與你肌膚互動的「新轉肌」!交大理工男自創保養品牌,勇奪法美妝奧斯卡首獎
與你肌膚互動的「新轉肌」!交大理工男自創保養品牌,勇奪法美妝奧斯卡首獎

當我們走進保養品專櫃或開架門市,銷售員總會上前諮詢顧客膚況,以及期望改善的問題為何,更甚者會提供肌膚檢測服務,直接用數據具象化肌膚狀態,再推銷相對應的商品。然而,肌膚狀況會隨著氣候更迭、生心理狀態變化而改變,進而對應不同訴求的保養品。

看準肌膚變動的需求,元盛生醫 以 AI 技術結合保養品,開發肌膚動態檢測儀,搭配可調配式精華液套組,讓消費者得以針對當下肌膚問題對症下藥,並透過數據化檢測結果,實際觀測膚況變化。

回溯2011年時的創業動機,元盛生醫創辦人陳威宇表示,過去在交大就讀生醫工程博班時,看到美國太空總署(NASA)的 Skin B 計畫,意外發現動態肌膚檢測的機制,刷新過去全世界保養品皆以靜態觀點開發的認知,因而萌生創業念頭。

但過往的陳威宇毫無創業經驗,且對商業模式和公司經營一知半解,甚至曾遭質疑:「交大宅男能做保養品嗎?」因此在創業初期積極參加包含相關比賽、育成中心的培育計畫、以及教育部的 U-Start 計畫等,透過這些經驗一步步做中學,也持續鑽研肌膚動態檢測技術。

積極為品牌尋求外部資源,獲與妮維雅總部技術合作機會

2014年,陳威宇到國外參觀保養品展覽,在展覽中積極拓展人脈的他,透過貴人引介,進而認識妮維雅的技術長,並展開技術交流。此次接洽經驗,讓元盛生醫的動態檢測技術得以送入妮維雅總部進行測試。經過半年漫長等待,元盛團隊獲邀到德國總部做進一步合作洽談。

過去妮維雅針對肌膚問題皆採取靜態檢測,如毛孔、黑斑、皺紋等生成狀態及改善功效,但元盛聚焦在更深層的生理問題。以妮維雅最熱賣的防曬產品為例,妮維雅自身檢測專注在產品效用,而元盛則是會追根究底探討消費者什麼時候曬傷,從動態生成的角度理解肌膚的變化。

乳癌檢測技術應用於肌膚,盼技術能從企業回歸消費者手上

就動態檢測技術而言,元盛將檢測乳癌的漫射光學成像(Diffuse optical imaging)技術,應用於檢測肌膚上,透過光的擴散與折射,即時掌握膚況。由於此種作法屬於創新的應用,元盛擁有20幾項技術類的專利。

陳威宇表示:「綜觀全球,沒人能做出元盛的檢測儀器,除非是要價百萬醫療等級的儀器。」雖然元盛檢測並非醫療級,但其精準度和醫療級檢測相關係數達0.8之高。至於市面上肌膚檢測則是多用影像攝影模式,拍攝影像後再近一步分析肌膚狀態。

螢幕快照 2020-09-02 下午12.44.23.png
元盛將檢測乳癌的漫射光學成像(Diffuse optical imaging)技術,應用於檢測肌膚上,透過光的擴散與折射,即時掌握膚況。

至此,元盛與大廠妮維雅開始合作,提供技術協助妮維雅開發產品,以新創發展而言,與企業合作的商業模式已經非常不容易。但陳威宇思索,「化妝品品牌是否只能做高級攪拌業?我們有沒有機會讓自我檢測技術回歸消費者?」,他觀察,單純做檢測設備,在市場上較不受重視,也缺乏真正的影響力;因此決定轉變元盛生醫以技術合作的商業模式,開始自行開發產品,欲發展 B2C 市場。

互動式檢測保養程序,對症下藥有效改善肌膚問題

「雖然保養品市場趨近飽和,但以 AI 技術為核心的保養品是科技藍海」陳威宇表示,起初元盛產品目標聚焦在常出差的客群,因為這類人膚況的變動較劇,開發以法文 iCi en orbite 為品牌名的「新轉肌」保養套組,消費者得以透過手掌大小可攜式的肌膚檢測儀,連線手機 app,即時得知膚況變化,再經由該 app 檢測結果推薦最佳修護的精華配方。iCi en orbite 的精華液方面則是透過大量膚況數據分析,包含含水量、肌膚含氧量、黑色素、油脂分泌量等,歸納出刻度1-7的配方組合。

螢幕快照 2020-09-02 下午12.47.16.png
消費者得以透過手掌大小可攜式的肌膚檢測儀,連線手機 app,即時得知膚況變化,再經由該 app 檢測結果推薦最佳修護的精華配方。

對消費者來說,每一次使用檢測保養程序具互動式體驗特性。消費者在洗完臉靜置5分鐘後,針對臉部的額頭、左右顴骨、下巴進行檢測,再參考手機 app 結果,將精華液瓶旋轉至相應的刻度使用。

陳威宇表示,從數據上來看,30%的用戶每週使用3.5次,消費者在面對檢測結果變動時,會有興奮反應。針對使用體驗,陳威宇補充說明:「消費者在乎的似乎並非成效,而是心理層面的彌補」因此消費者的使用高峰,大概落在在季節變動或重大場合前。

勇奪美妝首獎打入時尚之都,因疫情暫緩重心移回台灣

問及為何一開始便選定切入法國保養市場,陳威宇表示由於元盛推廣 AI 保養品,起初希望將形象塑造的較有時尚感,因而選擇時尚之都。

2019年,元盛以 iCi en orbite 太空修護膠囊組合商品參加由法國 LVMH 集團主辦,有美容界奧斯卡的 Cosmetic 360 美妝展,勇奪最佳品牌獎,除了是台灣之光外,也順利在法國市場打開知名度。

2020年,元盛準備和法國高級醫美診所洽談合作,但由於疫情封城措施延宕原計劃,因此如今轉往線上數位通路經營,也將市場移回台灣,同樣聚焦在與醫美診所及頂級 spa 館合作。

面對未來佈局,陳威宇表示目前正在開發有關 SPF 應用的第二代產品。至於募資方面,主要以海外投資人為主,因為產品瞄準國際市場緣故,不只有資金需求更需要策略型投資。但如今因為疫情,計畫只能暫緩,目前較傾向尋找天使投資人。陳威宇創業至今,他總結了一路以來的心得:「創立品牌像太空梭在太空航行,即便周圍黑暗,但有導航指引著方向,終能一路航向終點。」

創業快問快答

Q:希望提供這個社會什麼價值?希望解決甚麼樣的問題?

A:肌膚保養市場過去以感性為主要訴求,消費者僅能參考他人使用效果,以及實際購買使用後為依據,要挑選到適合自己的產品消耗許多時間與成本。iCi透過檢測的肌膚數據即可以成為如同BMI數值,一個從研發到業者,乃至消費者皆可順暢溝通的統一標準,有效率溝通皮膚健康與合適的產品。 對於整個產業而言,降低搜尋、嘗試中間所消耗的時間、成本、多餘的產品與其衍伸的環境污染。

Q:創業至今,做得最好的三件事為何?

A: 一、將上百萬醫療檢測儀器成功縮小至隨身可攜帶,時刻可以輕鬆檢測肌膚生理數值。 二、研發出旋轉刻度即調製配方的客製化保養品,將肌膚數值應使用不同有效成分比例得精準保養能夠在日常身活大眾上實現。 三、品牌經營第一步即放眼國際,首次亮相即於美妝重鎮巴黎發表,同時獲得國際最具指標的美妝展Cosmetic 360奪得品牌首獎,證實品牌對於科技整合的肯定與未來保養趨勢。 。

Q:最常被客戶或投資人問起的事情?您會如何回應?

A:最常被詢問:「iCi這樣一套系統我可以和家人公用嗎?」 因為每個人的肌膚狀態不同,只要每個使用者手機安裝iCi en orbite APP,運用AI人工智慧運算出合適的保養刻度,都可以共同使用儀器與修護保養品品。

團隊資訊

公司名稱:元盛生醫電子股份有限公司 成立時間:2011/12/6 產品名稱:iCi en orbite - The Première Journey 上線時間:2020/5/5 團隊人數:10 名 官方網站新創資料庫

關鍵字: #創新創業
往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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
台達電全解讀
© 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