[ 專訪] 億觀生技:精子活動力iPad馬上看,檢測精準不害羞
[ 專訪] 億觀生技:精子活動力iPad馬上看,檢測精準不害羞
2014.10.30 | 創業

不要懷疑,用iPad就可以觀察精子活動力!先前數位時代之前曾經以 iPAD可觀察精子活躍度?億觀台灣首創為標題,報導出自台大實驗室的新創團隊億觀生技。億觀生技開發的iSperm是種豬精子檢測儀器,包含200倍高倍率與一微米解析度的顯微鏡,生物微流晶片與種豬精子分析App,讓一般人直接用iPad mini分析豬精子品質。

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圖說:由左至右為億觀創辦人陳昌佑、蔣存超、林書聖、林建明。(攝影/蔡仁譯)

這樣的成果一開始僅是實驗室裡頭的一堆數據與原型而已,談不上商品。「我們的構想理論上可行,可以登上很棒的期刊,但在紙上「很虛」,我們想把論文變成真正的商品。」陳昌佑說。於是2012年台大應力所博士林建明以及陳昌佑以及碩士蔣存超,與中原大學電子所碩士畢業的林書聖、台大經濟系曾冠穎等五人拿出100萬開始創業。

最近億觀生技的產品iSperm開始小量生產出貨給台灣豬廠,團隊也開始接洽中國與美國的客戶,更吸引不少中國與美國投資人的關注,因此數位時代特別專訪億觀生技創業團隊。

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(圖說:億觀生技iSperm產品簡介圖。)

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(圖說:利用iSperm所觀察到的豬精子圖像。)

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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2014創業小聚年終盛事!12/9-12/10 MeetTaipei創新創業展
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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