聯亞疫苗接種第3劑結果「抗體遠優於其他疫苗」，將提EUA再審|數位時代 BusinessNext

聯亞疫苗接種第3劑結果「抗體遠優於其他疫苗」，將提EUA再審

還記得衛福部已經向聯亞訂購500萬劑疫苗嗎？在聯亞沒通過EUA審查下，已送到疫情指揮中心的200萬劑有2年效期，等聯亞第3期臨床試驗通再開封使用。

9月6日

聯亞生技今天表示，在50位第一期試驗受試者接種2劑後的8到10個月後、再接受第3劑UB-612疫苗施打，結果顯示，對武漢病毒株及Delta變異株均產生高度中和抗體效價，將於近期提送新數據至食藥署申請EUA（緊急使用授權）再審。

聯亞今天發布新聞稿表示，在50位（年齡為18-64歲）第一期試驗受試者接種2劑後的8到10個月後、再接受第3劑UB-612疫苗施打。

聯亞指出，免疫反應初步結果顯示，在施打第3劑UB-612疫苗高劑量（100mcg）後14天，對武漢原生型病毒株（wild-type virus, WT）的中和抗體幾何平均效價（Geometric Mean Titer, GMT）值達4018，比接種2劑後14天的平均效價增加37倍，血清陽轉率（seroconversion rate）均達100%。

在疫苗安全性與耐受性方面，聯亞表示，接種後至今共計255至316日，所有受試者均未出現嚴重不良反應。

此外，聯亞生技指出，受試者在施打第3劑高劑量組UB-612疫苗後14天，對Delta變異株的中和抗體幾何平均效價值2358，優於其他疫苗已公布第3劑針對Delta變異株所誘導中和抗體效價（如輝瑞/BioNTech、莫德納及高端疫苗對Delta變異株中和抗體力價分別為1321、1268及395）。

聯亞生技將於本週向食藥署提出二期臨床試驗計劃書變更，可望儘速得到食藥署核准變更的回覆，讓所有二期臨床試驗的受試者能接種第3劑。

另外，聯亞生技也將於近期提送新數據至食藥署申請EUA再審。目前尚無法取得食藥署對此事的回應。

8月16日

聯亞生技的COVID-19疫苗未通過緊急使用授權（EUA）審查，指揮中心指揮官陳時中直言遺憾，外界關注政府預採購500萬劑合約走向。發言人莊人祥強調，此合約不會失效。

衛福部疾管署今年5月28日與高端、聯亞兩家國產COVID-19（2019冠狀病毒疾病）疫苗廠完成簽約，每家採購500萬劑，含開口合約最多各採購1000萬劑。如今高端疫苗EUA通過，至少60萬劑以上國產疫苗將於8月23 日開打。

聯亞副總經理范瀛云昨天晚間說，聯亞生技製造的COVID-19疫苗效期長達2年，且已送18至19批、約200多萬劑至食藥署檢驗封緘。但聯亞疫苗未能通過EUA，500萬劑合約走向及200多萬劑送驗疫苗是否報廢受關注。

中央流行疫情指揮中心發言人莊人祥今天下午接受媒體聯訪時表示，政府預採購的聯亞疫苗合約，並不會因為EUA未通過就失效。聯亞疫苗經3期臨床試驗，只要能證實具保護力，採購合約仍適用。

至於已生產且送驗的200多萬劑聯亞疫苗是否報廢，莊人祥表示，考量聯亞疫苗效期長達2年，只要聯亞生技能在2年內驗證COVID-19疫苗有效，且通過食藥署認證，就能使用，未必須全數作廢。

陳時中下午在記者會中提及，將安排協助參與聯亞疫苗臨床試驗受試者安排接種。此話一出，令人想起原加入聯亞臨床試驗，但中途退出，改接種AZ疫苗的前衛生署長楊志良，甚至在網路上有網友稱其「先知」。

楊志良接受媒體聯訪時表示，他並不是先知，退出測試是所有受試者的權益。面對聯亞疫苗未能通過EUA，楊志良僅說，建議聯亞疫苗及高端疫苗審查數據等資料應全數公開，以利國內廠商相互學習，才對國內生技產業有益。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

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整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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