降解藥物，這類藥物是透過將目標蛋白泛素化（ubiquitination），使目標蛋白容易被細胞內的蛋白酶（proteasome）或溶酶體（lysosome）分解，達到治療的效果，傳統小分子藥物很難直接影響或直接抑制兩個蛋白質之間的交互作用，然而，蛋白質降解藥物是小分子藥物，卻可以直接調控細胞內的蛋白質品質控制系統，直接降解疾病蛋白治療疾病，成為大藥廠對這類型新藥開發趨之若鶩的原因。

安宏生醫正是在這樣的背景下成立，專注於研發蛋白質降解藥物，並以人工智慧研發平臺加速研發進程，並在2023年3月獲得由台安生物科技、工研院創新、萬豐資本、兆豐創業投資、等重磅大咖所投資的1,000萬美元，台杉投資水牛二號基金負責人認為，臺灣的生醫產業具備與國際接軌的能力，安宏生醫在三年內就推出兩個候選藥物，看好其進軍蛋白質降解藥物的潛力。公司研發成果也獲得國際注目，獲邀於2023年5月在日本東京主辦的全球皮膚科學展會上口頭發表。

• 鉅怡智慧

由交大電機工程學系教授帶領學生從實驗室出發，鉅怡智慧創立於2018年，透過團隊所開發的AI影像式生理資訊測量軟體FaceHeart Vitals，使用者能只用平板或是手機的攝影鏡頭，對準人臉拍攝，便可以連續性量測心率、心率變異度、血壓、血氧、壓力指數和呼吸頻率等六種生理訊號。公司所鑽研的「非接觸式量測技術」，主張以影像偵測面部微血管顏色的變化，並且將每張影像的變化以訊號放大的方式記錄並判讀，檢測過程最多只要一分鐘。

自2019年拿到聯發科的7,500萬新台幣資金後，2022年7月在宣布獲投新台幣2.1億元，由台杉投資和兆豐國際等投資，以心跳測量為例，FaceHeart Vitals與臨床醫療儀器測量出來的數值相比，誤差值可維持在2～3bpm以內，符合美國FDA醫療器材軟體，創辦人吳炳飛表示，「血壓」是所有生理資訊裡面最難做到高精準度的一個指標，但他「有信心跟歐美市場對打」，未來也希望運用AI影像技術投入開發更多醫療硬體設備。

• 智齡科技

除了藥物和醫療是新創投入的首選，高齡照護產業也被稱為是下一個護國神山。源自台大科技部計畫的智齡科技便從照護主題切入，首輪增資由達盈管顧領投，並帶進國發基金加強投資策略性服務業專案共同投資，2019年至2021年共獲投三筆，加上2023年6月獲得由緯創資通等投資的新台幣1.5億後，總募得資金達新台幣5.2億元。

智齡科技截至2022年底，共取得27項設計及發明專利與商標，主力產品之一的「AI智慧量測推車」讓數據能夠自動上傳，並顯示於照護員手中的平板電腦，由AI分析比對住民昨日與今日的數據資料，在北美還可進行「跌倒後的照護方案指引」，既可降低住民風險、為照護員省下許多時間，同時也提高資料的精確度。智齡科技於2023年7月併購雲果資訊，擴張長照事業版圖，也規劃在年底進行下一輪募資，朝國際市場及精進AI科技方向前進。

• 構思網路科技 GoSky AI

「不必開發App，GoSky機器人讓粉專輕鬆接單做生意」，隨著聊天機器人盛行，隨處可見視窗彈出，走入行動商務時代，App漸漸取代網頁，GoSky看見中小企業的痛點，就是支付了龐大的程式開發成本，卻不見使用量成長。GoSky透過FaceBook的Messenger技術結合數位廣告服務，讓企業能在粉專接收訂單，還能結合家裡的智慧音箱直接連絡商家訂餐，成立不到三年就已經與Lazada、蝦皮、KOI越南、Vouge、GQ、將來銀行、博恩夜夜秀等上百家客戶合作。

GoSky AI產品進一步提供橫跨行銷、業務到財務端數據導入分析的AI自動化工具，結合社群、官網、門市數據，提供企業AI CRM全自動化成長解決方案，用戶現在只要對AI機器人提問．就會自動生成報表，2023年5月獲得由500 Global、矽谷橡子園太平洋創投、SVTI Fund Ⅱ矽谷天使二號基金等共同投資近新台幣1億元的Pre-A輪。

（三）憑藉臺灣製造業厚實的基礎，智慧製造以量取勝：

以「跨領域應用」來說，近五年獲投企業主要集中在智慧製造，隨著人工智慧技術的突破和物聯網的蓬勃發展，促成了AIoT，智慧應用也排山倒海而來，臺灣以厚實的基礎不斷催生該應用的新創，AI中發展最快的電腦視覺應用也協助製造業往更具彈性且客製化的方向發展，最後還有協助企業轉型的解決方案，幫助既有企業的營運和產品導入AI技術。

將觀察期間聚焦在2022年至2023年6月，該領域的獲投交易金額共8,929萬美元，其中獲投金額前三大應用包括電腦視覺（3,870萬）、雲端解決方案（2,658萬）和智慧製造（1,923萬）；交易筆數則共有28筆，占比前三大應用包括智慧製造（46.43%）、雲端解決方案（17.86%）和電腦視覺（17.86%），考慮到獲投的交易金額以及該領域中熱度集中的應用，挑選四家企業，深入瞭解臺灣人工智慧在跨領域應用面的早期獲投企業。

• 捷敏數據 Gemini Data

2008年精誠資訊獨家代理企業軟體Splunk，並用不到五年的時間在亞太地區獲得400名企業客戶，並在獲得授權的情況下負責研發相關加值產品，後續在Splunk創辦人的鼓勵及加入後，精誠資訊將相關業務差分，到美國成立Gemini Data。Splunk的概念讓企業能夠直接搜尋所有資料庫內的資料，更簡單地找出資料間的關聯性，Gemini Data的主力業務從一開始為Splunk的部署自動化，後續也有協助企業部署其他的雲端數據軟體，此外，也設有綜合的管理介面，能夠一次管理Splunk、tableau、elastic等數據處理或搜尋軟體。不僅是站在巨人肩膀上，Gemini Data再更進一步將資料轉為可視化，因此打出No-code圖數據平臺的名號。

Gemini Data以Gemini Ecplore幫助電子業打造供應鏈圖像化平臺，讓企業從設計、採購到製造端都有效整合，2022年9月獲得由金石創投等投資的680萬美元，在今年，透過與OpenAI介接，Gemini Data訓練出可被定義的LLM模型框架，搭配Neo4j的圖數據平臺，提供企業訂閱做為商業使用；而Gemini Explore產品搭載GPT應用，並整合完成可落地的解決方案，使用者可以輸入文字，生成相關且正確的圖數據。

• 艾陽科技

專精於影像辨識的艾陽科技早在AlphaGo圍棋炒熱AI發展前，就已經著手研發AI人臉辨識，並在2015年贏得富士康的青睞，助其建立人臉辨識考勤管理平臺。公司的下一步聚焦在交通辨識系統，並且被實際導入數個國內縣市路口及高速公路，坐擁交工巨集標註資料及豐富規劃經驗，艾陽科技的系統能在高速行駛中，搭配其特殊高功率紅外線、強光抑制的魚眼攝影機，辨識最多六線道的車輛運行狀況，且辨識車流、車種、路徑的精準度達98%。

艾陽科技專業的AI影像辨識方案協助國內外包含智慧醫療、智慧金融、智慧交通與城市安控等各領域客戶，將其現有的影像裝置與系統智慧化，更成功協助高通、安霸、英特爾、聯發科等晶片大廠進行晶片AI模型加速，於2023年1月獲投500萬美元，並持續深耕與晶片廠的合作。

• 宇曜智能 Ardomus

Wi-SUN通訊技術特性在遠距離傳輸、可擴充、雙向通信、低耗電，並可實現Mesh網絡通訊，宇曜智能總經理林藎如指出，Wi-SUN現階段的三大主要應用包含智慧電錶、智慧路燈，以及家庭能源管理系統，整個物聯網生態系若要拓展開來，終端消費者將成為關鍵的一環，目前較顯著的效益為省電與節能，在公用事業、智慧電錶方面，Wi-SUN能發揮極大的優勢，不僅成本低廉且布建容易。

而Wi-SUN也是宇曜智能的主力產品之一，團隊以擅長的嵌入式系統整合了物聯網通訊與網際網路通訊以及應用，研發了好用的軟體工具幫助跨越連接與控制不同系統與品牌設備，例如，具有代表性的App Editor可以根據System Integrator的領域專業知識在各個場域中自定義控制面板和儀表板，宇曜智能為客戶提供高效、安全和可靠的解決方案和服務在AIoT時代創建智能IoT應用程序和增值服務。2022年1月獲得由合勤科技等投資的新台幣1億元。

• 天茶智能

天茶智能透過建築資訊模型、智慧監控以及AIoT構築一個智慧建築管理系統平臺(iBMS), 以開放架構開發可以整合智慧建築各種子系統如電氣、空調、給排水、消防與弱電等設備的智慧整合平臺。不僅能運用在建築規劃、健治時期的模擬，營運期間結合系統能提供數位化且視覺化的管理介面，該方案也已經被多處住宅、醫院、國內外辦公大樓和智慧工廠等場域採用。

2023年3月台達電與新光保全策略合作攜手投資新台幣4,888萬，加強台達電深化建築資訊模型BIM技術的應用，提供更高效的管理平臺。

（四）AI晶片正夯，臺灣新兵超越國際大廠：

最後，以「AI開發工具」來說，AI開發平臺和AI晶片的成長不相上下，全球搶攻人工智慧商機，AI晶片扮演核心大腦角色，是未來智慧裝置的關鍵元件，更是各界看好臺灣半導體產業下一波的新機，2019年成立的「台灣人工智慧晶片聯盟」，組織四大關鍵技術委員會，完整涵蓋AI晶片技術及其應用領域，將臺灣AI晶片能量推向國際舞台。

將觀察期間聚焦在2022年至2023年6月，該領域的獲投交易金額共1.24億美元、交易筆數9筆，其中，AI晶片獲投3筆交易金額8,464萬美元、機器學習開發平台獲投5筆交易金額2,484萬美元，以及基礎AI模型獲投1筆交易金額1,252萬美元，考慮到獲投的交易金額以及該領域中熱度集中的應用，挑選5家企業，深入瞭解臺灣人工智慧在大規模的AI模型及軟硬體設備應用面的早期獲投企業。

• 耐能智慧 Kneron

繼ChatGPT引爆全球後，使AI強大的雲端運算能力吸引眾人眼球，耐能智慧於美國聖地牙哥，是全球領先的邊緣AI計算計算解決方案廠商，也是將AI晶片量產的主要公司之一，客戶包括松下、鴻海及各汽車大廠。耐能延發的高能效輕量級可重構神經網路架構解決邊緣AI設備所面臨的延遲、安全性和成本，從而使AI無處不在。今年不斷有ChatGPT太燒錢導致OpenAI虧錢的話題出現，耐能的董事長認為臺灣要建造自己的GPT是可行的，使用比GPU便宜的AI晶片性價比更高，而公司也早就推出支援Transformer的AI晶片，若採用耐能的AI晶片解決方案可將成本降至千分之一。

耐能光是2021年就四度獲投，2022年10月獲得由Horizons Ventures、鴻海精密工業和光寶科技等投資的4,800萬美元，將用於研發下一代創新邊緣AI晶片，支援先進神經網路模型，並整合影像訊號處理器（ISP）編解碼功能，應用在先進工藝節點製造晶片，整合AI晶片、邊緣運算和圖像算法為核心技術，鎖定智慧物聯、自動駕駛和智慧安防等應用。2023年3月打入美國處理器晶片大廠高通的產品線，邁向下一個里程碑。

• 創鑫智慧 Neuchips

「來自臺灣的創鑫智慧，在做為推薦用途的AI推論（inference）晶片，每瓦處理次數上超越NVIDIA」，是今年最引人注目的新聞之一。創鑫智慧在尋找創業題目時，Meta積極推動開放運算計畫（OCP），目的是重新打造開放式資料中心硬體架構，並希望與供應商一起定義硬體。創鑫智慧在OCP眾多提升硬體的需求中，選到推薦系統這個題目，進一步說就是精準行銷。

推薦系統需要耗費大量運算，如何打造出AI加速晶片，提供更快、更準且更省電的解決方案正是迫切需要的，作為鑫創公司很難與大廠拚速度，只能從兼顧速度及耗能兩個目標著手，而創鑫智慧決定不在「高效能」上競爭，而是在省電的「高能效」爭取突破，選擇昂貴的7奈米製程，最後打造出世界一流的AI晶片。繼2021年4月獲投約1,400萬美元，2022年分別在1月及10月獲投1,854萬美元及2,000萬美元。

• 台智雲

自網路時代開啟，數據的累積量就有爆炸式成長，而這些數據要產生效益，需要經由運算力的協助，以及串接不同應用場域，「因此需要搭建一個寬廣的通道及加速兩地傳輸速度的工具。」台智雲的總經理這麼說。台智雲基於台杉二號超級電腦為設計核心提供AI服務，在醫療場域，能解決當前病理影像巨大、訓練AI模型耗時及需要大量記憶體和GPU的問題，加速提升醫療品質；而在打造智慧城市的過程中，台智雲也能發揮提供混合雲服務的優勢，藉由雲端與地端的低延遲溝通、高效傳輸影像的需求，確保智慧城市的安全性不打折。

2022年9月獲得由華碩等投資的新台幣3.71億元，2023年5月台智雲推出以BLOOM為基礎，打造出同是1,760億參數的福爾摩沙模型，具備繁中和臺灣本地知識，也能寫程式和各類文件。以該模型為核心，推出4種企業級生成式AI服務，其中就有可在地端或私有雲的部署服務，來因應高機敏企業的資安需求，跟上全球大型語言模型的浪潮。

• 杰倫智能 Profet AI

隨著人工智慧成為新世代的顯學，如何協助企業加速導入人工智慧，成為杰倫智能最關注的第一要務，正因臺灣的半導體、ICT產業與製造業是全球相當重要的資產，對於發展產業用的AI是最好的舞台，而杰倫智能的No-code AutoML虛擬資料科學家平臺，能讓第一線人員自行建置不同的模型，在短時間內就能運用AI模型來優化每天的工作流程，加速重複調整參數的過程，也在2023年推出AI生命週期管理平臺，隨著企業導入各種模型，提供管理AI模型的服務。2023年1月獲得由達盈管理顧問等投資的560萬美元，計畫積極投入國際市場，杰倫智能至今已經與友達光電、宏遠興業、佳世達、楠梓電、正新橡膠等，將近百家以上台灣相當重要的中大型企業合作，也正加速擴增團隊，在AI平臺領域站穩市場。

• 潤物科技 Instill AI

佔據生活一大部分的數據都是像聲音、圖檔等非結構化的內容，往往需要投入大量時間和金錢做數據處理，「有沒有更有效率的方法呢？」，這正是Instill AI的核心價值，把數據轉譯成可以被程式語言分析的樣子，同時集結各方平台的數據分析工具在其產品VDP（Versatile Data Pipeline）當中，打造一條龍的工作流程，自動收集數據、監督AI模型，將原先需要1年時間打造的AI模型大幅縮減至幾分鐘以內。

透過2023年2月由RTP Global領投的360萬美元，Lunar Ventures、台灣的Hive Ventures以及基石創投也跟投，幫助Instill AI完善VDP產品，預計於今年底正式發佈。為了測試市場水溫，Instill AI的策略是先將VDP放至Github，觀察使用者的使用情形與反饋，Instill AI目前服務的客戶還有無人機、電商平台、生成式AI等領域產業，以電商平台來說，VDP能運用影像辨識技術幫商品貼標籤。

結語

在全球掀起的人工智慧熱浪，也感染了臺灣的早期投資市場，FINDIT研究團隊盤點的臺灣人工智慧領域早期投資交易中，2022年雖以64筆交易略遜於2021年，但是交易金額則是多了約5,000萬美元，共有3.02億美元的亮眼成績。隨著平均和中位數交易金額的增加，反映各方投資人對於人工智慧新創的信心不減反增，在垂直應用領域持續累積多筆交易，而跨領域應用則是配合臺灣於製造業上所積攢的基礎優勢穩定成長，需要大量資金的AI平臺及晶片開發不僅在近年加速追趕，也在國際間打出響亮名號。

如同網路一樣，當AI成為人類密不可分的技術時，屬於AI的時代就來臨了，臺灣因為在供應鏈扮演重要的地位，AI盛世下必成為受惠者，在新創的舞台也沒有缺席。

綜觀來看產業生態，最有利基的仍是製造業和醫療產業，將AI作為工具能讓企業繼續往上爬，目前臺灣的AI新創多數仍注重商業模式和應用的創新，較少技術上的創新，且臺灣的優勢在於硬體，若善用既有硬體企業的專長與AI新創結合，將能持續鞏固臺灣於AI產業的地位，面對全球尚未統一針對AI應用的相關規範及底線，臺灣則顯得格外保守，若將AI應用更廣泛用於與大眾相關的服務上，培養與其同時成長的觀念及共識，才能更快拓展新的視野，也能讓臺灣新創更無框架的大展身手。