經過一年疫情衝擊，企業與社會對科技的依賴程度達到新高。許多原本還在概念驗證（POC）階段的技術，被迫快速商用化，尤其是 人工智慧（AI）、物聯網（IoT）、超自動化（Hyperautomation） 與 民主化科技（Democratization of Technology）。這一年，科技不再只是提升效率的工具，而是企業與政府維持運轉的核心生命線。
1. AI：從輔助工具變成決策中樞
疫情期間，AI 不只是做影像辨識或聊天機器人，而是滲透到決策與運營核心：
- 醫療 AI：快速篩檢影像、協助藥物研發（如利用 AI 蛋白質摺疊分析）。
- 零售與供應鏈：AI 預測需求波動、動態調整庫存與配送。
- 客服與流程自動化：大量企業用 AI 聊天機器人處理暴增的線上查詢。
落地關鍵：雲端運算成本下降、模型即服務（Model-as-a-Service）平台成熟，讓 AI 成本更易負擔。
2. IoT：從連網設備到實時數據神經系統
IoT 裝置在 2020 年的落地速度超乎預期，因為它們能在「無人接觸」的場景下維持資訊流：
- 智慧工廠：感測器即時監測設備狀態，結合邊緣運算降低延遲。
- 物流與冷鏈：追蹤運輸中疫苗、食品的溫度與位置。
- 智慧城市：人流監測、空氣品質偵測與公共安全管理。
落地關鍵：5G 試商用與 LPWAN（低功耗廣域網）技術成熟，解決了連接密度與功耗問題。
3. 超自動化：從任務自動化到流程自主化
超自動化不只是 RPA（Robotic Process Automation）的延伸，而是結合 AI、機器學習、流程挖掘（Process Mining），讓系統能主動尋找並優化可自動化的環節：
- 銀行在貸款審核中用 AI + RPA 同步處理申請，減少人工審批時間。
- 製造業用超自動化系統自動調整生產排程，應對供應鏈變化。
落地關鍵：疫情迫使企業在人力不足的情況下保持運營效率。
4. 民主化科技：專業能力的全民化
民主化科技指的是 透過低程式碼/無程式碼平台、AutoML、即插即用 AI 工具，讓非專業人士也能完成高階技術工作：
- 市場營銷人員可用 AI 平台自動生成廣告文案與設計圖。
- 業務分析師可用 AutoML 建立預測模型，而不需懂機器學習原理。
- 教師可用互動課程生成工具製作線上教材。
落地關鍵：疫情期間，缺乏 IT 人力的部門必須自己解決問題，推動了工具的快速普及。