[2017 AAMA 暨創業小聚年會] 億觀生技創辦人林書聖:創業之前,不知道什麼叫做哭
[2017 AAMA 暨創業小聚年會] 億觀生技創辦人林書聖:創業之前,不知道什麼叫做哭

林書聖真正開始學做生意是從這張照片開始的。開始創業以後,覺得「禍兮福所依,福兮禍所伏」是真的,福禍通常都是雙至的,機會來臨時也通常就會伴隨著風險。

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圖/ 林書聖

當林書聖還在唸博士班的時候,就一直想要做能夠幫助別人的東西。早期做癌症研究,針對癌症病患身上抽出的檢體用藥,看哪一種癌症藥對病患的癌細胞最有效,進一步幫助醫生判斷病患要投哪一種癌症藥和多少劑量。後來這個研究結果進入臨床實驗,不過基於某些生物原理,最終還是失敗了。

隨後有醫生問,既然可以研究癌細胞,那可不可以研究精子細胞,做一個家用精子品質檢測儀,幫助不孕症患者?於是林書聖和幾個實驗室的學長、學弟,多年來在多次實驗和量產失敗下,終於做出可以用手機來觀察精子細胞的產品,不過接著才是痛苦的開始,開始找錢的過程,卻屢遭創投拒絕,因為他們不相信有人會在家觀察自己的精子品質,就在快要做不下去的時候,又有人問,「既然可以看人的精子,那可不可以看豬的精子?」。

林書聖這個做研究的人,從來沒看過種豬長什麼樣子,即使小時候看過大人「牽豬哥」來給母豬配種,但從來沒有想過其中的商業價值,在他的刻板印象裡,以為農民都是很窮的,都是需要被幫助的。為了研究「觀察種豬精子對豬隻繁殖」的商業價值,來到照片中的這一家豬場拜訪過後,他見識到了科學農業的產值與專業,全台灣約有六千家養豬場,大約有500萬頭豬,60萬頭種母豬,3萬頭種公豬,一頭種公豬一個禮拜要「產出」兩次,照片中的那頭豬,身價約為台幣幾十萬,而這家豬場,有著超過4000頭這樣的豬隻。更別說在中國,有將近6億頭豬⋯⋯。

他才發現,農民不是那群需要人幫助的人,他自己才是需要被幫助的人。

看見了商機,林書聖跟創業夥伴湊了一些資金,以夥伴家樓上的頂樓加蓋為辦公室,開始了創業之路。

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圖/ 林書聖

回顧一路以來,林書聖從園區出來到工研院,當時的同事說他瘋了;離開工研院出來念博士做研究,女朋友也說他瘋了;離開博班去創業,又被媽媽說他瘋了。當資金燒盡要申請青創貸款,連媽媽都不願意替自己做保,林書聖笑笑的說:「你覺得自己很苦,但看到對面的(夥伴)會很想笑,因為他比你更苦⋯⋯。」卻可以想見他當時的心情:第一次覺得人生那麼痛苦,錢賠進去、博士研究也做不太出來、覺得快撐不下去、一個禮拜裡有兩到三天會想要放棄⋯⋯。可是,為什麼還是沒有放棄?

有一天林書聖上班的時候,在辦公室樓下碰到夥伴正要騎腳踏車帶著後座的女兒去上課;而這位夥伴的太太除了自己的工作,有空的時候還要幫忙公司的產品出貨做包裝;另外一位夥伴則是週末都帶著女兒來加班,女兒累了,就讓她睡在辦公室的長桌上;還有一位夥伴的太太在懷孕的期間,一邊幫忙一邊忍受悶熱的的頂加環境,開口拜託林書聖一件事情,竟然只是要他幫忙去買一碗冰⋯⋯。林書聖心想,這些人這麼苦了都帶著小孩跟著你,你又有什麼資格說苦?

林書聖跟夥伴在頂加的日子,一直到時代基金會的Garage+來邀請團隊進駐,才終於結束。

「博士讀冊無效,還是來豬寮。」「不錯喔!電腦還可以選精蟲!?」這是林書聖拜訪一家一家豬場,得到的反饋。RD出身的他,只會做研究,不會看市場,不會定價格,也不會賣東西。賣東西對他來說更苦了,因為他發現:「(我們)做得出東西是一回事,(豬場)之前說會買一回事,但真的拿錢出來買又是另外一回事。」很多豬場到最後去拜訪才發現:「原來他不會買」。

拜訪豬場也不是那麼容易,礙於防疫問題,不是想去就去。最後花了幾個月跑了六七十家豬場,林書聖練就了只要觀察飼料桶大小、豬場環境、老闆的年紀,就知道自己能不能把商品賣出去。只是,感覺看似成了,但是訂單量還是養不活公司;雖然有中國經銷商協助進入中國市場,但因為碰到了錯誤的合作對象,被騙被拐被威脅,錢燒完了,花了一年的時間只學到了中國市場經驗。

那時候林書聖曾做夢預見一個場景:坐在對面的學弟告訴書聖,公司的戶頭資金不足,下個月薪水會發不出來。醒來後發現是夢,但焦慮是真實的,這個場景,到了隔月竟然真實發生。

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圖/ 林書聖

後來在北京碰到了創投,生意有些起色,但資金又快要燒完了。參加完照片中這場朋友的婚禮,林書聖的心情從天堂掉到地獄,因為當時交往10年、論及婚嫁的女友,對他提了分手。林書聖想飛到國外挽回,卻突然覺得全身奇癢無比,看了醫生才發現,是俗稱「皮蛇」的帶狀皰疹作祟,而且已經嚴重到需要住院的程度。他說,人生最痛苦的事情是想睡卻睡不著,連續一個半月,除了身上很癢,連呼吸都會痛,為了讓自己能夠入睡並且鍛鍊抵抗力,林書聖每天跑5公里,卻還是一樣半夜兩點睡,四點醒來。半夜醒來的時候就覺得,天很黑、很安靜,好像只剩下自己,覺得被世界遺棄。有一天半夜林書聖醒來後,站在11樓的窗口「思索人生」,撥了三通電話,直到第三通電話,才與當時正在準備出國,整理行李的朋友通上那通救命電話,盡情抒發了心情,然後一個人在家痛哭一場。

就這麼繼續撐下去,直到拿到新一輪的投資,終於替公司一解燃眉之急。

從小到大都很樂觀的林書聖,在創業過程中也都沒有想太多就直接去做,他用自己的青春、健康、愛情換來一紙投資,然而創業之前不知道什麼叫做哭的他,卻在簽完合約的那天,跪在地上痛哭了起來,因為面臨著「用了很多東西換了這張(投資合約)進來?」與「只是如果沒有拿到投資,我的公司也倒了。」的兩難,這才明白,做產品難、賣產品難、找資金難,背債很痛苦,原來做生意,什麼都是要用換的。

想聽更多這些不為人知的創業故事嗎?

2017 AAMA台北搖籃計劃暨Meet創業小聚年會

日期時間: 2017.06.23(五) 大師論壇 13:0018:30;年會晚宴 18:3021:00
活動地點: 台北三創數位生活園區
活動資訊: 2017 AAMA台北搖籃計劃暨MEET創業小聚年會

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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