預測式AI是下一個10年的致勝關鍵，企業如何打造數位雙生戰力？【2025年度論壇 | 數位智能領航永續 | 政治大學特聘教授 林日璇】

分享人 | 政治大學特聘教授 林日璇，太毅國際數位部摘要報導

在人工智慧發展的浪潮中，許多企業專注在導入生成式AI，政治大學特聘教授 林日璇提醒，預測式AI和數位雙生(Digital Twin)技術，是企業未來10年最關鍵的致勝戰力。全球前瞻研究指出，沉浸式科技(Immersive Tech)結合AI將是2024年的重要Mega Trend，而數位雙生正是實現這一趨勢的核心技術。

什麼是數位雙生Digital Twin？

「數位雙生就像是現實世界的虛擬鏡像。」林日璇教授說明，數位雙生是透過數據模型和數據結構，展示對真實世界中目標的觀察、狀態和兩者之間的關係。這個數位分身並非靜態的，而是持續透過更新真實世界的數據，以確保數位世界的準確度和即時性。透過數據分析工具，企業能從數位分身獲得新洞察，並透過各種人機介面與之互動，進而在現實世界中做出更好的決策。

「下一代的運算裝置，不會讓我們一直低頭，雙手黏在螢幕上。」林日璇指出，未來科技的發展將朝向沉浸式體驗，透過穿戴式裝置，讓AI能看到使用者所見、聽到使用者所聞，並即時進行互動。這種人機協作的想像，正是透過數位雙生技術得以實現。

從預測到最佳化：AI應用的進階之路

在AI應用的發展藍圖中，林日璇教授將其分為六大類型：影像辨識、語言溝通、生成、預測、偵測與防詐。其中，預測式AI被視為最高階的應用型態。不同於生成式AI專注於內容創造，預測式AI運用監督式學習，基於歷史數據進行預測和診斷，為企業提供更具戰略價值的洞察。

「數位雙生技術正是預測式AI的最佳實踐。」教授說明，數位雙生具備四大關鍵特徵：能以數據模型展示真實世界的觀察結果、持續更新確保即時性、運用分析工具獲得新洞察，以及透過各種介面實現互動決策。這些特徵使得數位雙生成為連結實體與數位世界的重要橋樑。

企業導入AI的四種模式：從數位雙生到現成工具使用

全球數位雙生應用全面啟動

在全球，數位雙生的應用已經遍地開花。以製造業為例，BMW汽車打造了總面積逾千萬平方米的數位雙生工廠，不只設備和零件有數位分身，連產線工人都有3D虛擬模型，實現人機協作的新型態。

醫療領域的突破更令人矚目。巴西醫療團隊運用技術，成功完成連體雙胞胎分離手術。醫生先建立精確的3D模型，在虛擬環境中反覆驗證手術方案。在新冠疫情期間，OnScale平台建立的肺部數位分身，也協助醫生更準確預測呼吸器需求時機。

在城市治理方面，歐盟啟動的數位雙生地球計畫（DestinE）計劃在2030年完成完整的數位地球模型。新加坡的虛擬城市計畫整合各類數據進行智慧治理，而東京和紐約等大城市也相繼推出交通數位雙生方案。

人才管理的隱形革命：AI正在改變人才決策方式

值得注意的是，數位雙生的應用並不限於有形資產。「顯性的工廠可以透過AI做數位雙生，隱性的人才也可以建立預測式AI。」林日璇分享了一個汽車銷售人才分析的案例，透過分析800位業務員的表現，發掘出高績效A級(17%)、中等B級(44%)與低績效C級(39%)業務員的關鍵特質差異。

傳統的人才評估往往依賴人資主管的經驗與直覺，但在數位時代，我們可以透過數據建立更精準的人才預測模型。林日璇教授分享了一個案例：透過分析800位汽車業務員的表現，研究團隊發現銷售團隊可明確分為三個層級：高績效A級(17%)、中等B級(44%)與低績效C級(39%)。關鍵問題在於：是什麼造就A級業務員的卓越表現？

為了解答這個問題，研究團隊開發出一套突破性的人才數位分身系統，分析超過500種特質指標。這些指標涵蓋認知能力、情緒智商、社交智能、工作態度、職業性格與心理韌性等多個維度。透過AI技術，系統能識別出影響績效表現的關鍵特質組合「這不只是一個招募工具，而是徹底改變人才管理方式的革命性技術」。

透過這個技術不只能預測候選人潛在表現，更能為現有員工找出最需要提升的關鍵能力，協助制定精準的發展計畫。同時，它還能分析團隊成員的特質組合，提供最佳的人才配置建議。實際案例也證實了這項技術的效益。某知名車廠在導入此系統後，銷售排名從第29名躍升至第1名，人才流動率更降低了60%。這樣的成效不僅反映在數字上，更體現在團隊整體績效的提升和招募成本的降低。

「人才數位分身並非要取代人資專業，而是為決策提供更多數據支持。」，在追求數據精準的同時，企業必須同時重視數據隱私的保護、模型使用的公平性，以及維持管理的人性化。唯有在科技與人性之間取得平衡，才能真正發揮人才數位分身的價值。

企業布局數位雙生的關鍵思考

對準備導入數位雙生的企業，林日璇教授提出四點建議：首先是完善數據基礎建設，包括資料蒐集、自動化系統與感測器建置；其次是選對應用情境，特別適合持續產生數據且需要即時監控的領域；第三是培養關鍵人才，具備數據分析、模型優化與參數調整能力；最後是建立動態調整機制，根據KPI持續優化模型。

「預測式AI是學界與業界的最高境界。」在AI快速發展的時代，企業不能只著眼於生成式AI的應用，更要及早布局數位雙生技術，才能在下一波數位轉型浪潮中搶得先機。數位雙生不僅是技術創新，更是企業打造預測能力與最佳化決策的重要基礎。