近期人工智慧（AI）熱潮再次席捲而來，然回顧上一個大浪潮的網路時代，雖曾創造數千億元的商業規模，但市場也幾乎被少數科技巨擘寡佔。不過對以AI驅動的智慧製造來說，各類製造業的單一產業應用需求，較難形成巨無霸規模，因此長期來看，AI智慧製造的總體市場規模雖非常巨大，但能夠獨佔市場的業者恐怕是少之又少。

根據MarketsandMarkets統計，全球智慧製造市場規模預測在2027年將達到2,283億美元。智慧製造的市場規模雖大，但細分市場很多，主要源於眾多工業產品多樣化的製造場景而定，據統計，全球目前約有500多種工業產品，在龐大的產業背景下，市場觀察，目前仍沒有一家自稱是AI智慧製造解決方案的企業，能夠涵蓋超過十個細分的應用領域。

如果說網路時代是科技巨擘獨大的時代，但智慧製造市場的主體，未來可能是由專精於不同特殊場域的小眾巨人所組成。

熟悉AI視覺的業者舉例，以影像識別來說，現階段弱AI算法只能解決一種識別需求，落地到各種產業對應不同製造場景，如監控工廠環境安全、產品瑕疵檢測或機器手臂取放料等，便需要另一個演算法，所以目前較難往通用技術方面擴展，因此大部分AI企業會投入較多心力在特定產業經營上，在各自擅長的場景中驗證產品可行性。

在一些細分領域中，台灣有不少AI相關業者在布局。友達數位科技以友達集團在面板製造的經驗，深耕具有高度相似製程型態的半導體產業，以大量光學檢測數據訓練AI模型，用AI影像視覺技術檢測生產線產品。而網聯科技則是因創辦人林鼎皓是機械業二代，主要提供工業設備物聯網（IoT）軟硬體整合解決方案，透過感測器加演算法偵測泵浦、冷卻機、油壓設備等零件預測維護。

IPC業者觀察，目前智慧製造生態系確實還沒有那麼蓬勃發展，甚至呈現破碎化，亦即解決方案各有各的產品，主因是目前市場仍缺乏標準。「工業4.0」由德國在2011年左右提出，基本上以德國、美國、日本三大體系為主，但一般來說工業大廠都自有一套體系與架構，所以難以整合，多年過去，要說哪個工業巨擘主導了市場？似乎沒有標準答案。

但這會創造很多細分市場的機會，形成生態系之間的分工與合作。

AI一直是智慧製造不可或缺的關鍵技術，據台經院統計，近年台灣智慧製造領域獲投概況，2020年雖受疫情影響導致交易件數與獲投金額雙雙下滑，但2021年再度回歸到疫情前水平。其中AI在智慧製造領域的獲投件數共有24件，累積投資金額達3,900萬美元。

隨著勞動力短缺、生產線製造風險、網路安全等意識抬頭，且在近年AI技術躍進的刺激下，未來製造商導入AI智慧製造技術的需求勢必會增加，也將帶動相關技術市場的成長。