Key Findings
  • 行政院「臺灣 AI 行動計畫 2.0」2025 年度（114 年）科技預算達 157.48 億元，較前一年增加 29.9%[6]；2026 年為計畫最後一年，政府正加速釋出補助資源
  • SBIR Phase 2 最高補助 1,000 萬元、SIIR 國際合作類最高 1,000 萬元、CITD 研發聯盟最高 1,000 萬元——三大核心計畫均已開放 115 年度申請[1][2][3]
  • Gartner 預估 2026 年全球 AI 支出將達 2.52 兆美元（年增 44%）[8]；IDC 預測台灣 AI Platform 支出將從 2025 年 1.34 億美元成長至 2029 年 6.08 億美元[9]
  • 「提升中小企業智慧化經營效能計畫」115 年度總預算 3.1 億元，收件截止日 2026 年 3 月 10 日[4]——這是中小企業導入 AI 最直接的補助管道之一

一、為什麼 2026 年是台灣企業申請 AI 補助的關鍵年度

2026 年（民國 115 年）是行政院「臺灣 AI 行動計畫 2.0」的最後執行年度[5]。這項於 2023 年核定的四年期國家級 AI 戰略，以「人才優化」、「技術培育與產業發展」、「提升營運環境」、「增進國際影響力」與「因應人文社會」五大主軸為架構，四年總預算規模達百億等級。2025 年度科技預算已達 157.48 億元，較前一年增加 29.9%（約 36.25 億元）[6]。

計畫最後一年意味著兩件事：第一，各部會有「執行率壓力」，未消化的預算需在年度結束前完成發包與撥款；第二，2027 年起的新計畫（市場預期為「AI 行動計畫 3.0」或「AI 新十大建設」）的政策方向尚未確定，現行補助架構可能調整。對企業而言，現在申請是風險最低、資源最充沛的時間窗口。

從國際脈絡來看，這個時間窗口更顯珍貴。Gartner 於 2026 年 1 月發布的預測指出，全球 AI 支出將在 2026 年達到 2.52 兆美元，年增率 44%[8]。IDC 針對台灣市場的分析則顯示，台灣 AI Platform 支出將從 2025 年的 1.34 億美元成長至 2029 年的 6.08 億美元[9]。IMD 2025 年世界數位競爭力排名中，台灣位居全球第 10，「未來準備度」更名列第 3[10]——但要將這些排名優勢轉化為產業競爭力，企業必須加速 AI 導入。

然而，McKinsey 的全球調查揭示了一個殘酷的現實：88% 的企業已在使用 AI，但僅 6% 能達到「高績效」水準[13]。Deloitte 的調查也發現，儘管 78% 的組織計畫增加 AI 支出，僅 30% 或更少的實驗專案能在 3-6 個月內完成規模化[12]。對台灣中小企業而言，政府補助正是縮短從「實驗」到「規模化」這段距離的關鍵槓桿——善用補助降低前期風險，才能在有限資源下完成 AI 轉型的最後一哩路。

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、覆蓋面最廣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，115 年度持續開放申請，採隨到隨審制（非限期收件），對企業的時間彈性最高。

2.1 SBIR 115 年度補助架構

SBIR 分為三個階段，企業可依研發進度選擇申請：

Phase 1 先期研究（個別申請）：補助上限 100 萬元，執行期程 6 個月以內。適合 AI 專案的概念驗證（PoC）階段——例如驗證某個 AI 模型能否有效識別產線瑕疵、或測試自然語言處理模型在企業特定領域的準確度。此階段重點在技術可行性論證。

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、進入原型開發與系統整合的 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[1]。

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 相關提案應聚焦三個面向：

技術創新性：審查委員最關注「你的 AI 方案與現有解決方案的差異在哪裡？」單純調用商用 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，針對台灣特定產業資料開發的 AI 模型，結合了產業知識圖譜與時序異常偵測的混合架構——這樣的技術描述才能說服審查委員。

產業應用價值：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，可信度會大幅提升。

團隊執行力：列出核心團隊成員的 AI 相關學經歷。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。

SBIR AI 申請實戰建議：SBIR 115 年度採隨到隨審，建議在正式送件前至少預留 3 個月準備期。可先以 Phase 1（100 萬元）驗證技術可行性，取得初步成果後再申請 Phase 2（1,000 萬元）——這種「小步快跑」策略不僅降低風險，也讓你在 Phase 2 審查時擁有更有力的佐證資料。

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。115 年度已公告受理，補助類型與金額如下：

3.1 SIIR 115 年度補助架構

個別申請（創新研發類）：補助上限 150 萬元，適合單一服務業企業開發 AI 驅動的創新服務模式，例如 AI 智慧排程系統、AI 客服對話引擎、生成式 AI 行銷內容產製等。

合作申請（聯盟體系類）：補助上限 500 萬元，由多家企業共同建構 AI 服務平台或產業共用的 AI 基礎設施。

國際合作申請：補助上限 500 萬至 1,000 萬元，鼓勵服務業企業與國際夥伴合作開發 AI 應用[2]。

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，一家連鎖餐飲業者運用 AI 分析 POS 資料與天氣數據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。

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）由經濟部產業發展署主管[3]，專門協助傳統產業（紡織、金屬加工、食品、塑膠、機械等）進行技術升級。115 年度已公告受理。

4.1 CITD 115 年度補助架構

產品開發（個別申請）：補助上限 200 萬元，補助比例不超過計畫總經費的 50%。適合單一企業進行 AI 瑕疵檢測、智慧排程、預測性維護等應用的開發與導入。

研發聯盟（聯合申請）：補助上限 1,000 萬元，由 3 家以上企業或結合法人、學術機構共同提案。適合同一產業鏈上下游共同建構 AI 應用平台[3]。

CITD 的審查特別重視「產業關聯性」——你的 AI 方案必須明確連結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、提升中小企業智慧化經營效能計畫：最直接的 AI 導入補助

由經濟部中小及新創企業署主管的「提升中小企業智慧化經營效能計畫」[4]，是目前台灣中小企業導入 AI 與數位工具最直接、門檻最低的補助管道。115 年度總預算達 3.1 億元，收件截止日為 2026 年 3 月 10 日。

與 SBIR 等「研發導向」補助不同，此計畫聚焦在「導入已成熟的 AI/數位工具」，而非要求企業自行研發。換句話說，如果你的企業想導入 AI 客服系統、AI 庫存管理、AI 報表分析等已有成熟產品的解決方案，此計畫是最適合的選擇。

申請企業需選擇經審核通過的「AI 技術服務供應商」或「SME AI 平台上架方案」，由供應商協助完成 AI 導入的診斷、規劃與實施。這個機制設計的目的在確保補助資源能被有效運用，而非流於企業內部的摸索與試錯。

時間緊迫：115 年度「提升中小企業智慧化經營效能計畫」收件截止日為 2026 年 3 月 10 日。如果你的企業符合中小企業認定標準且有 AI 導入需求，建議立即評估是否來得及準備提案。即使本年度趕不上，也建議提前了解計畫架構，為下一年度做好準備。

六、臺灣 AI 行動計畫 2.0：政策全景與五大戰略主軸

上述個別補助計畫的資源，最終都源自一個國家級頂層架構——行政院於 2023 年核定的「臺灣 AI 行動計畫 2.0（2023-2026 年）」[5]。了解這個頂層架構，有助於企業判斷未來政策走向並預先布局。

6.1 五大戰略主軸

AI 行動計畫 2.0 由國家科學及技術委員會（NSTC）統籌，涵蓋五大主軸：

主軸一：AI 人才優化——上一期計畫已培育超過 33,000 名 AI 應用人才、4,300 名技術菁英，62 所學校開設 AI 課程（8,000 名學生參與）。2.0 持續擴大規模[5]。

主軸二：技術培育與產業發展——涵蓋 AI 晶片（目標特定領域全球前三）、AI 軟硬體產值增加 2,500 億元以上、以及 AI 新創扶植。數位發展部的「百億 AI 新創基金」（國發基金 100 億元，10 年期）即屬此主軸[11]。

主軸三：提升營運環境——建構算力基礎設施、開放政府資料集、發布「行政院及所屬機關（構）使用生成式 AI 參考指引」。該指引於 2023 年 10 月 3 日正式發布，共 10 條，為公部門使用生成式 AI 提供風險管理框架[7]。

主軸四：增進國際影響力——推動台灣 AI 技術的國際合作與輸出。

主軸五：因應人文社會——處理 AI 帶來的倫理、法規與社會衝擊。行政院已通過「人工智慧基本法」草案並送立法院審議。

6.2 預算規模的意涵

2023 年度（112 年）AI 行動計畫 2.0 編列預算 131.14 億元，實際執行 130.48 億元，執行率達 99.5%。2024 年度預算 121.23 億元、2025 年度預算更躍升至 157.48 億元[6]。預算的逐年攀升與極高的執行率，說明政府不僅「說」要推動 AI，更確實在「做」——而 2026 年作為計畫收官年，可以預期各部會將加速未執行額度的消化。

七、補助金額與計畫特性總覽比較

以下表格整理 115 年度（2026 年）台灣主要 AI 相關政府補助計畫的核心資訊[1][2][3][4]：

計畫名稱主管機關補助金額上限適用對象申請方式
SBIR Phase 1中小及新創企業署100 萬元中小企業隨到隨審
SBIR Phase 2中小及新創企業署1,000 萬元中小企業隨到隨審
SBIR Phase 2+中小及新創企業署500 萬元Phase 2 優異者隨到隨審
SIIR 個別申請商業發展署150 萬元服務業企業年度公告
SIIR 合作申請商業發展署500 萬元服務業聯盟年度公告
SIIR 國際合作商業發展署500-1,000 萬元國際合作企業年度公告
CITD 產品開發產業發展署200 萬元傳統產業年度公告
CITD 研發聯盟產業發展署1,000 萬元產業聯盟年度公告
智慧化經營效能中小及新創企業署依方案而定中小企業截止 2026/03/10
國科會產學合作NSTC依計畫規模企業+大學年度公告

此外，企業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[14]。凡企業從事 AI 相關研究發展活動，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%（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%（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。

八、申請策略：從診斷到導入的三階段路徑

面對多元的補助管道，多數企業的第一個困惑不是「能不能申請」，而是「該申請哪一個」。以下是我們根據實務經驗建議的三階段申請路徑：

8.1 階段一：低門檻快速啟動

優先申請「提升中小企業智慧化經營效能計畫」[4]或 SBIR Phase 1。前者適合「導入既有 AI 工具」的企業（例如導入 AI 客服、AI 報表、AI 排程系統），後者適合「有自行研發需求」的企業。兩者門檻相對較低，可在 3-6 個月內取得初步成果。

8.2 階段二：以成果為槓桿爭取更大資源

完成階段一後，用取得的量化成果（例如「導入 AI 品管系統後，不良率降低 18%」）作為佐證資料，申請 SBIR Phase 2（最高 1,000 萬元）或 CITD 研發聯盟（最高 1,000 萬元）。此階段的關鍵是讓初期成果說話——有了實際數據，計畫書的說服力會大幅提升。

8.3 階段三：產業規模化與國際合作

當企業的 AI 應用已在內部驗證成功，可透過 SIIR 國際合作（最高 1,000 萬元）或國科會產學合作機制，將 AI 解決方案推向更大市場。SBIR Phase 2+ 的 500 萬元加值應用補助也適用於此階段。

策略核心：不要一開始就瞄準最高補助金額的計畫。以「小步快跑」的節奏，先拿到第一筆小額補助建立成果與信任，再逐步升級——這是通過率最高的申請策略。

九、計畫書撰寫實戰技巧與常見駁回原因

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」。

9.1 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。正確做法是：先清楚描述企業面臨的具體痛點（最好有量化數據），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。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% 的工時。本計畫擬開發基於自然語言處理的智慧客服系統，預計自動處理 80% 的重複性客訴。」

9.2 預算編列的常見陷阱

人事費設定不合理：若 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，委員會質疑真實性。建議參照勞動部薪資調查數據設定合理範圍。

雲端算力費用過於模糊：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。

KPI 設定模糊：「提升效率」、「改善品質」是大忌。審查委員需要可量測的指標——技術層面如模型準確率、F1 Score、推論速度；商業層面如成本節省金額、營收增長率、客戶滿意度提升幅度。

9.3 五大常見駁回原因

①資格不符：非中小企業申請 SBIR、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。

②創新性不足：「導入現成 AI 工具」不等於「AI 創新研發」。若計畫僅是購買商用 AI 軟體並部署，這屬於「技術導入」而非「研發」，不符合 SBIR/CITD 的定義。（此類需求應申請「智慧化經營效能計畫」。）

③重複申請：同一研發內容不得同時申請兩個以上的政府補助。審查機構之間有資料交換機制。合法做法是將大型計畫拆分為不同階段或子專案，分別向不同計畫申請。

④市場分析薄弱：僅引用國外案例或過時數據。建議引用 IDC[9]、Gartner[8]等國際研究機構的最新台灣市場數據，搭配國內產業公會統計。

⑤結案風險高：執行時程不合理，未預留足夠的資料收集與標註時間。建議從計畫啟動第一天就建立嚴格的文件管理制度——每筆支出要有完整單據、每次技術會議要有紀錄、每個里程碑要有具體交付物。

十、如何選擇 AI 技術服務供應商

對多數中小企業而言，AI 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，每個環節都需要專業知識。選擇一個合適的 AI 技術服務供應商，往往是補助通過與否的關鍵因素。

評估 AI 供應商時，建議關注以下面向：

技術深度：供應商是否具備深層的 AI 技術能力，而非僅是「包裝轉手」？查看團隊的學術發表紀錄、技術部落格、開源貢獻等指標。

產業經驗：是否有你所在產業的實際 AI 導入案例？企業 AI 導入的成功率僅 5%，產業經驗是降低風險的關鍵。

補助申請經驗：是否具備政府補助計畫的申請輔導經驗？了解審查標準與委員期待的供應商，能顯著提升計畫書品質。

全程服務能力：從技術方案設計、計畫書撰寫、簡報答辯輔導到計畫執行管理與結案報告，是否能提供完整的服務鏈。

十一、結語：善用政策時間窗口，加速企業 AI 轉型

2026 年是「臺灣 AI 行動計畫 2.0」的最後一年[5]。這代表一個明確的政策時間窗口——現行補助架構確定存在，預算已編列到位，各部會有執行壓力。2027 年後的政策方向雖可預期將持續支持 AI，但具體的計畫名稱、補助金額與申請條件可能會調整。

在全球 AI 支出加速成長（Gartner 預估 2026 年達 2.52 兆美元[8]）的背景下，台灣企業面臨的不是「要不要導入 AI」的問題，而是「能多快導入」的問題。政府補助正是加速這個過程的最有效槓桿——以 50% 或更低的自籌比例，啟動原本因預算限制而無法推動的 AI 專案。

超智諮詢的團隊結合深厚的 AI 技術能力與政府補助申請經驗，提供從計畫篩選、技術方案設計、計畫書撰寫到計畫執行管理的全流程服務。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。