半導體轉行到農業科技!畢士大生技開發零汙染生物農藥,打擊稻田大敵福壽螺
半導體轉行到農業科技!畢士大生技開發零汙染生物農藥,打擊稻田大敵福壽螺

創業小聚#99,AgriTech Revolution——新世代農夫,用科技收成!
畢士大生技創辦人鄧玉立將擔任分享講者,兩人同行享6折優惠,點擊連結報名

你知道一隻福壽螺成螺一個晚上可以吃掉一平方呎的稻米嗎?

原產於阿根廷的福壽螺,民國六、七○年代被業者以食用為目的引進台灣養殖,後因口感不符合民眾食性,失去經濟價值的福壽螺被大量任意丟棄、流放野外,挾持外來種的繁殖優勢,福壽螺迅速攻陷了台灣的田埂池塘。由於其適應力強,且幾乎食遍水中綠色植物,危害水稻、茭白筍等農作物,而為進一步防治螺害,農民加重噴灑農藥,除了作物本身有藥物殘留的疑慮,化學物質經由土壤或地下水道等方式散布在生態環境中,也造成不少問題。

福壽螺問題遍及亞洲各國,連美國加州、德州等稻米產區也深受其害,但過往傳統解決方案不是成本過高,就是會有化學殘留問題,畢士大生技創辦人鄧玉立(Andrew)看準市場缺口,開發安全天然的緩釋農藥-螺麥皂,解決福壽螺吃掉水稻幼苗的農害,以及後續引發的環境危機。

零殘留、無公害!還能精準控制藥效天數

鄧玉立表示,現代的作物產品每個部位有其利用價值,如稻稈等不可食用部分也會製成肥料或飼料再利用,因此只要作物沾染上農藥,化學殘留物都可能會再回到土地,被土壤吸收後經由雨水回到海洋,造成生態系循環不止的汙染

畢士大生技開發的螺麥皂,主打百分百可分解生物材料,零殘留也沒有公害,只要將藥劑施撒在水稻根部約2-3公分水深處,透過獨家的緩釋技術,能有效控制藥效天數。「這就像小時候感冒需要一天吃三次藥,但現在出現24小時藥效的感冒藥後,媽媽就不需要時時叮嚀!」鄧玉立說。

一般來說福壽螺的防治期約15-30天,但只要21天水稻秧苗就能成長至福壽螺咬不動的程度,而目前螺麥皂的藥效能達8天,鄧玉立有信心將天數延長至21天並達成95%的福壽螺滅減率

除此之外,螺麥皂具有高度相容性,就算農民同步施放其他藥劑,也不會影響其藥性,對非目標生物更是沒有危害,農民可將稻田做額外用途,如北美有客戶會在水稻耕作一期後,在稻田內養殖蝦子,透過精準配方和精準時間控制,提高農地的附加價值。

半導體轉行到農業生技,創業心態:別害怕不了解

其實這並非鄧玉立第一次創業,在美國時就曾在半導體產業創業並成功出場,後來在僑界認識有意從事生物技術領域創業的夥伴,尋求鄧玉立過往經驗的合作,雖然當時共同商討的產品沒有走到最後階段,但也讓鄧玉立從半導體產業轉往生技農業領域,開拓不一樣的天空。

畢大士生技除擁有緩釋技術專利,包含API有效成分尋找、控制釋放材料的配方以及數位傳感器都在研究開發範圍,目前的商業模式為畢士大生技掌握核心技術,將產品授權外包給製造商,而後透過經銷商或農業電商販售,主要販售地區為台灣和馬來西亞。日前奪下泰國「Startup Thailand 2018」新創競賽冠軍,也有助於打開80%為農業人口的泰國市場。

在2019年,畢士大生技最重要的目標是取得100萬美金的募資,預計用來實際試驗,將產品藥效提升至21天,也有意將產品線擴大,例如在相同的場域,但目標對象換成非軟體動物等,透過技術不停的試驗及提升,未來可應用的場域將擴增至花卉、果樹。

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畢士大生技總經理鄧玉立帶著第一次創業成功的經驗,從半導體產業轉至農業生技領域。
圖/ 賀大新攝影

雖然是半途出家到農業生技領域,鄧玉立秉持「農業可以不了解,但不能害怕」的心態,持續嘗試更多更好更友善環境的解決方案,並將目標著眼於建立精準農業生態系。

創業快問快答

Q:就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?
百分之百生物可分解材料,緩釋技術專利,以及將近95%的成功率。

Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?
資金。
另外,由於長期在美國發展,對台灣創業圈包括天使投資人較不熟悉,建立在台灣的人脈也是當前需要做的事。

公司資訊

公司名稱:畢士大生技股份有限公司
成立時間:2015/12/30
產品名稱:螺麥皂
上線時間:2018/11/1
官方網站新創資料庫

本文授權轉載自創業小聚

關鍵字: #Meet創業之星
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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