TXOne拚資安「客製化」,半導體、電動車大客戶都買單,背後QA一次看
TXOne拚資安「客製化」,半導體、電動車大客戶都買單,背後QA一次看

攻擊製造業,駭客主要會有2種作法:一是用勒索病毒(Ransomware)加密所有的電腦檔案,導致工廠產線全面停工,而受害企業必須附上高額贖金才能換取解密金鑰、恢復運作,幾億美元的損失跑不掉;二是專門製造災害,以美國佛羅里達淨水廠的控制系統遭駭為例,駭客遠端將水中的氫氧化鈉濃度調高111倍,試圖產出毒水。

工控資安新創TXOne Networks(睿控網安)執行長劉榮太指出,全球製造業近幾年已成為駭客心中的「肥羊」,原因是察覺有利可圖,以及發現此處的資安防護普遍低落。

TXOne Networks創辦人暨執行長劉榮太
曾擔任資安新創威播科技(Broadweb)執行長、資安大廠趨勢科技副總經理,劉榮太一直以來都在資安領域打拼。
圖/ 蔡仁譯攝影

根據美國MarketsandMarkets分析,全球OT資安市場在2022年的估值約為155億美元,在2027年有望達到324億美元,複合年成長率15.8%。究其上升原因,主要是現在愈來愈多的製造業邁向數位轉型,使資訊技術(IT)與營運技術(OT)等兩大系統逐漸融合,也因此惡意程式可以從IT場域橫向移動到OT網路,導致營運中斷。

基於對市場需求的種種觀察,劉榮太在2019年離開趨勢科技,另成立TXOne,專做工業系統的營運技術(OT, operational technology)資安防護。

「我的作戰策略是布局多條產品線,分散投資風險。」劉榮太介紹TXOne的3種資安產品:第一是防毒隨身碟Portable Security,以零信任(永不信任,一律驗證)為原則進行檢測,確保機台從入廠到運行過程中不會受到惡意程式攻擊;第二是安裝在機台上面的端點防護程式StellarProtect;第三是Edge系列,確保機台與機台間的網路溝通順暢。「先提供不同的資安需求留住客戶,而後再慢慢加深產品功能。」

劉榮太繼續說道:「我們會持續向客戶推廣資安的重要性,但把時間與心力主要花在『已經想好要做工控資安』的客戶上,也就是那群千億級別的上市公司。」如此,一家新創才可能在激烈的市場環境下生存。

客製化太燒錢!餅夠大才會投入

儘管創業初期遇上新冠疫情爆發,但TXOne依然在海外市場取得成績。「背後有趨勢科技的品牌加持,企業客戶自然會信任我們的實力。就算只通過視訊會議展示產品,還是順利簽下多筆海外訂單。」劉榮太分享。

相比其他國際資安大廠,劉榮太認為TXOne的競爭優勢是為各產業「客製化」資安方案:「我很願意花時間蹲進每個產業做研究,然後回過頭來調整產品的特性或功能。比如輪船航運業,輪船在海上行駛受到風浪影響,其上下波動的高度超過1公尺,因此其資安產品需要防水、防摔落。」

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劉榮太認為,TXOne的競爭優勢是為各產業「客製化」資安方案。
圖/ 蔡仁譯攝影

截至2022年底,TXOne累積了2千多家客戶,並且 瞄準半導體、電動車、精密加工、製藥、晶圓代工廠等產業, 甚至扛起台灣幾座水庫、雪梨地鐵系統的資安守護責任。「客製化真的很燒錢,不會盲目投入。」劉榮太說,「團隊會先分析該產業的潛在客戶數、市場需求夠不夠大,以此決定是否投入成本開發,期待後續可以邁向規模化。」

目前TXOne的年營收約數千萬美元,繼今年完成B+輪募資後,其募資總額超過1億美元。展望未來,劉榮太的首要之務是拿下各產業的頂級客戶,「先說服『領頭羊』合作,累積品牌影響力;等到工控資安市場成為主流時,同個垂直產業的其他客戶就會跟著買下TXOne的單。」

Q:TXOne在各地區的營收占比?各項產品的營收比重?

A: 我們主要分成 4 個市場:美國、歐洲、日本、還有其他地區,營收算是蠻平均的,估計 2023 年營收各約20%。3個產品線營收比重也是相對的平均,約莫各占30%至40%。這個現象我覺得很好,表示每個資安產品都有獲利能力。我們的目標,是一家客戶最終導入TXOne的所有產品。

Q :除了做到客製化,TXOne還有什麼優勢?

A: TXOne能確保資安產品導入以後,不會打擾到整個生產線的運作。客戶最怕遇到「機台原本好好的,安裝完產品以後反而跑不動、導致生產中斷」的情況。針對這方面,我們會謹慎評估產品導入情況。

Q:TXOne下一步將如何發展?

A: 我的理想是,做出一家大公司、做出資安品牌,以及讓創投們對資安產品更有信心。TXOne不會停止募資,也會持續找尋合適的資安人才加入團隊。我們接下來會以IPO(首次公開募股)為目標,美國或日本都可能。

責任編輯:傅珮晴、蘇柔瑋

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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