2026 地方型 SBIR AI 導入與數位轉型申請攻略：系統採購和創新研發差在哪裡？

想用 AI 改善客服、導入自動化，甚至開發自己的智慧製造平台，能不能申請地方型 SBIR？關鍵不是「有沒有使用 AI」，而是企業是否提出具有創新性的研究開發課題、具體技術突破方式與可驗證成果。這篇從 2026 年官方公告出發，帶企業區分工具採購、客製化系統與真正的創新研發。

先說結論：單純訂閱軟體、導入現成 CRM 或購買 AI 工具，不能僅憑「使用新科技」推定符合 SBIR。若提案有明確的技術問題、研發方法、比較基準及查核指標，才較能向委員說明創新研發實質；是否准予補助仍以所在地、年度申請須知與審查結果為準。

2026 地方型 SBIR 對 AI 與創新研發的基本定位

桃園市政府 115 年度地方型 SBIR 計畫簡介指出，提案須具有「創新技術研發」特質，技術或產品指標須具有創新性或能提高國內產業技術水準；其領域包括電子資通與創新服務等。官方審查重點涵蓋計畫創新、研發能力、實施方法及預期效益。

臺中市 115 年度地方型 SBIR 公告的受理領域包括金屬機械、創新服務、民生化工、生技醫療與光電資通，並採書面與簡報審查。換言之，AI 與數位轉型可能切入不同領域，但不是只要有 AI 字樣就自動符合。

比較項目	中央型 SBIR	地方型 SBIR
辦理機制	中央計畫及其年度申請須知	由各縣市當年度公告與契約管理
提案重點	以創新研發內容與對應階段要求為依據	以地方公告界定領域、資格、創新性及查核
申請文件	使用中央型官方對應階段格式	使用申請縣市當年專用格式
雲端與軟體費用	依年度經費科目審查	不得將中央費用規定直接套用至地方型

實際撰寫時應先鎖定申請城市，再核對該年度「計畫申請須知」、「計畫書格式」與「會計科目」。若官方未明確核准某項支出，不能自行當作可認列費用。

一般系統採購、客製開發與創新研發，差在哪裡？

情境	研發性質初步判斷	企業該準備的證明
採購現成 CRM、ERP 或聊天機器人	偏向工具採購與例行導入，不能直接視為研發	採購清單、目的與既有功能說明
將現有工具串接 LINE、表單及後台	需判斷是否僅為例行系統整合，或確有尚待解決的研發難題	差異化架構、技術瓶頸、原型與測試紀錄
研發可跨噪音環境辨識瑕疵的新式模型流程	若具有明確創新課題與驗證，較有條件提出研發論證	基準測試、資料集、方法、指標、比較實驗

以上是編輯用途的初步診斷，不是核定標準。審查機關會依具體技術內容及申請須知認定。

案例 A｜只是導入既有工具

假設案例：零售業花費預算購買既有 AI 客服 SaaS，僅設定知識庫和客服回覆模板。這個情境主要屬於採購和操作設定，難以單靠「AI 客服」四個字說明研究開發的新穎性。

案例 B｜有客製化，但尚未證明創新

假設案例：旅宿業整合預訂後台、LINE 與庫存管理。即使客製開發需要程式設計，仍應先問：這是否只是常見 API 串接？企業提出的新方法究竟解決了何種現有技術無法滿足的問題？

案例 C｜具有可驗證的研發問題

假設案例：製造業面對低光源與反光金屬表面，既有瑕疵辨識模型誤判偏高。企業提出光學前處理及模型訓練的新組合，計畫以一致的測試集驗證準確率、漏判率與處理時間。此案例較能形成完整的研發假說；但能否通過仍須依實際創新性與申請規範審查。

AI 研發計畫書怎麼證明創新性？

比起寫「提升效率、降低成本」，更有效的寫法是以「現有問題 → 技術方法 → 比較基準 → 量化指標 → 驗收證據」建立可檢查的證據鏈。

計畫段落	不建議的模糊寫法	較具體的替代寫法
研發問題	導入 AI 提升良率	在指定材料及光源下，現有模型漏判率超過企業驗證門檻
研發方法	開發智慧 AI 平台	比較影像前處理 A/B 及模型結構的測試結果
成果指標	系統更準更快	在相同測試資料集記錄精確率、召回率、單筆推論時間
查核佐證	完成平台即可	保留版本、測試報告、測試資料摘要與重現方法

建議讓基準值與目標值都能追溯到內部測試。尚未取得的測試結果只能寫成預定目標，不應包裝成既有成果。

AI 資料治理、智慧財產權與資安如何規劃？

企業使用客戶資料、製程照片、個人資訊、雲端 AI 服務時，應處理資料合法來源、使用範圍、權限及保存方式。委外開發還應在契約釐清原始碼、模型權重、資料集、第三方套件、授權與交付條件。

• 確認資料來源與目的，避免把未經授權的個資或營業秘密直接投入外部 AI 系統。
• 區分自行開發成果、第三方 API、開源模型與委外廠商既有技術。
• 規劃測試環境、權限分級、異常紀錄與備份方式。
• 對資料使用及研發交付文件做版本管理。

如何設定查核點與測試證據？

應由技術問題出發，定義「看得到、測得到、能重現」的里程碑。以下為假設案例的工作設計，不是官方要求的統一門檻。

里程碑	預定交付	可供查核的證據
M1｜需求與基準建立	需求規格、既有流程與測試基準	需求文件、資料集說明、現況測試
M2｜原型與迭代	模型或系統原型 V1	版本記錄、單元測試、技術報告
M3｜比較驗證	改善前後同條件比較	實驗配置、指標表與測試報告
M4｜情境試行	現場情境測試與問題修正	試行記錄、操作日誌、改善報告

應將關鍵指標與正式核定的計畫書、審查意見及查核表保持一致；若要修改內容，須先依申請縣市契約與變更程序辦理。

雲端算力、AI API、軟體授權費能列補助嗎？

不能一概而論。模型 API、GPU 雲端服務、既有軟體訂閱、設備使用、委外研發及人員薪資可能分屬不同費用性質。是否可以編列、採何科目、限額及所需憑證，必須依當年度申請縣市之會計規範及核定預算確認。

項目	常見實務用途	送審前應確認
雲端 GPU / API	模型訓練、測試或推論	科目、計畫相關性、用量紀錄、付款佐證
軟體授權與 SaaS	設計、管理或測試工具	是否僅屬一般營運、可否認列及期間
委外模型開發	特定研發技術或測試	委外範圍、驗收、智慧財產權與核定預算
研發人員薪資	企業內部技術工作	人員資格、薪資證明及工時分攤要求

避免將網站行銷、廣告投放、例行客服軟體或一般訂閱服務直接當成研發成本。即使企業確實支出，也不代表符合 SBIR 的補助用途。

創新服務如何做小規模試行？

對服務業來說，研發不只測演算法，也要測試整套服務能否運作。適合使用封閉測試、試行門市或有限對象測試，但需視年度計畫書與查核要求決定實際形式。

驗證層面	可觀察指標	證據形式
技術	錯誤率、處理速度、系統穩定性	測試日誌、版本與監測報表
作業流程	人工介入次數、作業時長	流程紀錄、前後比較
使用體驗	完成率、失敗節點與回饋	訪談紀錄、匿名分析
商業可行性	試用留存或服務使用情境	試行分析、限制條件與改進建議

申請前 10 項操作清單

• 先確認企業所在地與該縣市 115 年度是否仍有受理窗口。
• 下載該縣市當年度申請須知、計畫書與會計規範。
• 寫清楚目前技術或服務的限制，避免只有採購需求。
• 說明創新方法及與現行產品、競品或既有方案的差異。
• 保留可重現的基準測試和假設。
• 設計分期原型、技術測試與量化查核點。
• 列明研發團隊、合作廠商角色及成果權利。
• 區分一般營運成本、研發支出與待核定項目。
• 檢查市場情境、個資使用與資安風險。
• 確認公告截止日、送件方式、正式附件及預算格式。

地方型 SBIR AI 導入 FAQ

Q1：購買 ChatGPT 或 AI 訂閱就能申請 SBIR 嗎？

不能僅憑訂閱工具判定符合。需有可說明的研究開發內容，且費用是否認列也要依當年度縣市會計規定。

Q2：系統整合可不可以算創新研發？

須檢視是否存在實質技術突破，而非一般例行串接；請提出具體技術瓶頸、研發方法與驗證。

Q3：沒有專利能申請嗎？

是否強制要求專利應以各縣市當年度資格及評審規定為準。創新性可從技術比較與實驗證據說明，不應憑空宣稱必須有專利。

Q4：網站製作、SEO 或廣告費能編列研發補助嗎？

不可直接將一般行銷、網站營運支出視為研發補助科目。若涉及創新服務研究，仍需個別核對計畫內容與會計規範。

Q5：可以把研發全部外包嗎？

各地對研發能力、委外比例與費用科目可能不同。企業須說明自身研發角色及具體交付與驗證責任，不能預設可全額外包。

Q6：2026 桃園與臺中還能申請嗎？

依官方公告，桃園 115 年度截止日為 2026 年 6 月 1 日中午 12 點；臺中 115 年度截止日為 2026 年 6 月 26 日中午 12 點，兩者截至 2026 年 10 月 11 日均已截止。其他縣市及下一年度應另查官方公告。

Q7：AI 測試成果如何避免被認為只是展示？

提交測試條件、比較基準、樣本說明、錯誤分析與數據紀錄，而不只是漂亮的系統截圖。

結語｜把 AI 導入需求轉成可驗證的研發計畫

AI 是工具，不是補助資格的保證。對企業而言，最重要的是釐清尚未被解決的技術問題，提出可實作、可測量、可追溯的研發方法，再依縣市公告整理文件與預算。

 數位果子科技有限公司 提供網路行銷、SEO 內容規劃及 Google／社群廣告投放服務，協助企業在產品與服務逐步成熟後，建立搜尋曝光、精準受眾觸及及客戶轉換策略。相關服務不代表 SBIR 申請輔導或補助通過保證。

資料查核機關：桃園市政府經濟發展局、臺中市政府經濟發展局、經濟部中小及新創企業署。官方資料查核日期：2026 年 10 月 11 日。各年度與各縣市規定請以正式公告及核定契約為準。