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2024年11月20日國發會副主委詹方冠於DIGITIMES生成式AI論壇開場致詞指出，生成式AI應用範疇已擴及各產業，其重要性堪比蒸汽機、電力及電腦等重大技術革新。根據預測，AI在未來3年內的普及率將從5%躍升至80%以上，2032年市場規模可達1.3兆美元。為提升台灣AI產業競爭力，政府推出全方位策略，包括投入逾120億元建置AI超級電腦及資料中心，並匡列100億元與產業合作投資AI相關企業。在產業轉型方面，政府將協助台灣逾160萬家企業導入AI，預計4年內每年輔導10,000家製造業導入AI，透過上述具體政策作為，期望建構完整AI生態系，實現全球AI智慧島的願景。

一、臺灣產業創新策略芻議

近年來，數位與綠能雙轉型已經成為驅動全球科技產業發展的核心，而生成式人工智慧（AI）的崛起，更成為未來各行各業突破創新的動力，將會影響未來二十年全球的政治、經濟、社會、生活等面向。而我國如何藉由半導體產業優勢，配合國際趨勢發展，建構產業創新策略，將是臺灣產業永續發展的關鍵議題。

二、半導體製程設備廢水處理及再生技術之專利趨勢研究

本報告針對半導體製程設備廢水處理及水資源再生技術，進行全球專利趨勢分析。因應台灣缺水問題與2050淨零轉型政策，半導體產業積極投入循環用水技術，避免水資源浪費。本專案透過Derwent Innovation與GPSS資料庫，結合IPC分類號與關鍵字，檢索全球專利共17,592件，篩選出與半導體相關3,860件，進行申請量趨勢、生命週期與國家/申請人類型分析。結果顯示，專利數量自1990年後大幅成長，亞洲國家尤其積極，全球前二十大申請人以日本與台灣企業為主，顯示該領域已進入穩定發展階段。建議持續強化國內技術研發與專利佈局，結合產學合作與國際趨勢，提升台灣半導體產業永續競爭力。

三、人工智慧在藥物開發中的發展與應用

隨著科技的迅速發展，人工智慧（AI）正深刻改變傳統藥物開發的模式。以往藥物設計多仰賴高效能運算技術，如分子動力學與量子化學模擬，來分析藥物與目標蛋白間的交互作用，然而這些方法常耗時費力、成本高昂。AI的導入不僅大幅提升藥物開發效率，更開啟了全新的可能性。透過深度學習與機器學習技術，AI能迅速篩選潛在候選分子、模擬藥理特性，並預測毒性與副作用。在小分子藥物設計領域，AI協助生成新穎分子結構並進行結構優化，顯著縮短開發週期。整體而言，AI的應用不僅加快藥物研發進程、提升成功率，亦有效降低成本，進一步促進個人化精準醫療與罕見疾病用藥的發展。展望未來，隨著AI技術不斷演進，其在藥物開發中的應用將更趨多元且深入，為醫藥科技帶來前所未有的突破與機遇。

四、邁向淨零的生醫產業：綠色研發之專利趨勢分析與佈局實務

淨零永續議題不僅影響全球供應鏈發展，更攸關產業競爭力。對於產品強調安全性、有效性且須嚴格執行驗證程序的生醫產業來說，若能在前期開發階段即導入「綠色研發」、「低碳製程」的設計概念，將可先行擴大生醫產業商機。本議題將從全球專利趨勢觀察出發，深入剖析生醫產業如何導入淨零概念並佈局專利，同時藉由具體技術案例與專利佈局實務分享，供我國業者參考規劃未來綠色轉型之研發與智財策略，以利掌握國際市場先機及強化競爭優勢。

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