京元電移工停班2周營收損3成!北中南科設6移工篩檢站,工研院「檢疫亭」進駐萬華剝皮寮、中興醫院
京元電移工停班2周營收損3成!北中南科設6移工篩檢站,工研院「檢疫亭」進駐萬華剝皮寮、中興醫院

6月7日:京元電估6月損失3成業績

京元電停工2日,加上移工2周支薪不上班,京元電重大訊息指出,6月份營收原預期及考量降載復工產出落後的前提基礎估算下,
預計對6月份營收有30%~35%左右受影響,對全年度財務業務應無重大影響。外籍移工停工2周的因應措施:
一、與客戶協商討論生產優先順序,調度本籍同仁支應,降低衝擊。
二、依防疫中心指導,提升相關防疫措施,加強疫情風險之控制。
三、降載復工期間落後之營收,待全線復工後,提升產能稼動彌補。

編按:三大園區設立6篩檢站

京元電爆發群聚感染,6月4日晚間7點開始停工48小時消毒,苗栗縣6日因移工群聚案爆增75例,苗栗縣政府指出,75例中,外籍移工64例、本國11例;其中京元電子相關案例65例(移工55例、本國10例),智邦案例10例(外籍移工9例、本國1例)。根據苗栗縣府公布的數據,截至昨日京元電子共195人確診、超豐(2441)共11人確診、智邦共11人確診,總計三家電子公司迄今共217人確診。

竹科爆發移工群聚感染,科技部長吳政忠於2週前即召開視訊會議,研商北、中、南三大科學園區因應新冠疫情對策及演練,在園區整體場域防疫設施布建方面,科技部與三園區管理局已連結地方政府與附近醫療院所能量於竹、中、南科園區規劃設置6處園區篩檢站,陸續於6月20日以前完成啟用。
針對高科技產業所雇用移工篩檢,竹科管理局於6月3日與新竹市政府合作啟動設立竹科移工篩檢站,經國軍協助快速整備下,從構想、規劃到完成建置,僅1天半時間,並立即通知園區廠商申請篩檢,於今(5)日啟用,讓園區移工就近、分流篩檢。中科與南科管理局組長也前來觀摩,將於中部、南部科學園區加速精進建置移工篩檢站。

空拍照1 (1).jpg
科技部規劃於竹、中、南科園區規劃設置6處園區篩檢站。
圖/ 竹科管理局

竹科篩檢站每日篩檢能量約800至1000人,採分時段、分流方式進行篩檢,每時段以20人為一組共4組,由領隊完成報到後,每組分別以5人為單位進場篩檢,以確保現場秩序,避免群聚風險。若快篩為陽性,將立即進行PCR採檢,並搭乘防疫計程車至集中檢疫所隔離等待PCR報告。今日約有近800位移工預約前往篩檢,移工均遵守作業流程,現場秩序良好,至6月8日前,預約已近額滿。

竹南爆發多家高科技廠外籍移工群聚染疫事件,中央疫情前進指揮所於6月4日進駐,科技部部長吳政忠指示竹科管理局全力提供地方政府與衛生單位篩檢站所需場地,經密切與苗栗縣政府、衛生局聯繫,快速選定竹南科學園區活動中心做為篩檢站場地後,立即進行篩檢站設置,同步受理社區居民報名。

6)日竹科管理局局長王永壯會同苗栗縣縣長徐耀昌與衛生局局長張蕊仙,赴現場關心篩檢站設置進度與篩檢流程後,篩檢站於今( 6 )日下午 1:30正式啟動篩檢作業,以最快速度完成設置作業,讓竹南科學園區附近居民可就近篩檢,使附近居民安心。

發生外籍移工群聚染疫之高科技廠雖不屬科技部轄管科學園區範圍,因鄰近竹南科學園區周遭社區居民憂心移工群聚效應波及,竹科管理局主動出面溝通協調,與苗栗縣政府及當地黃里長共同研商便民有效的篩檢規劃,6月4日由竹科管理局局長王永壯會同苗栗縣政府、苗栗縣衛生局及當地黃里長等至現場會勘,竹科管理局提供竹南科學園區活動中心前場地,由苗栗縣政府搭設社區篩檢站,結合民間志工團體協助,提供附近居民篩檢使用。

竹南科學園篩檢站場景 (1).jpg
竹科竹南科學園區社區篩檢站正式啟用。
圖/ 竹科管理局

該社區周遭住戶約 600 餘戶,報名篩檢之人數突破 500 人,社區居民可透過網路、電話或現場報名,免費參加篩檢,預估整體量能可達1,600 人次以上,篩檢站於今(6)日下午 1:30 正式啟用,優先提供與科技廠確診者有接觸史且足跡重疊者篩檢,快篩為陰性者,即可返家自主健康管理;若快篩為陽性,將立即搭乘防疫專車至指定之醫院進行 PCR 採檢。
科技部吳政忠部長表示,感謝苗栗縣政府團隊、民間志工團體的協助,以最快速度與竹科管理局合作完成篩檢站的建置,管理局也已針對竹南科學園區進行全面環境消毒,針對重點區域也會定時持續進行消毒作業,以降低傳染風險。

編按:2021.5.16更新

由於疫情大爆發,雙北已被緊急升級為三級防疫區,經濟部希望工研院將科技專案開發的檢疫設備「正壓式檢疫亭」支援臺灣防疫,協助醫院進行快速大量採檢與醫護人員防護使用。

工研院表示,15日晚間將原置放於臺大生醫醫院竹北院區與新竹馬偕醫院的兩台檢疫亭,拆裝至臺北中興醫院(採檢)與剝皮寮(採檢)兩地支援;16日凌晨完成兩台機組安裝。

「採檢現場,採檢人員非常辛苦,連電風扇都沒辦法吹,穿著防護衣,兩分鐘就一身汗。有的採檢人員連續工作2-3日幾乎沒休息,我們的檢疫亭應該會幫得上忙。」

兩座檢疫亭設計以微正壓來確保密閉性與隔離性,工研院將協助醫院配合指揮中心流程上線,以科技力協助防疫篩檢,滿足檢疫量提升的需求。


台灣新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情趨緩,但全球確診病例累積至6月3日仍超過638萬人,且在24小時內新增11.6萬確診個案,顯示這場世界級醫療戰爭仍未停歇。

工研院發表與台大醫院新竹生醫園區分院、新竹馬偕醫院合作開發的「正壓式檢疫亭」,強調具備5大特色,可省下醫護人員每次穿脫防護裝約20分鐘時間、一套3千元左右成本,比美國、以色列現行檢疫亭具備舒適與安全性。

工研院正壓檢疫亭
在正壓環境裡,空氣只能由內往外送,受污染空氣進不去檢疫亭,採檢醫師僅需戴口罩,無須穿著防護衣。
圖/ 工研院

正壓式檢疫亭使用方式,是由醫護人員進入亭中,透過塑膠手套將手伸進病人口中取得咽喉檢體;搭配麥克風甚至可近距離與患者進行問診。

前線防疫「熱又危險」,工研院開發檢疫亭助陣

新竹馬偕醫院醫務部主任蔡維謀指出,醫護參與防疫的壓力主要來自兩部分, 一是擔心遭感染,二與穿著防護衣悶熱、不便作業有關。

工研院正壓檢疫亭
臺大醫院新竹生醫園區分院急診室醫師使用工研院正壓式檢疫亭,由於採檢量高的雙面設計,一小時至少可採12位。
圖/ 工研院

對此,工研院認為藉由正壓式檢疫亭的5大特色,將能有效減輕醫護負擔。

工研院正壓檢疫亭
圖/ 工研院

首先是「安全性」 :透過專利正壓設計,空氣只能由內往外送,受污染空氣進不去檢疫亭,醫護採檢零風險,只需戴口罩,無須全副武裝。
第二是「採檢量高」 :檢疫亭雙面設計,一小時至少可採12位,在疫情緊張時,一天可採檢數達240位,效率高過韓國平均70人次。
第三是「舒適性」 :檢疫亭內裝設冷暖氣機,可24小時恆溫恆濕維持亭內溫濕度,1天電費低於60元。
第四是「獨立潔淨」 :檢疫亭潔淨度為Class 1000無塵室等級,優於醫院外科手術室;類似電話亭獨立設計可減少相互感染疑慮。
第五個特色是「組裝迅速」 :檢疫亭組裝僅需兩天,利於快速佈建。

工研院正壓檢疫亭
工研院指出,台版檢疫亭安全性比美國高、採檢速度優於韓國。
圖/ 工研院

這套檢疫亭設備,目前已導入台大醫院新竹生醫園區分院、新竹馬偕醫院兩處,可替代臨時檢疫站使用,未來不只能用在醫院,也可運用於機場海關。

工研院生醫與醫材研究所所長林啟萬解釋,依現行邊境管制情境,人員入境後會進入篩檢站分流並確認身份、量體溫、詢問旅遊史、症狀,若有採檢需求,則進入檢疫亭採檢,未來搭配工研院的疫開罐(快篩)達成採檢及檢測一條龍模式,全程僅需1小時10分鐘就能完成。

工研院副院長彭裕民說,儘管台灣疫情穩定,隨著未來陸續開放商務人士來台、解除邊境管制等措施下,長久而言,醫院仍有採檢需求。而建置一座正壓式檢疫亭需有跨領域的空調、特殊手套、零組件等關鍵六大系統組件,大部分都來自台灣製造的供應鏈,工研院希望國內各醫療院所採用正壓式檢疫亭,協助第一線醫療人員打造更安全採檢環境;也可以攜手產業整套輸出。

責任編輯:陳映璇

往下滑看下一篇文章
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓