115年臺南SBIR通過50案分析：AI占多少？6大過案趨勢一次看
從數位轉型、製程改善、ESG到在地場域，企業下一年度申請前應先看懂哪些訊號？
撰文／呂建緯｜TGSA臺灣智庫資深專案管理顧問
115年8月20日，臺南市政府經濟發展局公布115年度「地方產業創新研發推動計畫（地方型SBIR）」決審會議推薦通過名單，共計50案，其中包含1案主題式聯盟計畫。官方公告同時特別註明，本次屬「推薦通過名單」，仍將送經濟部中小及新創企業署審核；倘中央審核不同意補助或調整補助經費，後續簽約資格仍可能受到影響。
如果只看這50個計畫名稱，得到的可能只是一份「今年誰通過」的名單。
但從顧問角度來看，更值得研究的是：
這些獲推薦案件，反映了哪些技術題型、產業問題與創新表達方式？
不過也必須先說明，公開名單並未揭露完整審查意見、個別評分或所有未通過案件內容，因此本文所談的「趨勢」與「訊號」，是TGSA依公開計畫名稱、領域分布與官方公告所做的顧問觀察，並不等同主管機關正式審查標準，也不能視為未來案件一定通過的公式。
真正有價值的，不是模仿今年的題目，而是理解：
為什麼某些題目能把問題、技術、場域與成果說清楚。
一、先看整體：數位轉型18案，占全部推薦通過案36%
115年度推薦通過50案中，各領域分布如下：
類別 | 推薦通過案件 | 占50案比例 |
|---|---|---|
數位轉型 | 18案 | 36% |
創新設計 | 9案 | 18% |
民生化工 | 7案 | 14% |
金屬機械 | 6案 | 12% |
運動健康 | 6案 | 12% |
綠色科技 | 3案 | 6% |
主題式聯盟 | 1案 | 2% |
其中數位轉型18案，占全部推薦通過案件36%，是此次件數最多的領域；官方公告並註明，其中16案為個別申請、2案為共同申請。
這說明數位轉型仍然是地方型SBIR非常值得關注的題型。
但必須特別注意：
案件數多，不等於這一類比較容易通過。
因為不同領域的申請件數不同，單看通過件數無法直接推論通過難度。
真正值得觀察的是，今年獲推薦的數位轉型案，已經不是單純把紙本流程改成系統、把Excel搬到ERP，而是大量出現：
- AI輔助分析
- 自動辨識
- 智慧排程
- 資料回饋
- 跨流程追溯
- IoT整合
- 動態資料庫
- 低碳供應鏈
- 自動化管理
- 預測及決策
換句話說：
數位化本身不是研發目的，數位工具能否解決原本無法有效處理的產業問題，才是計畫價值所在。
二、第一個申請趨勢：AI很熱門，但「AI＋產業問題」才有說服力
如果僅以計畫名稱中的「AI」、「人工智慧」、「生成式AI」、「FaceAI」等關鍵字進行文字統計，至少有14案直接在標題出現相關字樣，占50件推薦通過案約28%。
這裡必須特別強調：
這只是題名文字統計，不代表只有這14案具備AI技術，也不代表凡是寫AI就比較容易通過。
有些沒有把AI寫進標題的案件，實際執行內容也可能包含演算法、數據模型或自動分析；反過來，題目出現AI，也不代表其技術深度必然相同。
比較有價值的觀察是：
今年的AI題目大多不是單獨存在，而是與具體產業問題綁在一起。
例如：
製造與品質
- 功能性鏡片塗佈製程＋生成式AI品質輔助分析
- AI智慧化節能型全自動彎管製程
- 製鞋產業止滑性能AI預測
工安與風險
- 局限空間作業＋工安風險預測AI
- 高風險機械＋動態風險感知與即時控制
商業與服務
- 海安商圈＋AI智慧導覽
- 宴會餐飲＋AI影音產製
- SEO＋AI健診
健康與教育
- FaceAI生理數據演算＋高齡精準保健
- 引導式AI作文教學
回收與文化
- 二手設備＋AI物件辨識
- 廟宇丹青＋AI筆觸轉譯
官方公告第1至第2頁可以明顯看出，AI題目已跨越製造、餐飲、教育、健康、商圈、回收、文化與工安等不同場域。
這透露出一個重要的申請觀念：
AI不能只當標題，必須回答「它到底解決什麼？」
相對弱的寫法：
導入AI系統，提升公司營運效率。
這句話幾乎可以放到任何產業，也代表產業特性與問題不夠清楚。
較完整的寫法應是：
建立客製機械零組件製造流程之智能排程及資源整合系統，解決少量多樣訂單造成插單、換線、設備衝突與交期預估困難。
後者至少回答了：
- 誰有問題？
- 問題出在哪個流程？
- 現行方法為什麼不足？
- 系統要處理哪些工作？
- 最後可以驗證什麼成果？
這類寫法，才更接近SBIR所需要的「問題—方法—成果」邏輯。
三、第二個申請趨勢：傳統製造的題目，不一定要從宏大的科技名詞開始
這次名單中，金屬機械類對傳統製造業特別值得參考。
推薦通過案包括：
- AI智慧化節能型全自動彎管製程
- 高精密扣件沖針複合表面改質
- 砂紙盤上膠製程攪拌裝置改良
- 智慧循環型室內微型禽類養殖系統
- 高風險機械主動式防護系統等。
其中「砂紙盤上膠製程攪拌裝置改良計畫」很值得傳產企業注意。
不是因為公開資料足以證明它的技術難度高低，而是因為它提醒企業：
創新題目不一定要從世界第一、全球首創或尖端科技開始，也可以從明確且長期存在的製程痛點切入。
例如製造現場常見的問題：
- 上膠不均
- 材料沉澱
- 模具磨損
- 加工精度不穩
- 換線時間過長
- 人工檢測容易漏判
- 設備操作具有風險
- 不良率偏高
- 原料耗損偏大
- 單位能耗過高
這些看似每天都在處理的問題，其實都可能成為研發起點。
關鍵不在問題看起來大不大，而在企業能不能把它寫成：
現況問題
→ 原因分析
→ 改良方法
→ 技術差異
→ 驗證指標
→ 產業效益
因此，企業真正要問的不是：
「我要買哪一台設備？」
而是：
「現有設備或方法，哪一個地方一直做不好？我要用什麼方式把它改善到可驗證的程度？」
四、第三個申請趨勢：SBIR的創新，不只等於「做一個新產品」
很多企業談SBIR時，第一個問題就是：
「我們沒有要開發新產品，可以申請嗎？」
從115年臺南推薦通過案的題型來看，可以很清楚看到：
創新並不只侷限於新產品。
今年題型涵蓋：
產品創新
- 形狀記憶塑膠射出式運動牙套
- 智慧有氧階梯踏板
- 多功能靜電窗簾
- 可車削矽水膠材料
- MIT智慧管理長效血液急救冰箱
製程創新
- 低碳高效電解磷酸鹽前處理製程
- 高精密扣件表面改質
- 砂紙盤上膠攪拌裝置
- 安平蝦餅創新製程
系統創新
- 客製機械零組件智能排程
- 電致變色元件智慧品管平台
- 商用車低碳供應鏈管理系統
- 資安合規人工智慧顧問系統
服務創新
- AI商圈智慧導覽
- 高齡精準保健OMO導購
- 健身房延伸至居家的運動健康生態圈
- 會議艙IoT預約即進服務
商業模式創新
- 米麴發酵技術＋副品牌商模驗證
- 花藝產業數位轉型＋ESG循環
- 文化轉譯＋永續設計ESG商業模式
因此，企業準備地方型SBIR時，不應只問：
「今年要做什麼新產品？」
更應該問：
「我們的產品、製程、服務、系統或商業模式，有沒有一個可以重新被設計的地方？」
五、第四個申請趨勢：好的題目愈來愈像「問題解決方案」，而不是設備名稱
第一次申請SBIR的企業，常把計畫名稱寫成：
- 智慧設備開發計畫
- AI系統建置計畫
- 自動化機台研發
- 數位轉型計畫
最大的問題是：
看完題目，仍不知道公司真正要解決什麼。
反觀今年部分推薦通過案，標題本身已經能看見產業問題、技術方法與應用場景。
例如：
「局限空間作業工安風險預測智慧穿戴AI系統開發」
從題目就可以拆出：
- 問題：局限空間工安
- 方法：智慧穿戴＋AI
- 目的：風險預測
另一案：
「高風險機械主動式防護：具備動態風險感知與即時閉環控制之智慧系統研發計畫」
可以看到：
- 場域：高風險機械
- 問題：操作風險
- 技術：動態感知
- 方法：即時閉環控制
- 目標：主動防護
再例如：
「模組化快建屋結構系統與美國ADU法規適配技術開發計畫」
同時呈現：
- 產品：模組化快建屋
- 目標市場：美國
- 技術課題：ADU法規適配
- 工作方向：結構與系統開發
因此，一個較完整的SBIR題目，可以嘗試包含：
產業／場域＋問題＋創新方法＋成果方向
不一定四項全部寫進標題，但至少要讓審查者第一眼理解：
「這家公司到底準備解決什麼問題？」
六、第五個申請趨勢：ESG與低碳沒有退燒，但已不能只寫「符合永續趨勢」
115年度推薦案中，ESG、循環、低碳等主題分散在不同類別。
例如：
- 廢家電溯源數據可視化與處理軌跡監測
- 花藝產業數位轉型×ESG永續循環
- 商用車數據自動傳輸與低碳供應鏈管理
- 低碳高效電解磷酸鹽前處理製程
- 餘料再生循環設計
- 文化轉譯×永續設計ESG商業模式
- 製鞋廠循環鞋品共創。
從這些題目可以看到：
以前很多計畫只會寫：
「本計畫符合ESG、淨零與永續趨勢。」
現在這種寫法已經太抽象。
真正應該回答的是：
- 到底減少什麼？
- 哪一段製程改善？
- 哪一種材料被替代？
- 哪些廢料被再利用？
- 數據如何追蹤？
- 碳排如何計算？
- 最後效益怎麼驗證？
因此，ESG或低碳計畫最好建立量化指標，例如：
- 單位產品耗電量降低多少
- 原料使用量下降多少
- 廢料回收率提高多少
- 水耗降低多少
- 製程時間縮短多少
- 單位碳排降低多少
- 再生材料使用比例提升多少
ESG從理念轉成可驗證的技術成果，計畫說服力才會真正提升。
七、第六個申請趨勢：臺南在地特色，不是背景，而是「研發驗證場域」
地方型SBIR和中央型補助一個很大的不同，就是它具有明確的地方連結。
今年推薦案中，有多個題目直接連結臺南場域或地方產業，例如：
- 海安商圈AI智慧導覽
- 安平蝦餅創新製程與品牌應用
- 臺南孔廟親子文化場域雙語互動導覽
- 廟宇丹青AI筆觸轉譯
- 臺南製鞋廠循環鞋品共創聯盟。
企業最容易犯的錯，是把「在地特色」寫成計畫背景：
- 臺南歷史悠久
- 臺南文化豐富
- 臺南產業多元
這些都沒有錯，但仍不足以形成研發價值。
真正有效的在地連結應該回答：
「這個問題，為什麼特別值得在臺南解決？」
可能因為：
- 臺南具有特定產業聚落
- 有具代表性的商圈或文化場域
- 有上下游供應鏈可以共同驗證
- 有地方特色產品需要轉型
- 有既有使用者或測試對象
- 有適合建立示範案例的市場
也就是說：
把臺南當成研發的實驗場，而不是把臺南當成計畫書的背景介紹。
八、通過率怎麼看？只能看官方已揭露的部分，不宜直接推估整體平均
官方公告第3頁在遞補說明中，揭露部分領域的通過率：
- 民生化工：58%
- 創新設計：63%
- 運動健康：64%
- 數位轉型：65%
並說明遞補順序會依各領域實際出缺情形及通過率進行滾動調整。
這組資料很值得關注，但解讀時必須精準。
首先，它代表：
至少從官方揭露的4個領域來看，推薦通過率約落在58%至65%之間。
但也必須同時注意：
公告並未完整揭露所有類別的申請件數與整體平均通過率，因此不能直接把58%至65%推論為整體臺南地方型SBIR通過率。
不過，即使如此，仍可以得到一個重要提醒：
地方型SBIR不是只有少數高科技公司才能申請，但也絕不是「有送就會過」。
有AI，不代表一定通過。
有新設備，不代表一定通過。
有新產品，不代表一定通過。
有ESG，不代表一定通過。
有臺南特色，也不代表一定通過。
真正應該回到：
- 題目是否清楚
- 問題是否成立
- 技術差異是否明確
- 工作方法是否可執行
- 成果是否能驗證
- 預算是否合理
- 市場效益是否可信
九、115年度申請規模，也值得下一年度企業參考
依115年度臺南地方型SBIR公開資訊：
- 個別研發最高補助100萬元
- 共同研發最高補助200萬元
- 主題式聯盟最高補助500萬元
因此，企業在設計計畫時，也要先確認自己適合的是哪一種型態。
如果是單一企業的小型產品、製程、服務或系統研發，通常以個別型計畫較容易管理。
若問題需要上下游共同處理，例如：
- 共同材料驗證
- 供應鏈數據整合
- 共同平台
- 產業標準建立
- 跨企業場域驗證
則可以進一步評估共同研發或主題式聯盟。
今年主題式聯盟通過案為：
「臺南製鞋廠循環鞋品共創與止滑性能AI預測聯盟研發計畫」
從題目即可看出，聯盟型案件的核心不只是多家公司一起申請，而是：
必須有一個單一企業不容易獨立完成、需要跨企業合作才能形成的共同問題。
十、從今年50案反推：下一年度申請前，企業先做這6個自我檢查
- 我到底在解決什麼問題？
不要先問：
「我要買什麼設備？」
而應該先問：
「現在是哪一個問題正在影響成本、品質、效率、工安或市場？」
- 為什麼現行方法解決不了？
這會形成計畫的「研發必要性」。
例如：
- 人工判斷誤差太高
- 現有設備量測不到
- 市售系統不符合實際流程
- 材料耐久性不足
- 生產資料無法即時串接
- 現有產品不符合海外法規
- 品質檢測速度跟不上產能
- 本計畫跟現在到底差在哪裡？
最好做出：
現況／競品或現有方法／本計畫
三欄比較。
不要只寫：
「本計畫具高度創新。」
而要寫：
- 現有方法的限制
- 本計畫的差異
- 會改善哪些指標
- 如果寫AI，AI到底負責什麼？
AI至少應說明：
- 資料從哪裡來
- 分析什麼
- 辨識什麼
- 預測什麼
- 如何訓練
- 如何判定正確
- 最後在哪個場域使用
如果拿掉AI兩個字，整份計畫就不知道要做什麼，通常代表題目仍不夠成熟。
- 成果可以用數字驗收嗎？
例如：
不要只寫：
提升生產效率。
改成：
單件加工時間由120秒縮短至90秒以下。
不要只寫：
提升AI辨識率。
改成：
建立1,500筆標註資料，於指定測試集達到95%以上辨識正確率。
不要只寫：
降低能源使用。
改成：
單位產品耗電量降低10%以上。
- 研發完成後，真的有人會使用或購買嗎？
SBIR不是單純學術研究。
企業最好準備：
- 潛在客戶
- 客戶訪談
- 試用單位
- 報價紀錄
- 合作意向
- 市場規模
- 商業模式
- 量產規劃
- 銷售方式
技術做得出來之外，還要讓審查者相信：
這個成果有機會真的走進市場。
十一、真正的審查，不只看題目，還要一路做到能查核、能驗收
今年通過名單很適合研究「題目方向」，但不能只研究標題。
因為地方型SBIR實際執行，不是計畫書送出去就結束。
後續還包含：
- 書面審查
- 技術審查
- 契約を結び
- 計畫執行
- 期中作業
- 實地查訪
- 期末審查
- 成果驗收
因此，真正有競爭力的計畫，不只是「題目看起來很新」，而是從申請到結案都能驗證。
企業在計畫書裡承諾的：
- 功能
- 性能
- 數量
- 準確率
- 節能率
- 試作件數
- 測試結果
- 市場成果
最後都可能變成後續查核依據。
所以設定指標時，不應為了讓計畫看起來漂亮而過度承諾。
最好的指標是：
有挑戰，但做得到；能提升競爭力，也能留下證據。
十二、TGSA觀察：下一波SBIR，不是「大家都寫AI」，而是AI開始回到產業流程
如果只用一句話總結115年度臺南地方型SBIR推薦名單，我們認為最大的訊號不是：
「AI很熱門。」
而是：
AI應用已明顯往產業流程與實際場域問題靠攏。
它開始進入：
- 鏡片品管
- 機械製程
- 工安
- 回收
- 餐飲
- 商圈
- 健康照護
- 教育
- 文化創作
- 製鞋
- SEO與行銷
同樣地：
ESG也開始從口號走進材料、製程、供應鏈與商業模式。
數位轉型也開始從「把流程搬上系統」，走向數據分析、判斷、預測與控制。
因此，企業下一年度若準備申請地方型SBIR，與其先問：
「今年流行什麼？」
不如先回到公司現場問：
「我們每天一直重複發生、一直花錢解決，卻始終沒有真正改善的問題，到底是哪一個？」
那個問題，很可能才是最值得發展的SBIR題目。
TGSA給企業的最後一個提醒
今年的推薦通過名單，可以拿來研究題型與表達方式，但不建議直接模仿。
因為真正的計畫內容，仍要回到：
- 企業現況
- 研發能力
- 技術差異
- 執行方法
- 查核點
- 經費配置
- 市場效益
- 團隊能力
一個別人通過的AI題目，搬到另一家公司，不一定成立。
反而是企業自己長期累積的：
- 製造瓶頸
- 客戶抱怨
- 報價困難
- 檢測問題
- 材料浪費
- 缺工問題
- 品質不穩
- 特殊Know-how
往往更容易發展成真正有說服力的研發題目。
補助真正支持的，不是企業多寫一份計畫書。
而是協助企業把一個原本只能忍受、只能反覆處理的問題，
轉化成一次可以被驗證、被改善，甚至能帶來新市場的創新。
地方型SBIR｜創新題目診斷｜計畫書與經費規劃
呂建緯｜TGSA 臺灣智庫資深專案管理顧問
長期投入政府補助、研發轉型、ESG永續、碳管理與企業資源整合，具超過10年政府補助案輔導經驗。
截至2025年，機構累積輔導企業約1,310家，服務產業橫跨製造、食品、生技醫療、設備、扣件、軟體、連鎖品牌等領域，亦具低碳智慧化、碳盤查及永續報告書相關輔導經歷。
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本文依臺南市政府地方型SBIR推動計畫辦公室115年8月20日公告之推薦通過名單進行分析。公告共50件推薦通過案，目前仍須送經濟部中小及新創企業署審核；本文所稱「申請趨勢」、「題型特徵」及「顧問觀察」，係依公開計畫名稱、領域分布與官方公告進行分析，不代表主管機關正式評選標準，亦不保證未來個案核定結果。
