花30天自製呼吸器開賣菲、泰國,金寶在後疫情時代做了哪些超前部署?
花30天自製呼吸器開賣菲、泰國,金寶在後疫情時代做了哪些超前部署?

「歡迎來到防疫專門店!」金寶執行長沈軾榮站深坑總部主持新品發表會,一口氣攤開20款防疫相關用品,從醫療呼吸器、額溫測量鏡、檢疫採檢棒到UVC紫外線殺菌機器人,過去是電子產品EMS(電子製造服務)大廠,如今賣的是防疫商機,更喊出金寶長期目標營收5~10%來自醫療相關產品貢獻。

金寶沈軾榮
金寶執行長沈軾榮看好醫療商機,跟醫揚合資醫療機器人開發商醫寶智人,並出任董事長。
圖/ 王郁倫攝影

各國都面臨呼吸器短缺,由政府率隊主導國家隊,包括特斯拉、GM、鴻海等大廠都跳下來宣佈研發量產,根據中央流行疫情指揮中心統計,全台呼吸器約1萬4,000台,國人呼吸器擁有率(約每10萬人就有61台)比德國(24台)、英國(12台)義大利(5台)高,一旦疫情失控,國內呼吸器供給將面臨挑戰。

經濟部長沈榮津日前表示將追加5,000萬元投入呼吸器功能原型機開發,取得美國醫療器材大廠Medtronic呼吸器醫材資料,期望整合國內供應鏈、系統廠做台灣自有呼吸器100台。

金寶殺菌機器人
金寶紫外線殺菌機器人有大功率紫外線殺菌光,可以在無人空間做大規模殺菌。
圖/ 王郁倫攝影

金寶自製輕症呼吸器,高階醫療用鎖定代工

不過金寶的呼吸器佈局則分走兩端,4月30日發表的屬於輕症患者使用的非侵入式呼吸器。「呼吸器技術都是金寶自己研發,當然也有參考開放資源平台的呼吸器設計,利用金寶集團機器人及3D列印技術生產製作。」沈軾榮指出。

金寶呼吸器/引流管
金寶花30天開發輕症呼吸器。
圖/ 王郁倫攝影

金寶預計5月下旬將在菲律賓及泰國生產呼吸器,初期1,500套,供當地市場需求,目前已有代理商洽談中。5月將在當地取得醫療認證許可,不過因泰國限制出口,菲律賓所生產的呼吸器有機會回銷台灣,「 巴西或菲律賓這些國家許多人用不起昂貴的呼吸器,我們期望多一台就多救一個人, 」沈軾榮說。

但為何不投入高階醫療呼吸器開發?沈軾榮表示,由於高階呼吸器醫療認證過程繁複, 金寶將以代工方式生產 ,北美已有兩家潛在客戶預計7~8月將確認代工合約,目前全球泰國、菲律賓、美國、巴西4個工廠具備醫療生產認證。

金寶防疫口罩
金寶利用3D列印生產3D防疫口罩、減壓調節扣、口罩塑形壓條、防護眼罩等等商品。
圖/ 王郁倫攝影

為拚速度,「我們先研發輕症患者使用的呼吸器,從開始到完成研發花費30天就完成。」沈軾榮開心說,事實上在研發呼吸器過程,金寶團隊也研究醫療器材大廠 Medtronic的呼吸器開放資料,「很多零件都是10~20年前就斷料,很多現在已找不到。」沈軾榮透露,但這也意味呼吸器國家隊若真沿用該大廠設計方案,很可能面臨零件重製及成本昂貴等問題。

延伸閱讀:台灣第一套「零接觸」科技防疫平台上線!北醫附醫30間隔離病房全面佈署

防疫生活進入長期抗戰,金寶轉投資打開醫療窄門

「我認為防疫生活可能是長期抗戰,很多發展中國家人口密集,資源短缺問題大,金寶研發的呼吸器比高階ICU(加護病房)呼吸器便宜很多,可以大量布建緩解需求。」三緯國際市場開發處副處長舒家誠說。

金寶防疫面罩
金寶利用3D列印生產防疫面罩。
圖/ 王郁倫攝影

金寶轉投資持股約10%的慧誠智醫主攻醫療軟體解決方案,日本已有許多醫院採用拚30天自製呼吸器開賣菲、泰國,金寶CEO沈軾榮:「歡迎來到防疫專門店!」

零接觸醫療設備進行隔離看診,避免傳染,金寶持股10%的醫寶智人主要開發醫療自走機器人,台中榮總已經導入作為滅菌器材搬運工,未來也可以運送檢體,避免感染風險。

「以台中榮總為例,一天開刀病床100床,每套滅菌開刀器械總重15~20公斤,等於一天醫護人員要搬1~2噸重的東西,由搬運機器人代勞,可以直接將器材送至手術台後方通知護理人員。」醫寶智人總經理王鳳翔說。

沈軾榮更看好2021~2022年跟醫寶智人母公司研揚會有更多合作。

後疫情時代,天下大亂,情勢大好。 」沈軾榮不僅加強佈局醫療領域服務,喊出未來營收貢獻要拉高至5~10%,核心本業也沒停著,全球最大印表機工廠岳陽廠1月完工,5月正式拉高至單月100萬台產能,碰上遠距上班浪潮,電腦周邊需求大好,連印表機訂單都急增。

慧誠智醫 金寶
金寶轉投資慧誠智醫是醫療軟體開發商,開發的手勢操作系統讓醫生用手勢就能操作電腦看診。圖為手勢比2,電腦就能自動啟動設定功能。
圖/ 王郁倫攝影

「訂單大增30~40%跑不掉。」沈軾榮說,雖然消費性電子產品需求下滑,但工作類型產品如硬碟、印表機訂單加溫。接下來,金寶還計劃在泰國打造一百萬坪的工業園區,招供應鏈進駐,顯然後疫情時代已準備好迎接從中國出走的零組件遷徙商機。

數位專輯|台灣7大科技助攻,病毒退散!

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #科技防疫
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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