案例01｜Grant Thornton：Aisera 聊天機器人自動化資訊技術服務台
案例02｜EY、PricewaterhouseCoopers、Deloitte：大型會計公司的人工智慧導入策略
案例04｜Changing Precision Technology：以機器人重構手機零件生產
案例05｜Adidas Speedfactory：以機器人壓縮供應鏈時間
案例08｜Creator Burger Restaurant：機器人廚房的產能設計
案例10｜Mahindra & Mahindra：以機器人探索葡萄採收
案例13｜Da Vinci Surgical System：機器人手術與人類控制
| 核心主題 | 主要觀點／方法 | 實務用途 | 重要條件／限制／延伸 |
|---|---|---|---|
| 人工智慧（Artificial Intelligence, AI） | 讓機器執行與人類智慧相關的感知、推理、學習、決策與互動工作 | 支援與自動化企業決策及作業 | AI 是廣泛領域，不等同單一演算法或單一產品 |
| 人類智慧與機器智慧 | 比較人類的認知、感知、推理與學習能力，以及電腦系統的能力 | 判斷哪些工作適合自動化、輔助增強或人機協作 | 不同任務的人機優勢不同，不應預設全面替代 |
| 主要 AI 技術 | 機器學習、深度學習、自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）、電腦視覺與智慧代理等 | 分類、預測、文字／影像理解、互動與流程支援 | 技術選擇應由商業問題與資料條件驅動 |
| AI 決策支援 | AI 可協助分析大量資料、產生洞察與建議，並自動化部分工作 | 會計、財務、人力資源、行銷與營運等職能 | 結果仍需與組織流程、控制機制與人的判斷結合 |
| 機器人技術 | 結合感測、人工智慧／控制與實體動作 | 製造、醫療、農業、服務與自動駕駛車輛等 | 需考慮安全、環境、任務適配、訓練、資安與法規 |
| 協作型／社交型機器人 | 與人共同工作，或進行社交與情緒互動 | BMW 協作機器人、Huggable、Tega、Pepper | 使用者接受度與人的能力都是設計的一部分 |
| 對話式人工智慧／聊天機器人 | 從常見問答與文字比對，發展到學習、對話與後台系統整合 | 資訊技術服務台、客服、行銷、交易與企業流程 | 需要理解使用者查詢、持續學習並與企業流程整合 |
| 企業聊天機器人 | 把訊息介面與服務、交易及協作功能串接 | WeChat 等平台式應用 | 功能廣度不代表每次部署都能產生相同商業價值 |