台灣團隊首創新冠病毒檢測晶片!3分鐘驗出無症狀患者、Omicron也可測
台灣團隊首創新冠病毒檢測晶片!3分鐘驗出無症狀患者、Omicron也可測

矽基分子、中研院、國研院儀科中心跟高雄榮民總醫院,共同開發出全球首創「新冠病毒快速檢測晶片」,最快3分鐘內可檢測病毒量極低的感染初期或無症狀COVID-19患者,病毒變異株Omicron也可以測出。

科技部今天舉行記者會。國家實驗研究院表示,這項產品獲得科技部創新科技防疫場域驗證計畫補助,在高雄榮民總醫院(高榮)完成臨床驗證142例,在去年底取得衛福部食藥署緊急使用授權(TFDA/EUA),預計今年2月上市銷售。

晶片展示
圖/ 國家實驗研究院提供

國研院表示,目前針對新冠病毒的檢測方法有抗原快篩、抗體快篩及核酸檢測(PCR)三種,前兩種方法雖然可在15分鐘內就知道結果,但抗原快篩容易產生偽陽、偽陰性,抗體快篩在感染後期才能驗出,且也有偽陰性可能,相較之下,PCR檢測可量化Ct值、準確度更高,但至少需90分鐘以上才能知道結果。

高雄榮總副院長陳垚生表示,該系統經新冠病毒核酸臨床檢測結果,敏感性96.8%、特異性95.1%,且Ct值35以下的檢體,陽性一致率為100%;也就是說,核酸不需要經過擴增,病毒量很低還在潛伏期時,就可以檢測出來,對防疫有很大幫助。

矽基分子褚家容執行長介紹技術研發歷程與原理
矽基分子褚家容執行長介紹技術研發歷程與原理
圖/ 國家實驗研究院提供

矽基分子執行長褚家容表示,「新冠病毒快速檢測晶片」有核酸檢測準確度高的優點,一個晶片有上萬個檢測點,兼具不需要經過核酸放大的超高敏感度,可大幅縮短現行核酸檢測時間,透過鼻咽檢體來做檢測,準確率達9成5以上,可讓病人及早隔離,未來希望用唾液檢體就可檢測。

褚家容表示,如果把晶片檢測跟快篩與PCR相比,晶片檢測可選擇3分鐘快速檢測模式或是20分鐘完整模式,準確度比快篩更準,跟傳統PCR要2到4小時相比,時間大幅縮短。

成本部分介於PCR跟快篩之間,目前產品定價每人約新台幣3000元,目前盼透過防疫專案快速導入市場,提供5到6折的價格給醫院,希望讓更多人受惠,也準備申請美國、日本的EUA。

褚家容表示,產品是使用武漢株來測試,但是變異株Delta跟Omicron也可以檢測出來,未來如果有檢測不了的病毒變異株,也可以在一週內完成修改晶片。

褚家容解釋,台灣有很好的半導體產業鏈,才有機會很快速開發出晶片檢測。原理是晶片上有生物探針,探針如果抓到檢體中的新冠病毒核酸,就會造成晶片表面的電荷改變,帶來電流上升。

矽基分子運用中研院物理所量子電子元件實驗室團隊先期開發的生物矽基場效電晶體(Bio-FET)平台,先後取得台灣跟美國專利,在產品化過程中由國研院儀科中心協助安規驗證,最後在科技部計畫支持下,由高榮完成前期實驗和臨床驗證,去年底取得緊急使用授權。

貴賓在機台前合影,左起國研院儀科中心楊燿州主任、高雄榮總陳垚生副院長、中研院物理所陳啟東研究員、矽基
左起國研院儀科中心楊燿州主任、高雄榮總陳垚生副院長、中研院物理所陳啟東研究員、矽基分子褚家容執行長、科技部生科司陳鴻震司長、中研院周美吟副院長、國研院林博文代理院長
圖/ 國家實驗研究院提供

本文授權轉載自:中央社

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #晶片
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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
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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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