只花17天、動員20名工程師趕工...台灣首台醫療級呼吸器誕生,工研院克服哪些挑戰?
只花17天、動員20名工程師趕工...台灣首台醫療級呼吸器誕生,工研院克服哪些挑戰?

「台灣疫情穩定,不缺乏呼吸器,但我們做到超前部署,從只能進口產品,變成有自主生產能力!」工研院院長劉文雄振奮地說。

工研院動員超過20名工程師、花了17天加班趕工,今(8)日亮相台灣首台醫療級呼吸器原型機,預計於10月試量產10台設備,目標明年6月底協助國內廠商量產1百台。

工研院_台灣首台醫療級呼吸器
工研院打造國內首台呼吸器原型機,未來希望號召更多業者加入生產,展現以科技研發守護台灣,與全球防疫併肩作戰的決心。
圖/ 工研院

跨團隊打造醫療級呼吸器,難度在哪裡?

成大醫院急診部教授紀志賢解釋,呼吸器在臨床上可分為兩類:居家照護、醫療專業等級,原理多採用「正壓」形式。居家照護非侵入式產品,適用輕、中度呼吸道疾病,如給慢性肺阻塞、睡眠呼吸中止患者使用;醫療專業級多用於中、重度及嚴重呼吸窘迫症候群。

「台灣有居家照護呼吸器、有零組件供應鏈,但過去並沒有醫療級設備出現,」經濟部技術處長羅達生說。

一方面,醫療級呼吸器製造難度確實很高。工研院生醫所所長林啟萬說,若以人的器官做比喻,呼吸器重視「心臟」、「大腦」、「神經」跟「臉」四個部位。

他表示,心臟代表鼓風爐(馬達),由於呼吸道重症需連續使用器材,產品的噪音控制、穩定程度、體積大小都有限制;大腦象徵程式,管制CPU、電路板與被動元件;感測器與內部管線如同人體神經,掌握壓力與空氣流量變化;臉部指面板人因工程設計,需持續優化設計。

工研院_台灣首台醫療級呼吸器
工研院整合資通訊、機械、機電、顯示面板、醫學、電子材料與光學等七大領域人才,在過去累積快速試量產經驗下完成國內首台呼吸器原型機。
圖/ 工研院

工研院副院長張培仁解讀成功原因,除了有美國醫材大廠美敦力(Medtronic)釋出PB 560機型呼吸器的基礎設計,加上與經濟部技術處5年來合作快速量產,累積不少經驗,更重要的是做到三件事:

首先是軟體,團隊成功解譯美敦力原型機的近5萬筆軟體程式碼與功能。其次是系統組件,團隊積極在上中下游產業鏈,找尋包括微處理器、感測器、電扇馬達、鼓風爐、面罩等零組件,甚至以3D列印方式自製。第三件事是系統驗證,將呼吸器的關鍵零組件國產化。

台灣Can Help?看醫療級呼吸器市場與機會

全球呼吸器緊急需求主要國家概況表

資料來源:Society of Critical Care Medicine;Brookings Institution;歐盟等機構,統計至4/23

劉文雄強調,這台機器能替台灣產業帶來中、長期貢獻,包含超前部署物資、提升高階醫材競爭力等此外,也促成呼吸器測試平台上線,擁有鑑定與驗證能力。加上國際仍有2百多萬台的呼吸器缺口,若有餘裕協助其他國家,能展現Taiwan can help精神。

經濟部指出,2019年的呼吸治療產業全球產值為117億美元,2024年可望成長至176億美元,台灣能整合微處理器、半導體、石化、能源、精密機械等領域業者,做出醫療呼吸器產品,將有助高階醫材競爭力。

「台灣在呼吸器領域從未缺席!」崇仁科技創辦人、昭華慈善基金會執行長李清昭認為,台灣供應全球呼吸器近3成的管路、閥門零件,不能說以前都沒有幫上忙,問題在現在加入醫療級市場後,長久能不能獲利?

工研院_台灣首台醫療級呼吸器
工研院攜手產業合作,17天就完成台灣首台呼吸器原型機並順利運轉,提升台灣產業爭取布局高階醫材機會,展現「Taiwan Helps」的實力。
圖/ 工研院

他觀察,通常廠商接到1百台訂單,就已經很了不起,過去也只有在SARS時期出現過單筆1千台訂單,但最近各國政府都是以「萬」起跳,這代表一件事——呼吸器需求是精神面大於實務需要。

呼吸器技術不難,難在願不願意投入, 」李清昭認為,台灣能快速複製高階醫材、建立自己的產業,這很值得興奮,因為哪天若被斷貨,我們將不需害怕。

他強調,台灣更該趁機思考,醫療用呼吸器還有沒有哪些需求?像是結合物聯網,蒐集患者數據並補足市場缺口,這才會看見更廣的未來。

延伸閱讀: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?

責任編輯:陳映璇

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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