台灣 AI 補助完全指南：SBIR、SIIR 與政府資源

一、台灣 AI 補助全景：為何現在是申請的最佳時機

台灣正處於 AI 產業政策的黃金時期。行政院於 2024 年啟動的「台灣 AI 行動計畫 2.0」^[7]，將人工智慧定位為國家級戰略產業，從人才培育、算力建設到產業應用，全面加速 AI 生態系的發展。對企業而言，這意味著一個前所未有的資源窗口正在開啟——中央各部會與地方政府同步釋出大量補助資源，涵蓋從概念驗證到商業化量產的完整研發週期。

然而，面對散落在經濟部、國科會、數位發展部及各縣市政府的數十種補助計畫，多數企業面臨的第一個難題不是「能不能申請」，而是「該申請哪一個」。每個計畫的補助金額、適用對象、申請條件與審查標準各有不同，若未經系統性分析便貿然提案，不僅浪費數月的準備時間，更可能錯過最適合自身狀況的計畫。

本文將為台灣企業提供一份完整的 AI 補助資源地圖——從六大核心計畫的深度解析，到補助金額的橫向比較、計畫書撰寫的實戰技巧，以及申請過程中的常見陷阱。無論你是正在評估 AI 投資的製造業老闆、規劃研發預算的技術長，還是負責尋找外部資源的專案經理，這份指南都將幫助你找到最適合的資金來源，為企業的 AI 轉型建立穩固的財務基礎。

二、SBIR 小型企業創新研發計畫：中小企業 AI 研發首選

SBIR（Small Business Innovation Research）是台灣歷史最悠久、資源最豐沛的中小企業研發補助計畫^[1]。由經濟部中小及新創企業署主管，SBIR 的核心目標是鼓勵中小企業投入創新研發，尤其是具備技術突破性與市場潛力的專案。隨著 AI 成為各產業數位轉型的核心驅動力，SBIR 近年審查中對 AI 相關提案的關注度顯著提升。

2.1 SBIR 計畫架構與補助金額

SBIR 分為三個階段，企業可依研發進度選擇適合的申請類型：

Phase 1 先期研究／可行性研究（個別申請）：補助上限 100 萬元，執行期程 6 個月以內。適合尚在概念驗證階段的 AI 專案，例如驗證特定 AI 模型是否能有效解決企業的業務痛點。此階段的重點在於技術可行性論證，而非商業化完整規劃。

Phase 2 研究開發（個別申請）：補助上限 1,000 萬元，執行期程最長 2 年。這是 SBIR 的主力補助階段，適合已完成概念驗證、進入原型開發與測試的 AI 專案。審查重點包含技術創新性、團隊執行力、市場商業化潛力與預期效益。

Phase 2+ 加值應用（個別申請）：補助上限 500 萬元，針對已完成 Phase 2 且成果優異的計畫，提供進一步的商業化與市場拓展資金。

2.2 AI 專案的 SBIR 申請策略

根據 SBIR 的審查標準，AI 相關提案應聚焦以下幾個面向：

技術創新性：審查委員最關注的是「你的 AI 方案與現有解決方案的差異在哪裡？」單純套用現成的 AI API（如直接呼叫 ChatGPT API）通常不被視為具創新性。你需要說明在模型架構、訓練方法、資料處理流程或領域適配上有何獨特之處。例如，針對台灣製造業特有的機台數據開發的預測性維護模型，結合了產業知識圖譜與時序異常偵測的混合架構——這樣的技術敘述才能說服審查委員。

產業應用價值：SBIR 重視研發成果的商業化潛力。在計畫書中，你應該清楚描述目標市場規模、潛在客戶輪廓、預計營收模式與上市時程。若能附上意向書（Letter of Intent）或已有的試用客戶回饋，將大幅提升計畫的可信度。

團隊執行力：列出核心團隊成員的 AI 相關學經歷、過往研發成果、以及與本計畫相關的技術專長。若團隊中有具備國際論文發表或 AI 競賽獲獎經驗的成員，務必明確標示。

三、SIIR 服務業創新研發計畫：AI 服務化的重要推手

SIIR（Service Industry Innovation Research）由經濟部商業發展署主管^[2]，專門支持服務業的創新研發活動。隨著 AI 在零售、餐飲、物流、金融科技、健康照護等服務業領域的滲透率快速提升，SIIR 已成為服務業企業申請 AI 補助的核心管道。

3.1 SIIR 適用範圍與補助條件

SIIR 的補助對象為依法登記的服務業企業，涵蓋批發零售、餐飲、物流、資訊服務、金融科技、文化創意、健康照護等廣泛領域。補助上限依計畫類型而定：

創新研發類：單一企業補助上限 500 萬元，補助比例不超過計畫總經費的 50%。適合開發 AI 驅動的創新服務模式，例如 AI 個人化推薦系統、智慧排程與調度系統、AI 客服對話引擎等。

服務體系類：以聯盟體系方式申請，補助上限可達 1,000 萬元。適合多家企業共同建構 AI 服務平台或產業共用的 AI 基礎設施。

3.2 SIIR 與 SBIR 的關鍵差異

SIIR 與 SBIR 的最大差異在於審查視角。SBIR 偏重「技術創新性」，SIIR 則更強調「服務創新性」與「商業模式創新」。這意味著，你的 AI 方案不一定要在演算法層面有突破，但必須展現出如何透過 AI 創造全新的客戶體驗、改變服務交付模式、或開闢新的營收來源。例如，一家傳統連鎖餐飲業者運用 AI 分析 POS 資料與天氣數據來動態調整菜單與備料量——技術上並不複雜，但在服務創新與營運效率提升上具有明確價值，這正是 SIIR 所看重的。

四、CITD 協助傳統產業技術開發計畫：製造業 AI 升級的加速器

CITD（Conventional Industry Technology Development）計畫由經濟部工業局主管^[3]，專門協助傳統產業（如紡織、金屬加工、食品加工、塑膠、機械等）進行技術升級。在工業 4.0 與智慧製造的趨勢下，CITD 近年大幅提升對 AI 與數位轉型相關提案的支持力度。

4.1 CITD 補助架構

個別申請：補助上限 300-500 萬元（依年度公告調整），補助比例不超過計畫總經費的 50%。適合單一企業進行 AI 技術導入，例如 AI 瑕疵檢測、智慧排程、預測性維護等。

聯合申請：由 3 家以上企業共同提案，補助上限可提高至 800-1,000 萬元。適合同一產業鏈上下游企業共同建構 AI 應用平台。

CITD 的審查特別重視「產業關聯性」——你的 AI 方案必須明確連結到傳統產業的具體痛點。例如，金屬加工業面臨的刀具磨耗預測、紡織業的色差智慧偵測、食品加工業的品質一致性監控——這些與產業實務深度結合的 AI 應用，正是 CITD 最樂見的提案方向。

五、A+ 企業創新研發淬鍊計畫：大型 AI 研發的重磅資源

A+ 計畫由經濟部產業發展署主管^[4]，是台灣補助金額最高的企業研發補助之一。相較於 SBIR 與 CITD，A+ 計畫鎖定的是具有較高技術門檻與產業影響力的大型研發專案，補助金額從數百萬至數千萬元不等，適合已具備一定 AI 研發基礎、欲進行規模化技術突破的企業。

5.1 A+ 計畫的申請門檻

補助金額：單一計畫補助上限可達 5,000 萬元以上（依計畫規模與年度預算調整），補助比例不超過計畫總經費的 50%。

適用對象：不限企業規模，但因審查標準較高，實際通過的多為中大型企業或具備頂尖技術能力的新創公司。計畫須展現「對整體產業的帶動效果」，而非僅限於單一企業的內部應用。

審查重點：技術前瞻性、國際競爭力、產業鏈帶動效益、研發團隊實力。A+ 計畫對「技術自主性」的要求特別高——若你的 AI 方案過度依賴國外平台或模型，可能在審查時被扣分。自主開發的模型架構、擁有自主智慧財產權的演算法、或針對台灣產業特有場景的客製化 AI 解決方案，都是能加分的方向。

六、國科會產學合作研究計畫：學術資源的策略槓桿

國家科學及技術委員會（NSTC）^[5]提供多種產學合作機制，讓企業得以借助大學的研究能量來推進 AI 專案。對於自身缺乏 AI 研發團隊但擁有豐富領域資料與業務場景的企業而言，產學合作是一條兼具成本效益與技術深度的路徑。

6.1 主要產學合作模式

產學合作研究計畫：由大學教授擔任主持人，企業提供配合款（通常為計畫經費的 30-50%），國科會補助其餘部分。企業可取得研究成果的優先技術移轉或授權使用權。

應用型研究計畫：著重於解決企業端的實際問題，研發成果需展現明確的商業化潛力。企業出資比例較高，但對研究方向擁有更大的主導權。

RAISE（Research Advancement through Industry-Science-Exchange）計畫：支持企業派員赴大學研究室進行短期研習，或邀請學術研究人員駐廠輔導。特別適合需要 AI 技術引進與內部人才培育同步推進的企業。

七、數位發展部數位產業署：AI 新時代的專屬資源

數位發展部數位產業署^[6]是台灣最年輕的中央部會之一，其成立使命直接瞄準數位產業的發展與創新。相較於經濟部系統的傳統補助，數位產業署的補助計畫在主題上更為前瞻，近年尤其聚焦於生成式 AI、資料治理、數位信任與智慧應用等新興領域。

7.1 數位產業署主要補助方向

數位創新應用補助：針對運用 AI、雲端、大數據等數位技術進行創新應用開發的企業，補助金額依計畫規模從 100 萬至 500 萬元不等。

資料經濟生態系補助：鼓勵企業建立產業資料共享平台、發展資料驅動的 AI 應用。對於需要跨企業資料整合（如供應鏈 AI 優化、產業共用的 AI 訓練資料集）的專案，這是非常適合的資金來源。

生成式 AI 應用補助：因應全球生成式 AI 趨勢，數位產業署推出專項補助，支持企業開發基於大型語言模型的產業應用——從 AI 客服到知識管理、從自動化內容產製到智慧決策輔助。

八、地方政府補助：不可忽視的在地資源

除中央部會的全國性計畫外，各縣市政府也陸續推出具地方特色的 AI 與數位轉型補助。這些地方補助的金額雖通常低於中央計畫，但競爭也相對較小、審查流程較短，適合作為企業取得第一筆 AI 研發資金的起點。

8.1 主要縣市 AI 相關補助

台北市：台北市產業發展局推動「台北市產業發展獎勵補助計畫」，針對創新研發（含 AI 應用）提供最高 200 萬元的補助。此外，台北市亦積極建置 AI 實證場域，提供新創企業免費的測試環境。

高雄市：高雄市政府經濟發展局推動「高雄市中小企業創新研發補助」，並以「亞灣 5G AIoT 創新園區」為核心，提供 AI 新創進駐補助、場域驗證資源與商業媒合服務。

台中市：台中市政府經濟發展局的「創新研發補助」涵蓋 AI 技術應用，並配合中科及精密機械產業聚落，鼓勵智慧製造相關的 AI 研發。

桃園市：桃園市青年事務局與經濟發展局合作推出的「創新創業補助」，對 AI 新創友善度高，加上桃園航空城的物流產業聚落優勢，在智慧物流 AI 應用上有額外的資源對接。

九、補助金額與計畫特性總覽比較

以下表格整理了台灣主要 AI 相關政府補助計畫的核心資訊，幫助企業快速比對並選擇最適合自身條件的申請標的：

此外，企業也應同時關注產業創新條例第 10 條之 1 的「研發投資抵減」機制^[8]。凡企業從事 AI 相關的研究發展活動，其研發支出可依法申請營利事業所得稅抵減，稅額抵減率為當年度研發支出的 15%（可抵減當年度應納稅額），或前三年度研發支出超過平均數部分的 10%（可於三年內分年抵減）。這項稅務優惠與補助金不衝突，企業可同時享有——先用補助降低研發成本，再用抵減減輕稅負，形成雙重財務槓桿。

十、計畫書撰寫實戰技巧

一份優秀的 AI 研發補助計畫書，不僅要有紮實的技術內容，更要能從審查委員的角度「說一個有說服力的故事」。根據我們協助企業申請多項政府補助的實戰經驗，以下是最關鍵的撰寫要點：

10.1 問題定義：從痛點出發，而非從技術出發

審查委員看過太多「為了 AI 而 AI」的提案——先選定了要用的技術，再反推一個看似合理的應用場景。這是最常見的失敗模式。正確的做法是：先清楚描述你的企業或產業面臨的具體痛點（最好有量化數據佐證），再說明為何 AI 是解決這個痛點的最適方案，最後展開技術方案的詳細設計。例如：「本公司每月產生 12,000 件客訴，其中 68% 為重複性問題，佔客服人員 73% 的工作時間。本計畫擬開發基於自然語言處理的智慧客服系統，預計可自動處理 80% 的重複性客訴，將客服人力釋放至高價值的複雜案件處理。」

10.2 預算編列：合理、透明、有邏輯

預算是審查委員檢視計畫可行性的重要依據。常見的預算編列錯誤包括：

人事費過高或過低：若計畫書中的 AI 工程師月薪設定為 15 萬元，但企業規模僅 10 人且非科技業，審查委員會質疑真實性。反之，若關鍵技術人力的薪資設定過低，委員會擔憂是否能延攬到足夠能力的人才。建議參照勞動部薪資調查數據設定合理範圍。

雲端算力費用估算不實：列出具體的雲端服務方案（如 AWS 的哪個機型、多少 GPU 時數），並附上官方定價截圖或報價單作為佐證。

缺乏直接與間接成本的區分：設備費、材料費、委託費、國外差旅費等項目都有各計畫的上限比例規定，務必事先查閱計畫須知。

10.3 KPI 設定：具體、可量測、有挑戰性但可達成

模糊的 KPI（如「提升效率」、「改善品質」）是計畫書的大忌。審查委員需要看到可量測的成果指標。以 AI 專案為例，建議設定兩類 KPI：

技術指標：模型準確率、推論速度、F1 Score、延遲時間等。這些數字需要有合理的基準線——你的現狀是什麼，透過本計畫預期達到什麼水準，提升幅度是多少。

商業指標：成本節省金額、人力縮減比例、營收增長預估、客戶滿意度提升等。將技術成果翻譯成商業語言，是說服審查委員的關鍵。

十一、申請常見錯誤與審查重點

在多年協助企業申請政府補助的過程中，我們觀察到幾個高頻率的失敗原因：

11.1 資格不符卻勉強提案

最基本但最常犯的錯誤。例如，非中小企業申請 SBIR（員工數或資本額超過中小企業認定標準）、非服務業申請 SIIR、非傳統產業申請 CITD。每個計畫的適用對象都有明確定義，送件前務必逐條核對。

11.2 創新性不足

「導入現成的 AI 工具」不等於「AI 創新研發」。若你的計畫僅是購買商用 AI 軟體並部署到自家企業，這屬於「技術導入」而非「研發」，不符合多數補助計畫的定義。計畫書必須展現在技術或應用模式上的創新突破。

11.3 重複申請或利益衝突

同一研發內容不得同時申請兩個以上的政府補助（這是法規明確禁止的）。審查機構之間有資料交換機制，重複申請一旦被查獲，不僅該案遭撤銷，企業更可能被列入黑名單。合法的做法是：將大型 AI 研發計畫拆分為不同階段或不同子專案，分別向不同計畫申請。

11.4 結案報告與核銷不確實

許多企業在取得補助後疏於管理，導致結案時無法提出完整的經費核銷文件或研發成果。這不僅影響當次計畫的補助款撥付，更會嚴重損害企業未來再次申請的信用評等。建議從計畫啟動第一天起就建立嚴格的文件管理制度——每一筆支出都要有完整的單據、每一次技術會議都要有紀錄、每一個里程碑都要有具體的成果交付物。

十二、AI 顧問如何協助企業申請補助

對多數中小企業而言，政府補助申請是一個既陌生又耗時的過程。從計畫篩選、計畫書撰寫、預算編列到送件後的簡報答辯，每一個環節都需要專業知識與實戰經驗。這正是 AI 顧問能發揮最大價值的場域。

一家專業的 AI 顧問公司在補助申請中可以扮演以下角色：

計畫媒合：根據企業的產業屬性、發展階段、研發能力與資金需求，精準推薦最適合的補助計畫，避免「亂槍打鳥」浪費資源。

計畫書撰寫與審查：具備多次通過審查經驗的顧問團隊，能確保計畫書在技術深度、商業邏輯、預算合理性與文件完整性上達到審查標準。

技術架構設計：協助企業設計具有技術創新性且可執行的 AI 研發方案，而非僅是文書層面的包裝。真正有價值的顧問，應該在 AI 技術方案上給出實質性的建議。

簡報答辯輔導：多數計畫在書面審查後會安排口頭簡報或答辯。顧問可協助企業準備簡報、模擬審查委員可能提出的問題、並演練回答策略。

計畫管理與結案：從計畫啟動到結案報告，全程協助管理進度、核銷經費、整理成果文件，確保補助款順利撥付。

十三、結語：善用政府資源，加速企業 AI 轉型

台灣政府在 AI 產業發展上投入的資源力度是前所未有的。從行政院的頂層戰略規劃^[7]，到各部會針對不同產業、不同規模企業設計的多元補助機制，再到地方政府的在地化支持方案——一張完整的 AI 研發資金網絡已經成形。

然而，補助資源的存在不等於企業能自動受惠。將這些資源轉化為實際的 AI 研發動能，需要三個關鍵要素：第一，正確的計畫選擇——根據企業自身條件匹配最適合的補助管道；第二，專業的計畫書準備——將技術願景轉化為審查委員能理解且認同的敘事；第三，紮實的執行與管理——確保研發成果與經費核銷都達到結案標準。

對於正在評估 AI 投資的企業而言，政府補助不應被視為「免費的午餐」，而應被視為「降低風險的策略工具」。一個設計良好的補助申請策略，可以讓企業以 50% 甚至更低的自籌比例，啟動原本因預算限制而無法推動的 AI 研發專案——這是一個在技術、財務與競爭策略上都合理的選擇。

超智諮詢的團隊結合深厚的 AI 技術能力與豐富的政府補助申請經驗，協助企業從計畫篩選、技術方案設計、計畫書撰寫到結案管理的全流程服務。我們的目標不僅是幫你「拿到補助」，更是確保補助資金被投入到真正能為企業創造長期價值的 AI 研發方向上——讓每一分政府資源都成為你 AI 轉型路上的實質加速力。