端視現今全球產業發展，開始廣泛與更深度地應用大數據去分析，再者再以人工智慧（AI）技術結合，已然是未來主要趨勢。世界各國家無不積極研發巨量資料分析、人工智慧技術去開啟商機。蔡永澤博士認為：AI應用正全面爆發，不論是從工廠智慧製造、金融、醫療、汽車、零售、娛樂、等產業，能夠提供AI技術服務的公司其獲利也必過去更高。所以未來在大數據分析與人工智慧技術領域，台灣企業實因台灣資通訊產業長期偏重硬體，卻忽略軟體研發與相關應用。所以在AI 產業化與產業 AI 化台灣資通訊產業可以行銷世界各國。但在大數據分析、人工智慧兩個區塊，台灣企業卻仍有發展空間。蔡永澤博士認為：台灣若要強化人工智慧競爭力，要朝向 AI 產業化與產業 AI 化，彼此相輔相成，將是台灣產業轉型的關鍵。
疫情後，對台灣而言，AI 產業化很快便可聚集大量的資金、人才。但產業 AI 化的卻仍然有待努力，畢竟各產業如金融、保險、醫療、房地產等，結構、屬性、專業知識對 AI 接受程度亦不同，所以AI 化實困難重重。基此，針對 AI 產業化，台灣科技部定調，日後台灣企業將主攻 AI 半導體終端元件領域。發展 AI 技術，而台灣企業也開始投入，所以蔡永澤博士從另一個角度端視之，AI 產業化，僅需生產少樣的產品，但產業 AI 化，卻得針對不同產業的需求，生產多樣化的產品，難度自然較高。在眾多產業中，最先導入 AI 技術者，當屬零售業。零售業導入的 AI 技術，主要為大數據分析如零售業者根據消費者昔日的消費紀錄，推薦其可能添購的產品，以衝刺業績。蔡永澤博士認為疫情間可以將健康照護產業導入 AI 技術嘉惠病友與醫療從業人員，達成雙贏。根據醫學期刊研究，病友對藥物反應的差異，決定於其 DNA 序列。在可見的未來，醫師在診斷病情時，可先用 AI 軟體，進行病友用藥紀錄、DNA 序列的比對分析，快速找到最合適的藥劑；如此，既可縮短醫師看診、病友就醫時間，還可降低延誤病友病情的機率，減少醫療糾紛。所以台灣在 AI 技術發展，台灣以其優勢，投入 AI 研發，培育更多元的專業人才，才是未來產業的主流。
