長榮大學RFID追蹤管理疫苗|數位時代 BusinessNext

打針吃藥是極為普遍的醫療行為，但因此導致的醫療過失卻時有所聞，造成對健康甚至是生命的威脅。長榮大學RFID研究中心就在疾病管制局的委託之下，展開了「RFID疫苗追蹤管理計畫」，希望能藉此建立更好的國家級公衛體制。

值得一提的是，長榮大學是國內第一所取得EPC Solution Provider 會員資格的大專院校，成立迄今只有兩年半，但已完成多項RFID醫療應用，包括彰化秀傳醫院的溫度防疫計畫與台中醫院肺結核隔離病房的病患管理控制。

長榮大學無線射頻辨識RFID研究中心主任張晴翔博士表示：「台灣是全球將RFID應用於疫苗的首例，應用範圍也最廣，涵蓋從生產到施打的完整週期，而且兼具疫苗與溫度控管的能力。

**即時且主動的溫度控管機制
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台灣有高達九成的疫苗經由代理商進口，但本次計畫所選定的日本腦炎疫苗正好可由國光生物科技公司在國內自製，因而得以從最源頭的生產作業著手，採用RFID標籤取代現行的紙標籤，以便執行接下來一連串的控管作業。

每年定期於三至五月間施打的日本腦炎疫苗，必須在前一年度製造完畢入庫並通過疾管局驗收，當年二月再以配備有冷藏櫃的物流車，在一週內配送至島內外共計25個縣巿的衛生局進行庫存，然後再以每月一次的頻率向下配送至衛生所或特約診所，以便進行施打。

在運輸配送的過程中，最重要的就是疫苗保存溫度的控管。過去，每箱疫苗裡都有冷藏卡以顏色來顯示保存溫度的變化，並做為驗收的依據，物流車裡也以單點取樣的作法來紀錄車體溫度，不過，這兩種作法都無法即時且主動地反應溫度的變化。事實上，空運至離島的疫苗就曾因保存溫度不符條件而整批被退，但卻查不出哪個環節出了問題，徒然造成不必要的損失。

張晴翔主任說明，以RFID溫度標籤來取代冷藏卡，每箱疫苗裡皆配置有四個溫度標籤，經由物流車安裝的Wi-Fi及3G網路，主動地回饋溫度資訊。一旦溫度出現異常，則會警示司機即時處理，啟動緊急應變機制，避免問題擴大。

**強大而完整的雙向追溯能力
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以RFID標籤來管理疫苗可深及品項層級（item level），也就是說，每支疫苗都有自己的品項標籤，100劑疫苗就有100個序號，不同於商品條碼或生產批號等一體適用的作法。

張晴翔主任強調，RFID標籤的一大功用，就在提供雙向追溯的能力，解決目前只能做到正向追溯而無法逆向追溯的問題。舉例來說，針對一次可施打20人的大容量疫苗，若有其中一人出現過敏反應，即可透過RFID標籤逆向追溯施打同支疫苗的其餘19人，主動追蹤其是否有相同問題。

而且，RFID標籤還可結合讀取器，自動執行盤點庫存的功能，並將醫院及衛生所的庫存資訊即時回傳至各縣巿的衛生局，取代現行每週/月以手寫報表盤點的作法。同樣地，溫度標籤亦會定時地回傳資訊，確保疫苗的保存條件及品質。

更重要的是，藉由RFID標籤來落實標準作業流程（SOP），解決城鄉差距導致的公衛缺口，以及人為疏忽造成的注射問題。目前，必須依賴三讀五對來辨識疫苗與注射者的資訊，未來則可藉由RFID標籤讀取器、健康手冊及疫苗的RFID標籤進行三方比對，任何錯誤皆以聲音或訊息警示，杜絕人為缺失。

**高效能、高可靠度的單一管理平台
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在以RFID品項標籤及溫度標籤來追蹤管理疫苗的過程裡，將會持續地流入大量的資料，包括25個衛生局與390個衛生所的日盤點資訊，資料負荷相當重；同時，還要兼顧多倉、多設備與遠端網路管理，管理思維完全不同於訂量之類的交易資料。

張晴翔主任指出，長榮大學選擇BizTalk Server的RFID解決方案做為收集及過濾資訊的單一管理平台，一方面是因為它可支援異質網域及基礎架構，而且提供強大的遠端設備管理能力；另一方面，正是由於它的高效能及可靠度，足以支應當前及未來的龐大資料量。

而且，除了成熟而完整的產品技術，透過與微軟技術中心（MTC）的互動，交流RFID技術的資訊，協助長榮大學快速確實地評估如何將RFID技術整合於既有的計畫發展成果。

RFID疫苗追蹤管理計畫預訂於今年十月模擬上線，並選擇台中巿與台南縣做為兩個示範點，以兼顧城鄉的應用情境與實務需求。以RFID標籤來提升公衛品質與預防注射的安全，不僅是台灣的第一步，更是領先世界的第一步。

單位：長榮大學RFID研究中心
解決方案：RFID疫苗追蹤管理計畫
使用的軟體及服務：[BizTalk Server 2006 R2,SQL Server 2005](http://BizTalk Server 2006 R2,SQL Server 2005 )

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。