台灣推動多模態AI系統標準的背景與意義
2026年1月，國際科學理事會（ISC）聯合聯合國科學促進組織共同發佈首套多模態AI系統標準，全球人工智慧界掀起巨浪。台灣政府順勢積極整合數發部與外交部等部會資源，首次舉行雙部長會議，推動跨部門攜手合作，加速AI與數位轉型，著眼於多模態AI如何整合文字、圖像、語音、感測等異質數據，深度促進產業應用創新。
▲ 台灣積極發展多模態AI系統標準，推動跨領域AI應用及產業升級，強調資料整合、可解釋性及安全性。
多模態AI強調AI多感測數據整合技術，在醫療診斷、氣候監測、藥物設計、企業資訊化等層面，能整合龐雜異質資料，有效支持決策洞察。尤其於醫療、政府、產業領域，AI可解釋性及系統安全性已是不可或缺的核心指標。台灣推動多模態人工智慧系統標準，不僅保障本地AI產業品質，更是鏈結全球科技生態、參與國際AI合作的重要根基。
多模態AI系統標準的內容與國際趨勢
國際科學理事會及聯合國科學促進組織領先全球公佈多模態AI系統標準，聚焦資料整合、自然語言理解與視覺訊息解析三大面向，同時納入多中心臨床試驗、跨國數據驗證機制。這些規範使AI於醫療、智慧城市、綠能等新興產業具備一致可靠標準，推動產業普遍引用落實。
▲ 具國際臨床驗證的多模態AI標準，提升台灣在癌症篩檢等醫療領域的精準發展與跨國合作機會。
標準落實後，企業導入AI技術擁有明確依循。AstraZeneca透過收購Modella AI，於腫瘤研發與生物標誌物臨床試驗獲得突破；1910公司結合PEGASUS™多模態AI模型，帶動分子設計、藥物創新。資料可追溯、模型可解釋、系統安全與跨國協作皆因標準而明確，助力跨國AI技術驗證與合作，推動全球AI成果共享。
台灣導入多模態AI系統標準時，亦考量本地產業需求與特色：如營運安全、產業鏈協作效率、資料隱私規範、繁體中文語料庫，並強化邊緣運算、大數據、多感測等本地方案整合。
跨領域AI應用在台灣的發展實例
多模態AI推動台灣產業跨域合作，涵蓋自動診斷、癌症篩檢、中風復健追蹤，並推展至製造業異常偵測、自動質檢、農業病蟲害預警、智慧水資源管理、法務自動審查等領域，全方位協助企業數位轉型與營運效率提升。
▲ 結合多模態AI系統標準，台灣中風復健系統實現即時監測與行為分析，大幅提升治療準確率與康復成效。
如台灣AI輔助中風復健系統，結合實際臨床數據、影像紀錄及穿戴裝置感測，醫療團隊可動態調整復健計劃並客觀追蹤成效。而在製造業，AI代理技術透過統一標準、業界資料安全準則，解決產業落地慢與人才缺乏困境。
在法務與金融，台灣新創AI審查平台導入繁體中文自然語言處理、影像辨識及語音摘錄，有效協助企業辦理海量合規審查與風險評估，減少人為誤判，顯著提升自動化與資料合規性。
▲ 多模態AI標準使金融與法務自動化流程更精準，強化資料安全合規與審查效率，促進資訊安全升級。
國際AI合作：台灣在全球科技交流的定位
連結國際科技趨勢、強化AI標準制定與合作，已成為台灣AI產業升級及國家競爭力要素。透過台美「經濟繁榮夥伴對話」（EPPD）等平台，台灣致力推動AI人才培育、建構繁體中文語料庫、強化供應鏈資安。外交部長林佳龍強調，AI科技已重新形塑國力核心，台灣必須運用半導體、數位資產轉換為全球科技外交新動能，同時攜手友邦深化AI基礎建設，布局多元跨國AI技術驗證與合作。
▲ 國際多模態AI系統標準合作，推動製造、金融等產業自動化接軌全球，解決人才斷層與落地挑戰。
2025年底，數發部政務次長赴美參與「矽盛世峰會」，與國際決策高層討論AI政策治理、系統資安，展現台灣積極參與全球AI安全與治理標準制定，並於AI供應鏈開發、資安控管、人才認證等多領域建立優勢，持續深化國際AI合作，帶動產業升級。
多模態AI技術應用實例與產業轉型
多模態AI技術實際落地醫療、製造、農業、水資源管理等，顯著推動產業轉型。例如智慧水資源管控系統，結合AI即時感測與環境影像分析，精細化調度並達成節能減碳20%，即時預警異常、保障民生安全。
▲ 多模態AI與感測整合打造台灣智慧水資源解決方案，有效提升環境調度能力與減碳績效。
台灣醫療AI系統應用於早期癌症篩檢與遠距健康監控，透過多模態資料標準化整合，顯著提升診斷準確度、輔助醫師判讀並確保資料隱私合規。農業領域以多模態AI進行病蟲害預測、智慧灌溉，促進產值成長與永續經營。
▲ 多模態AI推動台灣智慧農業進步，提升病害預測及精準灌溉效率，帶動產業升級與永續發展。
此外，語音辨識、跨語言即時翻譯（如多語言AI語音辨識與翻譯)、AI智慧養老等跨域應用不斷創新。這些具指標意義的應用，展現多模態AI系統標準能有效協助台灣產業數位轉型、國際接軌與產業永續升級。
雲微進化科技的專業觀點
雲微進化科技（Zlinker.ai）觀察全球AI生態發展，認為高階多模態融合的核心挑戰是實現資料流通、場景安全、系統可解釋與社會價值共創。單一模態AI已難以滿足醫療診斷、智慧製造到氣候預警等多維需求，未來應朝向嚴謹標準制定，平衡學術、產業規模化與國際規格。
針對多模態人工智慧系統標準落地，雲微團隊建議三大重點：
- 一、價值共識優先： 標準發展要兼顧科技效能、資料倫理、數據治理與產業利益平衡，確保技術與社會共同進步。
- 二、可追溯與高透明度： 多模態AI系統需記錄決策邏輯、權重分配，建立「紅燈需人審」機制，確保遇高不確定性時可人工介入審查。
- 三、跨域協作與無縫轉譯： 標準化應結合學界、產業現有解決方案，促進醫療、金融、製造等領域多模態技能共享，提升社會運用效率。
可解釋性與信任始終是AI導入成功的基石。「只重準確率」思維終將走向瓶頸。雲微進化科技鼓勵企業建立決策流程溯源、自動記錄、集體價值排序與風險控管，以鞏固AI系統生命週期管理及人本信任。例如跨語言法務審查、資安防護、營運決策AI，均須落實人機協作、確保應用規範化。
台灣站穩全球人工智慧話語權，需完善在地多模態AI標準，積極投入國際合作協議，涵蓋法律、醫療、製造、氣候等重點產業，實現產學研與公部門資源互補。此舉將有效強化台灣產業競爭力，也回應AI技術公平分享與永續發展的國際趨勢。
建議企業與組織全面盤點現有跨部門數據，參考最新多模態AI系統標準，逐步升級內部合規、開放自主及國際資安驗證，為產業落地提供可信賴的技術基礎，奠定台灣智慧數位永續與國際競爭核心優勢。