國發會龔明鑫:生技產值4年拚兆元!專案辦公室、軟體醫材規範鬆綁、租稅優惠多路並進
國發會龔明鑫:生技產值4年拚兆元!專案辦公室、軟體醫材規範鬆綁、租稅優惠多路並進

台灣生技產業力拚未來4年產值破兆元。為加速台灣智慧醫材產業創新發展,食藥署也會成立智慧醫材專案辦公室,提供一站式服務,輔導業者產品加速上市,提升產值,國發會主委龔明鑫更直言期望4年內生技產值能破兆元。

國發會主委龔明鑫4日出席生策會年會演說指出,台灣物聯網產值2018年已經破兆元,不含半導體,包含感測層、通訊層、平台層、應用層4部分,2020年產值已經到1.3兆元,智慧機械產業也破兆元,生技產業則雖產值尚未破兆,但股票市值已經先破兆元,期望未來4年生技產值也破兆元。

食藥署吳秀梅
食藥署長吳秀梅表示將成立智慧醫材專案辦公室,服務資訊業者跨域創新。
圖/ 王郁倫攝影

軟體醫材變更簡化,成立智慧醫材專案辦公室

龔明鑫指出,生醫列為國家六大核心產業中,台灣(ICT)資通訊產業結合專業領域可以扮演非常強的角色,台灣有大數據及AI分析能量,還有BIOBANK基因資料庫,醫療相關資料豐富,透過AI整合的話可以提高精準醫療或預防照護,節省非常多醫療資源浪費。

另外,他指出,透過基因跟健保資料庫,利用大數據平台就能開發精準預防診斷體系。

而為推動智慧醫材產業創新,食藥署署長吳秀梅表示,台灣醫材軟體許可證迄今共發出1,518張,但國產製造商只有156張,占比不到一成,顯示台灣本土業者還有很大發展空間,期望資訊跟醫界跨域合作。

林百里
廣達董事長林百里是生策會副會長。
圖/ 王郁倫攝影

目前台灣醫材廠商總計有1649家,販賣醫材通路高達49,719家,營業額1,177億元,為提升生技產值,今年除成立智慧醫材專案辦公室,提供一站式輔導,也協助資訊業者釐清醫療法規問題,完善醫材法規制度,輔導醫材商品進入市場。

食藥署也將成立智慧醫材專案辦公室,提供資訊業者一站式輔導,並進一步完善醫材管理法規,包括訂定電腦輔助偵測(CADe)審查要點指引、公佈「無顯著風險(NSR)醫材臨床試驗」不須提出申請的類別,甚至研擬「醫療器材軟體藥證(SaMD)不需要提出變更申請」的原則與態樣,簡化智慧醫材產品上市前的驗證流程,並有利於醫材軟體更新。

龔明鑫指出,台灣有很強防疫能量,可以開發更精準防疫場景,比方入境檢疫或5G遠距防疫,台灣技術跟設備都已經有了,也可以擴展國際生醫商機,比方國際檢疫與防疫追蹤,台灣都是做全球最好的,未來只需適應不同國家規範做調整即可。

食藥署
新醫材法規將研擬多項變革,加速產品上市與驗證審查時程。
圖/ 王郁倫攝影

希望未來四年,龔明鑫表示台灣生醫產業產值可以破兆元。破兆除可以創造就業,也能建立生態體系供應鏈,比方台灣再生醫學有研發產品,但沒有細胞工廠,未來可以一步一步將產業鏈建置起來,產值就能提升,讓兆元市值更扎實。

產創條例租稅優惠將調整,企併法助新創出場

對生技新創在投資跟人才面的協助,龔明鑫指出,過去亞洲矽谷1.0推動創新創業環境優化,從資金、人才及法規、市場四大方向推動,今年第三季,金管會將推動創新板優化IPO管道,原因是很多生技業尚未獲利,但若產品出來,可以有先有創新版讓其掛牌,在創新板市值達一定規模可以未獲利上市,但投資人需要是專業類型才能投資。

他指出,過去2年天使投資方案已促成128家新創投資,總投資金額50億元,其中國發基金自己出資28億元,未來將加碼到100億元。

國發會
國發會提出新創投資租稅條例修正,期望放寬投資門檻。
圖/ 王郁倫攝影

而128家天使新創中,有25家是生醫公司,家數比例約2成,但被投資金額占比僅16%,比例比預期小。另台杉59億元生技基金已經投資12家,包括台康等。

龔明鑫指出,產創條例部分也計畫調整租稅優惠,鼓勵投資人,原本天使投資人投資100萬元在2年內新創,持股超過2年,可以有50%個人綜合所得總額減免,未來研議鬆綁新創需成立兩年年限規範,因為生醫產業要轉好所需期限是較長。

企業創投(CVC)方面將做企併法修正,讓新創有友善環境可以順利出場,併購新創產生的無形資產可攤銷年限延長,並開放非對稱併購門檻,都有利於新創。同時開放保險業投資PE(私募股權)基金。

另外他補充,國發會有一個新創法規調適平台,生醫部分已經協調34項,比方開放保險公司透過糖尿病服務管理平台App推廣糖尿病患者健康保險,過去本來是不行的,現在透過協調,衛福部也同意。

他指出,台灣防疫能力在國際已有相當高可信賴度,期待台灣生醫產業也能走出海外,拓展商機。

責任編輯:蕭閔云

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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