台湾的人工智能发展得如何根据台湾中研院以美国专利暨商标局（USPTO)公告的美国核准专利作为专利检索来源，并参考“台湾中研院资策会专利地图分析辅助平台”进行的专利检索、分析、数据下载与整理。针对专利检索结果进行分析与调整，最后筛选出22，976件人工智能授权专利进行分析，台湾地区权利人占到其中230件。台湾地区在AI专利布局上的全球占比仅1%，而专利分布过于集中在自然语言处理上，从产业链来看专利集中在技术层，在应用层和基础层上的布局很少，特别是基础层几乎是空白，而应用层则集中在“智能制造”类别上，而在金融、医疗、安防等热门应用领域却几无建树。
来自台湾著名自由撰稿人雁默对265家台湾企业进行的问卷调查，受访企业中有三分之一受访根本没有接入云端，另外三分之一计划接入云端却没有明确的时间规划。
大多数企业还停留在端侧ERP和CRM系统，仅有17％的企业应用上了数据分析，而应用了机器学习的仅有5％。在这样的现状下，大家可以判断现阶段台湾的AI发展和应用在需求端动力是不足的。
- 台湾地区企业云端导入计划调查
- 台湾地区企业IT系统应用调查
通过企业应用需求分析则可以了解到该地区AI发展活力不足的症结所在，总结起来分析有以下几方面原因：
首要是基础层数据资源和云计算、云储存技术的匮乏，人工智能核心技术之发展，使用数据的质与量均为关键，台湾于商业应用与网络服务方面少有规模厂商，这直接导致了台湾地区缺乏数据算力、数据存储资源，硬件资源的缺乏更进一步导致了数据本身的缺乏，在缺乏足以支持的大数据下，无法训练出准确的人工智能模型。
其次是企业应用匮乏。在整个移动时代，台湾深度参与全球化分工，将自己定位在了硬件代工的位置，从而使台湾在移动软件方面相对弱势。人工智能技术应用数据角色攸关成败，电信、金融业者手握大量数据，却对于人工智能技术的导入，难见积极态度；于人工智能技术应用建置，亦欠缺关键桥接能力。此外台湾厂商习惯追求短期成效，岛内厂商多存有短打、速效的心态，偏偏人工智能核心技术发展需要时间，如此将难以在产业扎根。
其三是应用专利布局落后，衡诸美国人工智能技术应用专利布局，领先者皆为美日厂商，随人工智能产业蓬勃发展，专利布局的落后也会掣肘台湾地区人工智能产业的发展。
- 其四是政府亦无前瞻性规划。具有足够数据量的业者诸如电信、金融业者，对于人工智能技术的导入，少见积极态度；于人工智能技术应用建置，亦欠缺关键的桥接能力。Google台湾地区董事总经理简立峰博士曾经在演讲时表示过，由于台湾早期硬件产业的成功，已经形成了硬件思维的固化模式，工程师们习惯了被自上而下地被领导，缺乏开源精神，也就很难适应软件创新。相似的情况也出现在日本，在日本街头会看到大量平成初期建设的自动化装置：贩卖机、用灯光显示座位空余的餐馆平面图。当一个国家或某座城市在某种科技水平下得到满足，并且未来人口水平没有打破这一平衡时，科技发展的动力也会有所丧失。人们满足于自动贩卖机，可能就不需要无人便利店；人们满足于街边的大头贴机，可能就不需要美颜算法。
- 台湾地区AI领域产学存在明显的落差。过去几十年台湾地区在计算机科学上的沉淀，于核心技术算法、统计与数学模型等方面积累了诸多学术成果，美国不少华裔人工智能专家都来自于台湾地区，但这些人才和成果多存于学研单位，台湾软件产业多以系统整合为主，难以有效承接与释放相关能量。或者说台湾学研单位空有一身擒龙之术，却无用武之地。
针对台湾地区在人工智能产业上存在的问题，台湾学研界和台湾当局也各自提出了应对策略。台湾地区资源有限，台湾AI行业从业者也意识到应从自身产业优势与应用需求切入，审时度势、集中资源，避免战线拉的太长造成与先进国家地区的距离继续拉大。