[ 專訪] 億觀生技：精子活動力iPad馬上看，檢測精準不害羞|數位時代 BusinessNext

問:可以先簡述一下種公豬的產業生態嗎？

在目前的生態中，種公豬場，把精液配種，送給母豬場做人工授精，最後養成肉豬再拿去賣，這是專業分工。一般而言大型豬場（台灣約有30多家，規模約一千頭豬起跳），一隻種公豬一個星期會採精兩次，一次200 CC左右，豬精液很濃，會稀釋販售，再販售給種母豬廠做種母豬的人工受精。除了採集精子，大型豬場也會檢測豬精子的品質。目前種公豬的精子檢測，一天需要檢測20頭種公豬，算20次精子。

根據台灣畜產試驗所的豬精子體能檢測技術簡介「種公豬的繁殖能力高低會影響到母豬產仔效率，進而影響到養豬產業的肉豬生產成本。舉例而言，一頭公豬使用兩年，可生產1,900多頭仔豬，這頭公豬對整個豬群性能改進之影響極大。一頭種公豬身價往往高達20萬元以上，種豬提供優良的遺傳性能，必需透過精子來傳遞至後代，公豬精液的品質也反映出公豬產精性能好壞。」

問:iSperm的核心競爭優勢在哪裡？

競爭優勢一：檢測軟硬體設備成本大幅降低。
傳統豬精子品質檢測需要購買30-50萬元的顯微鏡、10多萬元感光元件與電腦，一套入門級硬體設備約50萬元起跳，而且還很笨重無法攜帶，但我們結合市售的iPad mini，自行研發「行動可攜式」設備，附加自己寫的檢測行動應用APP，整個軟硬體整合裝置的成本大幅降低到三萬元。更重要的是，雖然體積縮小，成本降低，但準確度卻沒有被影響，我們也比照過國家級實驗室，準確度是一樣的。

競爭優勢二：不需專業人員，人人皆可操作。
傳統的設備檢測程序複雜，必須要懂得「取樣與定量」，以免影響數據的準確度，但我們把操作程序簡化，僅需三個步驟（沾取精液，把外掛裝置套在iPad mini上，打開App看檢測數據）就完成精子檢測，因此沒有受過專業訓練的豬農也可以自己操作，不會影響數據準確度。

競爭優勢三：行動化。
「行動化」檢測是我們的優勢。不是所有豬場都有實驗室，有很多豬場沒有特定專業人員，設備很小，很簡單，老闆可以隨時自己檢測，不用回到實驗室。

問：這個產品為產業帶來什麼樣的價值？

過去這些硬體與軟體軟硬體的實驗室建置費用很昂貴，因此小型的養豬廠省去科學化檢測。靠肉眼在顯微鏡下，自行判斷精子活動力，覺得肉眼有看到100隻之內有50隻在動，活力就是50%，其實這並不夠科學化。因此我們把實驗室專業人員需要做的事，「簡單化」讓一般人也可以做，把昂貴的硬體設備「變便宜」讓平民也可以買。

面對全球貿易化後可能的傾銷，我們希望在種豬配種端，有更科學化的養殖，讓產業升級，更有競爭力，節省飼料與時間成本，找到最大效益。用自動化，數據化與科學化的模式幫助台灣養豬業升級。

問:目標客群是誰？市場潛力有多大？

種公豬廠與種母豬場，不論規模多少，都是我們的客戶。種公豬廠出貨端：精液出廠品管：種公豬例行販售精液，成為品管精液的工具，濃度夠多，活力夠好。利用更準確的數據，把種公豬的精液稀釋成更多管精液來賣，多賣一管就可以賺150元，檢測人員也不用經驗，我們的檢測耗材一個才30元。

而種母豬廠進貨端：受精之前，原廠進貨後，確定精子沒有問題，才做人工授精。舉例來說，若打進某頭母豬身體裡的精子是空包蛋，那母豬一個月才發情一次，就必須要等到下次發情期才能配種，那中間就必需多付28天，約一千元的飼料成本，養這頭母豬，若使用我們的產品，這頭母豬一個月耗材費用是30元，就可以避免空包蛋的情況發生。

台糖已經下訂一千套的晶片，正在測試產品，「卜蜂」與「福昌」等豬場也是我們的客戶。全台有6千到9千家豬場，約500多萬頭頭豬，2萬多隻種公豬，而中國市場更驚人約有10億頭豬。我們認為台灣一年約有260萬美元的市場發展潛力，而中國約有8千萬美元。

問:請問可以提高母豬受孕率嗎？

老實說，並沒有辦法很顯著地提高種母豬受孕率。因為種豬精子品質只是影響「受孕率」多種因素中其中一種。除了種公豬的精子狀況，種母豬的受孕率還會受母豬發情時間與身體狀況影響。我們並沒有辦法掌握母豬的狀況。但我們的產品能確保種公豬精子端品質並沒有問題，在配種過程中，確保母豬受孕率在一定區間內，可以「穩定」種母豬的受孕率，避免打進母豬體內的種公豬精子是空包蛋或死精的狀況。

另一個價值是，廠商養了種公豬一年下來，可以知道種公豬產出的有效精子數與精液量是多少，確保設備、飼料與人力等投資有回本賺錢，避免養到沒有賺錢的種公豬，追蹤公豬是不是需要淘汰了。

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「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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