緯創醫學下肢機器人Keeogo羅東博愛醫院設復健中心!4月取得中國藥證
緯創醫學下肢機器人Keeogo羅東博愛醫院設復健中心!4月取得中國藥證

編按:更新羅東醫院合作案
緯創醫學12日宣布外骨骼機器人與羅東博愛醫院合作,成立智能復健機器人中心,將協助病患復健應用,緯創技術長暨緯創醫學總經理黃俊東看好今年外骨骼機器人出貨增量,檢測、醫療產品也穩健成長,看好今年營運有 50~100% 成長空間。

緯創醫學2020年營收約2億元,較前年倍增,去年業務以檢疫、測試相關產品表現最好,今年則看好外骨骼機器人下半年逐步放量。黃俊東指出,緯創從 2015 年開始布局外骨骼機器人,2020年陸續取得美國FDA、台灣TFDA、歐盟等地醫療認證,今年逐步出貨,中國醫療認證也可望在4月底取得,下半年將登陸日本、馬來西亞、泰國。

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緯創技術長暨緯創醫學總經理黃俊東看好今年外骨骼機器人出貨增量。
圖/ 緯創
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緯創醫學12日宣布外骨骼機器人與羅東博愛醫院合作,成立智能復健機器人中心。
圖/ 緯創

2020.09.22
中風不良於行的患者,正穿著外骨骼機器人練習跨步,每一步搖搖晃晃仿如牙牙學語的一歲兒童,但透過持續6個月復健,這名患者竟然可以跟兒子一起打保齡球,球一扔,還是一個Strike(全倒)!

這個下肢機器人正是由緯創醫學科技跟加拿大生醫團隊B-Temia合作開發。緯創2015年開始協助改良下肢外骨骼機器人Keeogo,於今年8月19日已經拿到台灣TFDA二類認證,而美國時間9月9日B-Temia也已經取得FDA認證,可以同步在台灣與美國醫療院所正式銷售這套復健器材。

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緯創醫學科技外骨骼機器人Keeogo可協助中風患者做練習。
圖/ 蔡仁譯攝影

緯創醫學科技總經理黃俊東表示,台灣邁入高齡化社會,期望可開發更多智慧輔具,貢獻社會有需要的人,除輕量輔助動力外骨骼機器人Keeogo,緯創也與富伯生醫(Rehabotics)合作,開發上肢復健機器手臂,以及可推可坐的智慧行動輔具給年長者使用。

不只美台,Keeogo已經取得日本、香港、馬來西亞、新加坡、歐洲及中東認證,即將取得中國、泰國、韓國認證,接下來在東南亞佈局也會加快,傳出越南也有院所表態中。

「Keeogo」是重量輕、輔助力大的動力外骨骼機器人,透過行動感測器感應髖關節與膝蓋角度的變化,Keeogo以專利的人工智慧技術帶動伺服馬達、輸出精準的動力,輔助使用者完成行動,讓中風後走路不便或緩慢的人移動更便利省力。

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緯創醫學科技總經理黃俊東表示今年醫療業務數倍成長。
圖/ 蔡仁譯攝影

每年增9萬中風人口,復健機器人市場需求大

而Keeogo在台灣目前由醫療管理顧問公司康科特獨家經銷,鎖定台灣400家醫療院所提供復健治療服務,中英醫療體系復健科醫師游鈞堯指出,外骨骼機器人可以提升膝蓋穩定度,附註膝關節彎曲伸直活動度,改善中風或神經退化患者平衡度,是具「有效治療」的器材。

康科特有醫材銷售及復健中心兩大業務範疇,除將對外銷售Keeogo下肢外骨骼機器人,也會在自家經營的復健中心導入使用,提供單次復健,2019年中壢華揚醫院就已經率先使用,今年8月台中達明醫院、10月新北中英醫院也將啟用,年底高雄瑞祥醫院也會導入。

根據統計,台灣每年新增9萬名中風患者,透過外骨骼機器人可以重拾行動力,成為龐大商機。康科特董事長劉靜怡指出,全台有400家區域院所復健中心,期望透過每週2~3次自費復健,可以改善患者步態順利跨步,由於政府長照2.0計畫給予復健計程車補助,未來也將把服務延伸到700多家長照中心及居家市場。

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康科特董事長劉靜怡指出除醫療院所,後續也期望對長照中心與居家市場提供服務。
圖/ 蔡仁譯攝影

康科特主管表示,緯創醫學讓在外國價格上千萬的器材在非醫學中心等級的地區醫院出現,「這是很大的膽識,不靠研究計畫支持就投入輔具機器人研究。」不過他也透露,事實上因為市場上確實對Keeogo下肢機器人有需求,擺放在中壢華揚醫院復健科一年的機器人,現在已經接近損平,以醫材來說,回報率相當快,也超出預期。

緯創醫療佈局3領域,2020年營運數倍成長

緯創集團佈局智慧醫療相當積極,2016年投資20億元成立緯創生技投資控股公司,旗下100%投資的緯創醫療科技投入人工智慧醫療、醫療儀器、外骨骼機器人三大領域研發,2019年營收近1億元,仍在虧損中,2020年預期營收可以數倍成長。

黃俊東表示,AI醫療已跟高醫、高榮、恩主公醫院合作醫院智慧系統,醫療儀器部分除非侵入式體溫呼吸檢測器,也與5家客戶合作新冠肺炎病毒檢驗儀器,包括大型及可攜式檢驗機,瑞磁ABC-KY在8月發表一次可驗256個患者檢體的新冠肺炎分子檢測自動化檢測機就是緯創醫學代工。

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緯創醫學科技外骨骼機器人Keeogo可協助中風患者做練習。
圖/ 蔡仁譯攝影

黃俊東表示,外骨骼機器人業務仍剛開始,現在正全力在各國取得藥證中,2021年下半機器人佈局能見度會明顯提高,現在以AI智慧醫療與醫療儀器兩大業務為主。

除成立緯創醫學科技,緯創生技投控也投資加拿大B-Temia團隊,並合資亞太B-Temia公司持股70%,並計畫投資上肢機器人富伯生醫,黃俊東表示,樂於投資醫療新創團隊,只要有綜效、A輪以後的團隊都會評估,因為成功機率會大一點。

他也觀察,疫情過後,許多抗疫相關產業進展加速,比方多國政府決策加快,以緊急使用授權(EUA)方式加速防疫技術導入,但反觀非疫情部分則被拖累,比方醫院禁止進入,肺癌實驗就慢下來了。

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緯創醫學科技宣佈Keeogo由康科特獨家經銷台灣400家醫療院所。
圖/ 蔡仁譯攝影

電子五哥紛紛加快在智慧醫療佈局,黃俊東坦言,台灣在科技製造業全球領先已經沒對手,但毛利率也緩慢下降,如果能找到對人類社會更有貢獻的地方都會樂於投資。

責任編輯:蕭閔云

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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。

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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。

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「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

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