主權AI競爭從算力建設延伸至自主模型與產業應用。國研院國網中心11月10日舉辦「從研發到產業：共築臺灣AI創新生態系」成果發表活動，攜手中研院、學研團隊及企業，展示多模態模型與TAIWAN AI RAP平台成果，推動國家級科研資源轉化為產業服務。
國科會主委吳誠文表示，臺灣除強化國家級算力基礎設施，也須掌握自主AI核心技術，透過模型研發、平台服務與應用整合，建立完整創新生態系，提升科技自主能力。
多模態主權AI模型技術分享暨TAIWAN AI RAP亮點成果發表。
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技術方面，中研院資訊所所長廖弘源分享多模態主權AI研發進展，結合YOLO物件偵測與通用行為分析模型（GBA），辨識跌倒、打架等行為及異常事件，並可串接語音辨識進行智慧通報，拓展公共安全與醫療照護應用。學研團隊也展示影像行為分析及中、台、英文混語語音模型，強化在地情境理解能力。
作為技術落地橋梁，TAIWAN AI RAP整合高效能運算、多元模型API、模型微調與評估、開發工具及AI Agent開發能力，降低企業與公部門導入門檻。後續將串聯系統整合商與設備業者，推動多模態模型驗證及邊緣裝置整合。
產業案例涵蓋交通、觀光、資安與知識服務。義隆電子將YOLO部署於邊緣裝置，探索智慧交通與無人機巡檢；酇侯資訊結合遊程規劃及多語翻譯，已有約200家店家上架。奧義賽博以XecGuard提供大語言模型安全護欄；Twinkle AI則推出Twinkle Hub，串接政府開放資料平台逾4.9萬筆資料，支援在地資訊調用。
臺灣主權AI下一階段的關鍵，在於把算力、模型與場域需求接成可持續營運的服務。平台應持續強化模型效能驗證、資料治理與資安防護，並累積可量化的導入效益，協助業者將示範成果轉為可複製、可擴展的產業方案。
