政府補助過案案例怎麼看？TGSA 創補案例庫：看懂下一個創新機會
SEO Title：政府補助過案案例查詢｜TGSA創補案例庫：從SBIR、研發案例找創新方向
Meta Description：想知道同業過去申請過哪些政府補助？TGSA創補案例庫整理歷年創新補助過案資料，可依技術、產業、公司及應用場域搜尋，協助企業判斷題目密集區、創新空白帶、差異化與研發補助申請方向。
建議關鍵字：政府補助案例、政府補助過案案例、SBIR案例、研發補助案例、政府補助查詢、創新補助、AI補助、研發計畫、政府補助申請、創新案例、TGSA臺灣智庫
撰文／呂建緯｜TGSA臺灣智庫資深專案管理顧問
「顧問，我這個題目以前有人申請過嗎？」
這是我們協助企業規劃政府研發補助時，幾乎一定會遇到的問題。
企業可能問：
- AI品檢已經有人做了，我還能不能申請？
- 食品業做智慧排程，有沒有案例？
- 我們這個設備市場上已經有類似產品，還算創新嗎？
- 可不可以看看以前通過的計畫？
表面上，大家是在「找案例」。但真正該找的，其實不是一份可以模仿的答案，而是三件事情：
- 第一，別人已經做到哪裡？
- 第二，目前競爭最密集的地方在哪裡？
- 第三，還有哪些問題沒有被有效解決？
這也是TGSA建置「創補案例庫｜INNOVATION GRANT INDEX」最主要的目的。它不是讓企業去找一個過案題目，換個公司名稱再做一次，而是希望透過真實的過案資料，幫企業建立一張：
「創新座標圖」。
一、政府補助案例最大的價值，不是「參考怎麼寫」，而是降低資訊不對稱
政府補助資訊並不少。真正困難的是：資料散落在不同年度、主管機關、縣市、計畫與公告裡。
如果一家金屬加工企業今天想研究「AI＋品質檢測」，它真正想知道的，通常不只是「有沒有一家公司做過？」而是：
- 哪些產業已經做過？
- 用的是哪一類技術？
- 解決的是哪一個製程問題？
- 已經做到什麼程度？
- 題目是不是正在快速同質化？
- 還有哪些製程或場域沒有人碰？
過去這些事情可能需要翻PDF、搜尋公告、整理Excel、自己做關鍵字比對。創補案例庫做的第一件事，就是把分散的過案資訊，從「公告資料」轉成「可以被研究的創新情報」。
目前網站明確以全國歷年過案資料與持續更新為基礎，並以「真實、正確、可經查驗、創新過案」作為資料品質原則。
二、不要只搜尋「AI」，專業的查法是「技術＋場域＋問題」
這是企業使用案例庫時，第一個很容易犯的錯。例如搜尋「AI」，結果一定很多，但這些資料對企業的決策價值有限。
案例庫本身就建議使用「技術＋應用場域」，例如：
- AI＋品質檢測
- AI＋食品生產
- 影像辨識＋金屬加工
- 智慧排程＋小量多樣製造
- 循環材料＋鞋業
- AI＋醫療照護
但如果從補助顧問角度再往前一步，我們會建議企業搜尋時增加第三層：
技術＋場域＋問題
例如不要只研究「AI＋金屬加工」，而是「AI＋金屬加工＋刀具壽命預測」，或「AI＋金屬加工＋小量多樣報價」。這時候你看到的就不是熱門技術，而是真正的競爭問題。
三、案例庫的新玩法：從一個關鍵字，看自己能串出多少創新
這次網站還加入一個很有意思的功能：CASE CONNECT｜關鍵字挑戰。
企業可以從一個產品、技術、材料、設備，甚至生活場景開始輸入，例如：豬肉、感測器、人工智慧、食品、機械。系統會持續把不同關鍵字所連結到的案例串起來。
測試一個企業看待自己產業的邊界有多寬。
例如一家食品公司，如果腦中只有食品、加工、包裝，它看到的創新機會可能很有限；但開始加入感測、冷鏈、影像辨識、營養、銀髮、循環、副產物、預測、追溯，你會開始發現：
創新往往不是發生在原本產業分類的正中央，而是在兩個領域交界的地方。
四、真正厲害的企業，不只看「同業做什麼」，還會看「別的產業怎麼解決類似問題」
這也是我們很建議企業使用案例庫時培養的第二層能力。假設你是扣件廠，不要只搜尋「扣件」。因為最值得借鏡的技術，不一定來自扣件業。
例如你的問題是人工目視品質檢查太慢，那真正值得研究的，可能是電子業、食品業、塑膠業甚至醫療領域的影像辨識案例。
如果你的問題是老師傅才能準確報價，值得研究的，也不一定只有金屬加工業，可能還包括營造、設備、模具與其他高度客製化產業如何處理成本估算與知識結構化。
這叫做「跨域類比」。很多真正有價值的創新，不是發明一個全世界沒看過的技術，而是把其他產業已經成熟的方法，重新移植到一個還沒有被有效服務的場域。
五、查到很多相似案例，到底是好消息還是壞消息？
答案是：兩者都是。案例庫把這種地方稱為「密集區」。
- 第一：這個問題可能確實存在，而且政策曾經願意支持。
- 第二：差異化門檻正在提高。
例如，五年前寫「導入AI進行客服自動化」可能還有一定新穎性；但現在如果整份計畫的核心只有「運用生成式AI建置智慧客服平台」，審查端很容易問：市面上不是已經很多了嗎？
所以這時候不能再證明「AI客服做得到」，而要證明「為什麼現有AI客服解決不了你的問題？」
六、高手不是怕別人做過，而是開始找「空白帶」
案例庫中另一個很值得企業理解的觀念，是「空白帶」：成熟技術已經存在，但某一個應用場域還沒有被有效服務。
例如AI影像辨識早就不是新技術，但某一種高反光金屬表面的瑕疵辨識，可能還不好做。AI排程也不是新概念，但少量多樣、急單插單頻繁，又同時受模具與機台限制的排程問題，可能仍然存在大量改善空間。
企業真正應該問的不是「這個技術有沒有人做過？」而是「哪一個問題到現在還沒有被解決好？」
七、案例顧問真正的用途：把「我們想做一個東西」轉成可審查的問題
除了自己搜尋，案例庫目前也提供 CASE ADVISOR｜案例顧問 Beta。企業可以直接描述產品、技術、客戶與痛點，系統會從過案案例中尋找相近路徑，並提示可行性訊號以及申請時值得補強的問題。
例如企業說：「我們要開發AI智慧報價系統。」這只是一個產品名稱，還不是一個好的研發計畫。我們通常還會繼續問：
- 目前一次報價多久？
- 誰在報？
- 資料從哪裡取得？
- 哪些判斷只有資深員工知道？
- 報價錯誤會造成什麼？
- 現有ERP為什麼無法解決？
- AI到底處理哪個判斷？
- 最後準備改善多少？
問到這裡，「我要做AI系統」才開始變成「我要解決一個具體、可驗證，而且現有方法仍未妥善解決的問題。」
八、真正專業的過案分析，不只比「題目像不像」
看到兩個題目很像，不代表它們是同一種計畫。專業顧問真正會比的，至少還有六件事：
|
判讀面向 |
真正要問的問題 |
|
現況痛點 |
為什麼現在的方法不夠？ |
|
技術方法 |
新方法到底改變哪個關鍵環節？ |
|
應用場域 |
哪一群人、哪個流程使用？ |
|
技術門檻 |
最難突破的是哪一件事？ |
|
KPI |
最後改善多少？如何驗證？ |
|
商業效益 |
完成後誰願意付錢？ |
因此，過案題目相同，不代表審查邏輯相同。真正值得研究的，是題目背後「問題—方法—驗證—效益」這四個東西怎麼連起來。
九、只有實際做過大量補助案後，才會開始問的一個問題
接下來這個問題，我認為企業在查案例時非常值得停下來想，而且它不是一般「創新性分析」很容易想到的問題。
如果今天完全沒有政府補助，公司本來就會照原規模、原時程做這件事嗎？
這句話非常重要。假設答案是：「會啊，我們本來下個月就準備買了。」那顧問就會繼續問：
那政府為什麼需要補助你？
這不是說企業本來想投資，就不能申請，而是你的計畫需要進一步說清楚：政府資源加入之後，究竟多創造了什麼？
- 原本只能做一個基本版本；得到補助後，可以增加真正具有技術風險的研發。
- 原本只能導入現成設備；有資源後，可以建立新的製程方法與驗證。
- 原本三年後才會做；透過政策支持，可以提前到今年完成。
- 原本只能服務自己公司；完成後可能形成解決方案，擴散給整個供應鏈。
政府不是單純問「你的計畫好不好？」更深一層其實是在問：「為什麼公共資源投入這家公司，可以創造比企業自己投資更大的效果？」
十、另一面也很重要：如果沒有補助你就完全不做，也未必是好答案
如果企業回答：「沒有補助我們就完全不會做。」顧問反而也可能再追問：公司真的相信這個計畫有市場價值嗎？自籌能力夠嗎？研發完成後有沒有能力持續投入？
比較合理的故事通常是：公司本來就有投入決心，但政府資源可以讓計畫做得更快、更完整、更具研發性，並產生更大的產業或市場效益。
十一、再問一個顧問一定會追的問題：你的KPI，現在有「基準值」嗎？
企業非常喜歡在計畫裡寫：提升效率30%、降低成本20%、提高良率15%。問題是：現在是多少？
如果連目前一次要花幾分鐘、良率是多少、每月錯誤多少件、平均客訴多少件、每年浪費多少成本，都沒有紀錄，那未來所謂「提升30%」其實沒有比較基礎。
所以我們經常提醒企業：申請政府補助，不是計畫核定之後才開始蒐集數據。真正好的案子，在提案以前就應該開始保存：
- 生產紀錄
- 工時
- 報價時間
- 良率
- 能耗
- 客訴
- 庫存
- 退貨
- 人工作業時間
這些資料未來同時會成為「問題存在的證據」，以及「計畫完成後的驗證基準」。
十二、還有一個最容易讓計畫失焦的問題：「這到底是研發，還是採購？」
這是企業導入AI、設備、自動化系統時尤其重要。企業可能說：「我們要導入AI系統。」但顧問會繼續問：市場上已經有現成產品可以直接買嗎？
如果答案是：「有，而且買回來就可以用了。」那麼這件事情比較接近導入，而不是研發。
如果要發展成研發計畫，就必須回答：
- 現成方案在哪裡失效？
- 哪一段必須重新設計？
- 技術困難是什麼？
- 需要做哪些實驗或驗證？
- 失敗的風險在哪裡？
買一套AI，不等於AI研發。同樣地，買設備、自動化、建網站、建ERP，也不會因為前面加上「智慧」兩個字，就自動變成研發。
十三、所以案例庫真正該怎麼用？我們建議做「五步創新判讀」
STEP 1｜找先例
搜尋「技術＋場域＋問題」，確認市場已經做到哪裡。
STEP 2｜找密集區
看看哪些題目已大量出現。這代表有需求，但差異化門檻可能也正在提高。
STEP 3｜找空白帶
不要只問「哪個技術沒人做？」更要問：「哪一種痛點還沒有被解決好？」
STEP 4｜建立差異
回答：為什麼現有方法不夠？你多解決哪一步？哪個場域特別需要你？
STEP 5｜做補助可行性檢查
最後再問四個實務問題：KPI有沒有現況基準？這是研發還是純採購導入？公司本身願意投入多少？政府資源加入後，到底會多創造什麼？
做到第五步，才真正開始從「有一個好點子」走向「有一個值得被政府支持的計畫」。
十四、查完案例後，下一步不是馬上寫計畫書
這也是TGSA希望透過網站傳達的觀念。網站目前把幾項工具串在同一個入口，包括：
補助推薦分析
輸入統一編號，協助判斷可能適合的補助方向。
企業補助推薦分析：https://aicard.tgsa.com.tw/
AI補助引擎
透過引導式對話整理研發構想、補助計畫內容與撰寫架構。
比較合理的順序其實是：查案例 → 找差異 → 確認企業問題 → 建立KPI → 判斷補助 → 再發展計畫。
十五、如果你身邊有人正在說這些話，請把案例庫傳給他
- 我們想申請補助，但不知道題目要做什麼。
- 我們想做AI，但不知道這樣有沒有創新。
- 同業最近都在研發什麼？
- 這個東西市場上已經有了，還可以申請嗎？
- 有沒有以前過案案例可以參考？
可以先不用告訴他應該申請哪一案，先把這個網站傳給他：
然後請他思考三個問題：
- 別人已經做到哪裡？
- 目前還有哪些問題沒有被解決好？
- 如果政府資源投入我的計畫，會多創造什麼原本不會發生的成果？
第三個問題，通常才真正開始進入補助顧問的專業領域。
結語：過案資料真正的用途，是避免你做出「看起來很創新，其實大家都做過」的計畫
企業做政府補助最可惜的，不是沒有找到案例，而是看了很多案例，最後只學會模仿題目。
真正成熟的用法應該是：看過案資料了解市場邊界，找到題目密集區，尋找尚未被解決的空白帶，確認自己的技術差異，建立可驗證KPI，最後再回答：
政府為什麼值得把有限的政策資源投入這個計畫？
這才是一份政府研發補助計畫真正應該回答的問題。TGSA建立「創補案例庫」的目的，也不是提供企業一份「成功答案資料庫」，而是希望讓歷年過案案例成為企業思考下一步創新的起點。
想進一步判斷公司的題目適不適合申請補助？
可以先準備以下資料：
- 公司目前最想解決的問題
- 現況流程與數據
- 預計採用的技術或方法
- 現有市場方案為什麼無法解決
- 希望改善的KPI
- 未來12～24個月預計投入的研發、AI、設備與市場計畫
再由TGSA協助判斷：哪些屬於單純導入、哪些具有研發性、哪些適合補助，以及不同政策資源應該怎麼排序。
撰文者介紹
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。
臺灣智庫智策顧問有限公司｜TGSA臺灣智庫
電話：06-302-0631
Email：tc@gsatw.com
聲明
創補案例庫所收錄之案例供企業進行研究、比較及創新規劃參考。過往案例獲得補助，不代表相似題目即可取得相同審查結果。不同年度政策方向、申請資格、技術成熟度、創新差異、執行可行性、產業效益與經費合理性，均可能影響最終審查結果。
臺灣智庫智策顧問有限公司／TGSA臺灣智庫為民間顧問服務單位，非政府審查機關，亦不保證任何政府補助核定。
