生成式 AI 引爆全球一場科技競賽，國際科技巨頭無不積極佈局。OpenAI在2025年8月7日正式推出GPT-5，具備更快的推理效率與更精細的語境理解，並首度釋出部分開源版本，引發產業廣泛關注。

Microsoft 也在2月將Copilot功能全面整合進Office與Dynamics，同時透過Azure AI Studio 擴展更多企業級應用場景；Google 在6月推出進化版Gemini 2.5 Pro，進一步強化跨語言與程式生成能力。AWS則在9月持續擴充Bedrock平台，透過雲端基礎服務讓企業能更便捷地建構與部署AI Agent。

全球AI熱潮下　製造業仍有未解難題

這些AI解決方案在辦公與管理領域確實展現了不錯的成效，例如自動整理會議紀錄、生成文件或提供智慧客服。然而，一旦應用到製造業的核心業務場景，挑戰就顯現出來。

無論是採購、生產排程、詢價、生單、庫存管理，甚至回款流程，通用型人工智能往往無法直接提供有效解決方案。

製造業流程縱深複雜、跨部門協作頻繁，且每個環節的規則、例外與資料來源都高度專業化，使得通用AI難以真正切中痛點。這也造成企業對AI的期待，常停留在「想要」而「難以落地」的階段。

鼎新優勢：把產業Know-how注入AI中樞

鼎新深耕製造業數智化已超過40年，熟悉產業流程的縱深與複雜度。這次推出的 METIS Indepth AI智能體平台，就是要把產業Know-how與最新AI技術結合，讓AI真正進入製造業現場。

平台的核心特色在於MACP多智能體上下文協議。它能讓不同智能體之間自然協作，不會各自為政。

例如，研發部門的智能體可以直接串接到生產排程的智能體，資訊自動流通，不需要再透過人工傳遞。對企業來說，這代表從「單點輔助工具」邁向「完整智慧引擎」。AI不只是回答問題，而是能自我感知、主動調度資源，協助完成端到端的任務。

從一分鐘上手　到跨部門智慧協作

為了因應不同企業的導入需求，平台設計了多層次的建構方式：

◆ 零代碼智能體：只要導入知識文件或啟用工具，即可在一分鐘內完成原生AI應用建置，快速又直覺，特別適合第一次嘗試 AI 的企業。

◆ 工作流智能體：針對較複雜的需求，能以流程化方式打造專屬應用。例如在新品研發流程中，自動串接BOM表、成本分析與產能規劃，縮短決策時間。

◆ 多智能體模式：當企業需要跨部門、跨流程協作時，多個智能體能彼此分工合作。像是接單後，業務智能體會先確認交期，再由採購智能體即時比價，最後交由生產智能體排程，大幅降低溝通成本。

這些應用全部都能統一上架至智能體中心。這裡不只是管理平台，更是產業交流的場域，讓獨立軟體開發商（ISV）能快速發布、共享與優化AI應用，加速落地。

製造業的新契機　打造專屬智慧製造體系

台灣製造業在全球供應鏈中扮演關鍵角色，但同時也面臨成本壓力、人才缺口與國際競爭。AI對我們來說，不只是「能不能用」的問題，而是「用得好不好、能不能真正落地」的挑戰。

隨著AI應用加速，台灣製造業正站在轉型的關鍵時刻。從產線效率、研發決策到管理協作，唯有真正貼近產業需求的AI平台，才能幫助企業在國際市場中保持競爭力。

Indepth AI平台的價值，就在於提供一條清晰可行的路徑：從快速上手到跨部門協作，再到持續優化，企業能逐步建立專屬的智慧體系，而不是一次性的大工程。這讓企業不只是導入一個新工具，而是邁向一套能自我學習、隨產業需求不斷成長的系統。