【科技評論】林宏文~台灣策略轉型的重要一步,從交大橫跨資通訊與生醫產業的BioICT談起
【科技評論】林宏文~台灣策略轉型的重要一步,從交大橫跨資通訊與生醫產業的BioICT談起
2013.04.17 | 創業

上周末回母校交大參加校慶, 今年交大校慶有一個非常重要的主題,那就是BioICT,也就是要從過去交大最領先的資通訊科技(ICT)產業,轉型進入生醫工程領域,這是交大在台復校五十五年以來,對校務方向及發展做出的關鍵轉折點,也讓交大成為國內能夠橫跨生醫與資通訊兩大產業的唯一大學,對於台灣正醞釀中的產業變革,具有指標性意義,值得在此專欄中討論一下。

這幾年,我在產業界的第一線採訪,清楚看到台灣電子業目前面臨的困境,但同時也感受到生技醫療產業所展現出來的蓬勃商機,因此,許多電子業都積極轉型,其中生醫產業就是一個非常重要的發展方向。

不過,這種轉型其實挑戰很大,因為生醫產業的特性與電子業相當不同,耗時久、認證多、產品生命周期長,與醫材相關的產業,也有不少是量身訂做或小量多樣,與電子業的大量生產也不盡相同。此外,過去這兩個行業的人,不只不對話、不了解,甚至也彼此不信任,要進行兩個產業的融合,絕非簡單之事。

不過,從好的一面來看,台灣在這兩大領域,其實相當具有國際競爭力,尤其是在人才上更顯優勢。多年來,理工與醫學一直是台灣年輕人最嚮往的兩大科系,每年都居大學錄取分數的排行榜前茅,由於長期吸引台灣最優秀人才投入,也造就台灣電子業與醫學水準,均可居世界領先地位。

而且,台灣重視理工與醫科的情況,與很多國家非常不同,在華人世界中也不多見,例如香港、新加坡沒有很強的理工人才、至於中國大陸年輕人則對考醫科興趣缺缺,台灣在這兩大領域累積最多人才及研發能量,也形成產業發展最堅實的基礎。

因此,Bio與ICT的整合儘管困難,但卻是台灣現階段最重要、也最具利基的發展方向。我常想,愈是困難的事情,若能挑戰成功,所創造出來的價值當然就愈高,台灣確實應該為下階段的發展,訂出困難一點的目標,才不致於辛苦建立起來的江山,輕易地就讓競爭者超越。而且,這項艱難任務由最具ICT實力的交大帶頭發起,也的確是實至名歸,未來的成績相當令人期待。

其實,交大整合Bio與ICT的努力早就已經開始,從生醫資訊、生醫材料、生醫器材、生醫科學等四大領域,投入到雲端照護、生醫感測、藥物開發等應用,並著手開發影像、光電、資訊、奈米藥物傳遞、奈米分子藥物等跨領域研究,這些投資都已陸續看到成果。

今年二月中, 交大傑出校友劉文泰教授,歷經二十多年的努力,終於完成電子視網膜的臨床實驗,並獲得美國聯邦食品暨藥物管理局(FDA)的核准,未來在美國將可合法植入人眼,造福因視網膜變性而失明的病患。至於與劉文泰教授一起參與此項研究的交大前校長吳重雨,也將他畢生研究半導體的經驗,投入到視網膜晶片的開發,希望研發出另一種更進步的「新世代視網膜晶片」,希望能讓盲人在看得見之外,還能看得清楚。

為了推動BioICT的轉型工作,兩年前交大就邀請陽明大學校長吳妍華來擔任交大校長,吳妍華本人就是生物醫學專家,在陽明校長任內辦學卓著,到交大後更是盡心盡力,轉型難免牽涉到原有方向目標及組織人事等變動,沒有包袱的吳校長意志堅定、大步邁進,成為交大推動BioICT的不二人選。

台灣一向不缺乏願景,但最欠缺的是執行願景的堅持與努力,除了吳校長的努力外,BioICT的計畫更獲得許多交大校友的支持,許多校友出錢出力,連在校學生都自動發起「交傲計畫」,每人捐出五五O元,也讓交大這次的募款,成為集眾人之力的捐獻,有別於以往單靠一個人或一家企業的型態。總計至四月八日為止,已有六一O人捐款,並募得四.四五億元,預計在交大舊校區蓋一個跨領域生醫工程大樓賢齊館。

目前擔任交大校友會理事長的蔡豐賜,此次號召許多同屆校友慷慨解囊,他邀請同學們到家裡,一個晚上就募得上億元。蔡豐賜過去投入慈善機構做志工,如今則把精力放在交大的BioICT上,他說,以前台灣人捐錢,大部分捐給慈善機構,很少人會捐錢給學校,因為大家都覺得「教育是政府的工作」,可是,許多人把小孩送到哈佛、耶魯等傑出的美國長春藤聯盟,但這些學校辦得那麼好,其實都是靠校友捐錢出力,才能做出傲人的績效。

生活在台灣,我們歷經了兩次政黨輪替,大家心裡都很清楚,台灣的政府已經沒有能力推動什麼改革,所以奉勸大家,就別奢望政府會幫忙做什麼事,以前企業是如此,現在學校也是如此。即使是國立大學,也要自己想辦法籌錢,這次交大的轉型,又再次證明這個令人難堪的事實。

過去二十年,我只要人在台灣,每年校慶都會回學校看看,早期當然是為了採訪,現在則是回去看看熟識多年的學長,並和已逐步邁入中年的老同學聊聊天。許多在科技業奮鬥一輩子的大老們,如今從第一線退下來,難免都要經歷生老病死等苦痛折磨,也讓他們對生醫產業投入更多的關注,不僅想要解決自己的問題,也希望可以造福大眾,這可能也是台灣從電子產業發展到生醫產業,一個順其自然又難以迴避的趨勢吧!

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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