比現有強10倍!中研院篩出新抑制劑,有望在體外控制新冠病毒複製
比現有強10倍!中研院篩出新抑制劑,有望在體外控制新冠病毒複製

面對新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情在全球造成的世紀危機,各國皆卯足心力,希望儘快研發出快篩試劑、抗病藥物及疫苗。

而台灣學、研界於今(10)傳來好消息,中研院研究員從上百種化合物中,篩選出新冠病毒主要蛋白酶(main protease,又稱3C-like protease)抑制劑,可在體外抑制新冠病毒複製,其中最好的抑制劑對比已知的抑制劑強10倍。

更令人感到興奮的是,新冠肺炎新藥的研發,奠基於17年前SARS專案的研究。台灣在SARS疫情中曾跌倒,但重新站起來的同時,不忘從中汲取寶貴的經驗。

新藥比現存已知抑制劑強10倍,但仍須經過動物及人體實驗

台灣學研界於今年2月中,由中央研究院院長廖俊智召集學研單位參與COVID-19合作平台,也陸續發表如合成瑞德西韋、研發快篩抗體等振奮人心的消息。

(圖)梁博煌實驗室.jpg
研究員梁博煌從上百種化合物中,篩選出新冠病毒主要蛋白酶(main protease,又稱3C-like protease)抑制劑,比現知抑制劑的效果強上10倍。
圖/ 科技部新聞組

任職中研院生化所的研究員梁博煌在研發抗病毒新藥的任務上,獲得重大的進展,他從上百種化合物中,篩選出新冠病毒主要蛋白酶(main protease,又稱3C-like protease)抑制劑,並由中研院生物醫學科學研究所研究員林宜玲、基因體研究中心研究技師詹家琮及台灣大學醫學檢驗暨生物技術學系教授張淑媛(台灣第一位把新冠病毒分離出來的團隊)等團隊證實,此強效的蛋白酶抑制劑,可在體外抑制新冠病毒複製,其中最好的抑制劑對比已知的抑制劑強10倍。

在成為真正抗COVID-19新藥前,雖然尚需經過動物及人體實驗 ,但可在短時間內找到候選藥物,已經顯示台灣在面對病毒短期緊急應變能力上的量能。

SARS打下的研究基礎,利於開發COVID-19新藥

有關新冠肺炎新藥的研發,奠基於17年前SARS專案的研究,集合了中研院前院長翁啟惠、台大化學系教授方俊民團隊的藥物合成、研究員團隊建立的表現純化與快速篩選抑制劑方法、及王惠鈞前副院長解析SARS蛋白酶與抑制劑的共結晶結構,復經過多年持續的努力。

SARS疫情當年培育的博士生亦投入抗COVID-19的研發團隊:如中興大學獸醫系副教授郭致榮(研究員梁博煌的博士生)、中研院生化所任資深科學家博士李政忠(院士王惠鈞的博士生)、及中研院化學所助研究員謝俊結(教授方俊民的博士生),皆快速投入表現純化新冠病毒主要蛋白酶(12個胺基酸異於SARS主要蛋白酶),並篩選出具強效的蛋白酶抑制劑,取得共結晶結構。

在全世界對抗COVID-19新藥開發競爭激烈上,此項結果後續開發的藥物,將發展成抗新冠肺炎新藥。

台灣在抗SARS所投入的研發,在國際上競爭力很強,更證明了科技研究短期緊急應變,長期超前部署的潛質。在全世界目前治療上,依賴瑞德西韋、奎寧等非針對性藥物,更期待近期成為針對性新藥的選項之一。

責任編輯:蕭閔云

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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