膠原蛋白
膠原蛋白
2002.12.01 |

膠原蛋白到底是什麼?從美容化妝的效果來看膠原蛋白,保濕除皺的功能令人愛不釋手;若從生物科技的角度來看膠原蛋白,卻看到人體組織工程未來的希望無窮。究竟什麼是膠原蛋白?能應用在哪些領域?未來的發展如何?
台灣現在掀起膠原蛋白熱其實是好事,雖然多數還停留在研究室階段,但是,從不同應用面去研究膠原蛋白,以後能夠整合的話,就能產生突破性的成長。國外的研究發展雖然領先很多,但台灣人連彩券密碼都可以破解,這真是世界第一!台灣人或許真的比較聰明,能找出捷徑。
膠原蛋白其實是生活裡常見的東西,平常吃的豬腳、豬筋裡的膠質,就是一種膠原蛋白。不過,豬腳的膠質只能當高蛋白營養品吃,並沒有化妝品、醫藥使用上強調的膠原蛋白功效,為什麼?因為膠原蛋白經過加熱之後,原本的三股螺旋立體結構就被破壞了。換句話說,加熱使膠原蛋白失去原本的生物活性,當然也就失去效果。所以,膠原蛋白並非稀有物,但是要保持它的生物活性,有技術上的難度。

**活化細胞、修復皮膚的生物活性

**
生物科技領域研究膠原蛋白已經有20到30年基礎,一般來講,膠原蛋白最大的功效是具有活化細胞、促進皮膚修復的能力。舉例來說,傷口都是從外向內逐漸癒合,因為細胞不是跳躍式修復,緩慢的癒合速度會留下疤痕,如果利用膠原蛋白充滿孔隙的立體結構特性,在傷口癒合過程中將細胞吸引進孔隙中,而且膠原蛋白本身豐富的蛋白,可以供給細胞豐富的營養及優良的成長環境。
這種原理的專業的說法是「模版效果」(template),就像蓋房子時,先以模版搭出結構性架構,再灌進水泥,能夠加快建築的速度;膠原蛋白充滿孔隙的立體結構,就像先用模版蓋好一個個結構,讓修復細胞進去,傷口修復速度就會比較快,也比較不容易產生疤痕。

**保濕除皺的美容聖品

**
不過,控制膠原蛋白孔隙大小的技術會影響效果,若孔隙過大,將無法留住細胞,孔隙過小,細胞又根本無法進入。這就是膠原蛋白的技術難度,也就是如何保持它的生物活性。這些還是針對膠原蛋白在醫藥上使用而言,如果要談論膠原蛋白在化妝品的應用,則又有另一番學問。
膠原蛋白會應用在化妝品,除了皮膚修復功能之外,最主要是看上膠原蛋白的保濕特性,因為它的氫鍵(分子間的作用力)會捉住水分子,保濕效果很明顯。人的皮膚通常30歲之後會逐漸乾燥,因為皮膚內原有的膠原蛋白(正常約佔皮膚組成的23%至30%)逐漸減少,皮膚外表就會乾燥、出現皺紋。
這並不是說人體內的膠原蛋白失去功能,而是耗損的量超過補充的量。就像剛蒸出的饅頭很飽滿、圓滑,但放久了,水氣跑掉,就變成乾癟皺巴巴的樣子,如果再拿去蒸、補充水氣,又會恢復飽滿圓滑。
化妝品級的膠原蛋白要做到能溶於水、容易被吸收,就必須使分子結構變得更小。醫藥級膠原蛋白大約是300奈米(nm,10-9m)的大分子,化妝品級要小10倍,約3-30奈米小分子。要切的小,但又不能破壞原來的立體結構,否則會失去生物活性,有些化妝品級膠原蛋白只考量切得更細,卻忽略原有結構立體孔隙的重要,結果破壞了生物活性結構,效果當然也大打折扣。
另一個關鍵是膠原蛋白的萃取過程。因為要從牛、豬、鳥類的皮、筋等組織萃取出膠原蛋白,常需要加入其他物質幫助萃取,醫藥級使用會再進行純化手續,但是有些在化妝品級的應用,卻沒有去除雜質就直接使用,造成使用者過敏和安全性顧慮。市面上化妝品膠原蛋白原料,有1公升幾千塊到幾萬塊的價格落差,就知道品質層次差很多,購買時必須注意化妝品級膠原蛋白的效果、持久性和安全性。

**人體組織工程應用是未來金雞

**
講到膠原蛋白的發展,目前大家比較瞭解、熟悉的是應用在保養品及化妝品上,但對生物科技發展來說,看重的卻是未來在人體組織工程的應用。
例如,用膠原蛋白培養軟骨組織、人工血管、瓣膜、關節等,以人體的排斥性來說,相較於其他材質,膠原蛋白最相容、也最不易發生後遺症,國內已有許多單位正在進行這部份的研究與發展。
若談到實際量產,目前僅有台鹽引進國外技術,正式生產醫藥級敷料,可用在燒燙傷、糖尿病、褥瘡病患的皮膚修復,是目前唯一有量產技術的公司。這個市場目前估計有10億元,雖然還不大,但後續成長空間很多。只是要進入量產階段,除了對膠原蛋白本身有良好的研究基礎,更需要量產設備、掌握製程技術,這些會是關鍵。
我認為,台灣現在掀起膠原蛋白熱其實是好事,雖然多數還停留在研究室階段,但是,從不同應用面去研究膠原蛋白,以後能夠整合的話,就能產生突破性的成長。國外的研究發展雖然領先很多,但台灣人連彩券密碼都可以破解,這真是世界第一!台灣人或許真的比較聰明,能找出捷徑。

往下滑看下一篇文章
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。

勤英科技_內文1.JPG
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。

勤英科技_內文2.JPG
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/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓