後SARS時代的奈米省思
後SARS時代的奈米省思
2003.08.01 |

上一波SARS危機,加拿大的死亡率比很多國家高,原因可能很多。但從微生物研究的角度來看,也許是加拿大本來就是很乾淨的環境,居民對微生物、病毒抵抗力相對變低,細菌、病毒會致命有時候不是因為毒性多強,而是因為我們體內沒有抵抗機制,沒有遇過新種微生物導致。所以,經歷SARS、腸病毒後,消毒殺菌變成首要之務,其實,把細菌都殺光是很不得已的作法。

**可以只殺有害的細菌嗎

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1996年,我們開始著手研究奈米技術的抗菌藥時,便有人問:「可以只殺有害的細菌嗎?」
很遺憾,現在所有的殺菌技術都是「瞎子」,即使有益環境生態平衡的微生物一律會被消滅。
殺菌的副作用就是對生態環境的衝擊和人體的傷害。
氯(一般漂白水即是氯為主成分)是最快、最強的殺菌劑,但後遺症也最多,人體接觸容易致癌,排放至下水道、進入到自然環境則會殺光所有微生物、破壞生態體系。臭氧(O3)殺菌效果也很強,但只適合在室外使用,理由是臭氧對人體有不良影響(過度氧化),雖然臭氧在空氣中30秒內就會分解,而且臭氧因為氧化力強,對金屬有侵蝕性,所以普通的室內環境也不太適合長期使用臭氧殺菌。除了氯、臭氧外,紫外線殺菌的副作用也是對人體會有致癌的危險,至於現在很流行的奈米光觸媒(TiO2)殺菌技術,坦白說,理論和實際情形是有差距的。
能不能奈米級分散是奈米光觸媒產品的第一個挑戰,市面上奈米光觸媒產品通常沒有解決這個問題;接著要問的是驅動光觸媒的能源從何而來?自從總統府噴灑塗佈奈米光觸媒後,很多人深信這種光觸媒能半永久性(可維持數月到數年)地發揮殺菌功效,其實,室內幾乎沒有足夠紫外線能源來引發光觸媒作用(普通日光燈、戶外透入的日光中含有的紫外線極少),除非另外以紫外線燈管照射,否則光觸媒是難以作用的,更遑論是否有做到奈米級分散。

**觸媒殺菌技術向前行

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儘管產品常是誇大功效,但使用觸媒來殺菌確實是較環保也較有效的殺菌方式,而觸媒也還有很多應用研發空間。凱記目前的Bio-Kil技術是不需要外在能源(紫外線)的觸媒技術,讓帶正電荷的奈米級觸媒形成一把把能戳破細菌的刺針(細菌外表為負電荷,會被正電荷所吸引),流經殺菌刺針的水或空氣也因此而達殺菌功效,不會造成環境污染。我不敢說自己技術有多先進,我們還在讀幼稚園,但在這領域裡比我們早讀的卻幾乎沒人,因為研究微生物的學者過去都專注在基因體研究,把殺菌技術視為低層次的範疇。
後SARS年代,要想的也許不是把細菌殺光,而是不得已之下,如何控制這些微生物、人類和環境間的平衡發展。

蕭炎昆 凱記科技公司董事長
1990年成立觸媒實驗室,進行燃料電池研究,後將觸媒技術轉入微生物的無藥殺菌研究,
蕭炎昆和研究團隊的Bio-kil抗菌技術獲得台灣、美國專利以及瑞士日內瓦發明展金牌獎。
除了國內部分醫院使用,全省麥當勞的冷卻水塔也使用該項殺菌技術。

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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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