AI Agent 進入製造業卻卡在工程系統：真正的瓶頸為何不再是模型？

TechOrange 科技報橘 · Aug 6, 2026

AI Agent 正快速從客服、程式開發等辦公室場景，走向工程設計與製造流程。不過，企業真正開始部署後，卻發現模型能力提升，並不代表 AI 就能順利進入生產環境。 根據 Google Cloud 針對超過 1,400 位 IT 高階主管的最新調查，83% 的企業認為，若要真正部署 production-grade（生產層級）AI Agent，必須重新改造既有基礎設施；79% 則認為，安全治理（Governance）與 MLOps 是 AI Agent 規模化的主要障礙。Google 解釋，這是因為目前多數企業所依賴的基礎設施，本來就不是為 Agentic AI 而設計。 當這個問題發生在製造業，挑戰又更加明顯。軟體公司 Synera AI 的 AI 負責人 Ram Dhiwakar Seetharaman 日前在《Forbes》分享，該公司過去兩年協助製造業部署 AI Agent 的經驗顯示，真正限制 AI Agent 落地的，已經不只是模型能力，而是工程軟體、工程資料與工作流程本身。 工程軟體不是為 AI Agent 設計，而是為工程師設計 Seetharaman 回憶，兩年前第一次嘗試讓 AI Agent 修改 CAD 模型時，他原本認為，只要大型語言模型（LLM）變得更強，AI…