攻讀MIT博士期間成立兩家公司，宮書堯創辦Takachar將農村廢料炭化再利用|數位時代 BusinessNext

來自台灣的宮書堯，在美國麻省理工學院（MIT）攻讀博士學位的八年間，接觸 MIT 內的創業計劃，過程中獲得三次 MIT 全球挑戰賽獎、申請三項發明專利，並在東非肯亞創立公司，其中 Takachar 是他集結 MIT 所學技術創立的第二間公司。

「Taka」在史瓦希利文是「廢物」的意思，而「char」則是英文的「碳」，將廢物變成炭， 宮書堯希望用科技的力量，讓農村裡產生的廢物能有近一步的利用。

以廢物製炭概念出發，研發小型、便攜式、低價生物質廢料處理技術

全球農業、森林業產生的生質廢料，大多沒有有效地再運用，根據研究統計，每年浪費的生質廢料價值高達 1.2 兆美元，有時甚至可能會另外破壞環境，例如隨意燃燒會造成霧霾、空氣污染甚至引發森林大火。

這些廢料為什麼沒能被有效利用？偏遠農村中要將這些潮濕、鬆散的生質廢料集中需要花費龐大的運輸成本，因此許多農民選擇將生物質廢料直接燃燒，不做額外的經濟使用。為解決環境與農民所遇到的的困境，宮書堯研發的生物質廢料處理技術，讓廢棄物能變成再利用的木炭。

將玉米廢料放進鐵桶中，並在下方點火，隨著濃煙竄出，冒出火焰，並用鐵蓋蓋住火焰，等待內容物冷卻，大約一小時後完成炭化。這是宮書堯最初利用鐵桶、鋼板製作出的製炭反應爐原型。

在整個廢物製炭的研究過程中，宮書堯嘗試了多種製炭方法，在炭化的化學公式上下足功夫，而反應爐本身的每個組件的設計，都需要考慮如何設計的便宜、容易建造及維修，馬達轉速、空氣流量等設計都必須經過不斷的調整及驗證，測試期間曾因為出氣孔只開一個大洞，沒有考慮到如何接到控制空氣流的儀器上，而差點引發火燒機器的恐怖經歷，然而在經過多年的努力，最後他成功的設計出一個小型、便攜式、低價的反應爐，此外透過反應爐的溫度控制，可以廣泛的利用不同的生物質廢料，像是用米糠、稻稈或是椰子殼...等，透過不同物質都可以產出需要的的炭粉或生物炭肥料。

宮書堯表示目前全世界現有能量產的炭化反應爐價格都相當高，而這項技術最大的創新就在於透過便利攜帶式的設計，讓在偏遠的鄉間廢物，也能透過反應爐就地炭化農作廢物。

針對小型化農業市場，與當地農民合作提升經濟效益

目前 Takachar 將市場瞄準在每天產出三到五噸廢料的小型化農業鄉村，已經在肯亞、印度等地運作。他分享了幾個目前有所成果的例子：像是在肯亞農村裡，過去農民收入不高，只能用低價格、低品質的人工肥料，長久下來造成土壤酸化等問題，但在使用 Takachar 所製造出來的生物炭肥料後，農民收成不僅增加，也達到農業的經濟自主，不再需要依賴大城市的肥料。

另一個例子則是在印度，農村中許多農民將椰子殼炭化，做成濾水器的濾心進行販售，過去他們的做法是直接在地上挖坑洞，將椰子殼丟進坑裡進行燃燒，然而這個做法有兩個主要的缺點：一、產生了大量的二氧化碳。二、燃燒不完全，因此需要的原料量相當大，整體來說效率低、經濟轉換率並不高。

透過 Takachar 的技術，炭化的椰子殼的轉換效率提高，可以大幅降低農民的原料成本，宮書堯表示：「其中一位農民過去每產生一噸的炭需要五噸的椰子殼原料，但透過我們的技術，我們將轉換率提高 5%，降低了農民原料成本，計算下來他每年整體的收入提高三倍左右。」宮書堯更近一步指出，如果以整個印度農村市場來估算，每年可以為印度市場省下約 1.7 萬美元的浪費。

掌握農村市場，期待技術有更多應用

談到 Takachar 的前景與未來發展，宮書堯表示目前將從製造和系統出發，把技術深入農村與當地農民合作，「當農民熟悉技術後，系統就能在當地村落進行擴展，反應爐可以放在拖拉機後面或是安裝在貨車上，因此近一步就可以跟當地公司談合作，像是與拖拉機工具一起販售給農民。」而從長遠目標來看，宮書堯認為科技可以運用在不同生物質上，未來將能應用於大型再生能源、生物燃料、化學合成等不同企業中。

對於是否害怕其他企業來與 Takachar 競爭，宮書堯自信地表示，「以目前的市場狀況來說，大部分公司仍就對於能產生大量經濟效益的生物質廢料較有興趣，較少人關注鄉間的小型廢料。大公司沒有心思做這塊，對我們來說反而是商機，在沒有其他競爭者之下，我們專注將科技帶進鄉間，能夠發展的空間其實很大。」

將心中想法實現，創業是個好選擇

回顧最初創業的起點，2011 年宮書堯在跟著 MIT 史隆商業顧問團到肯亞的旅程中，看到貧民窟路上到處在兜售木炭，了解之下得知當地居民是燒木炭煮飯，然而木炭價格相當高，這讓他開始探索利用廢物製炭的念頭。

為了將想法轉換成實際的行動，他參加了 MIT 全球挑戰賽，在這個過程中慢慢將他推向創業之路。宮書堯分享在過程中的體悟，他表示「創新」和「創業」雖然不同，但兩者息息相關、相輔相成，在有個前所未有的想法又想將其實現時，創業是一個正確的選擇。

創業快問快答

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？
1.對技術和市場進行縝密的分析。
2.以極少的花費及資源進行原型設計。
3.公司的轉型是以客戶需求為出發點。

Q：創業，教會了你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？
團隊是整個商業工作中重要的一環，尤其公司的活動在國外時，招募本地人才變得非常重要，這需要彼此建立信任，因此，我學會了不要急於建立龐大的團隊，而是慢慢地建立正確的網絡，耐心地等待合適的人才。

Q：長遠來看，公司想成為一家何種類型的公司？
預計2019年底有會第一批訂單。有了市場基礎後，我們將擴大技術，提供更好地服務在其他生物質市場，如生物燃料，肥料和大型煤炭混燒的應用中。

《MIT最精實思考創做力：麻省理工教我定義問題、實做解決、成就創客》，遠流出版

團隊資訊

公司名稱：Takachar
成立時間：2015/5/29
產品名稱：Takachar
上線時間：2019/12/31
官方網站｜MeetHub

本文授權轉載ㄗ本文授權轉載自：創業小聚

「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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