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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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