陳柏瑞會是台灣另一個張忠謀?
陳柏瑞會是台灣另一個張忠謀?
2001.07.01 | 人物

你的手機可能同時是電話、是收音機、是PDA、是錄音機也是電玩,但它還不是影像電話、不是攝影機、不是電腦,因為小小的手機目前還容不下那麼多的零組件。
但愈來愈多人期望擁有一支萬能手機,怎麼把零件做得更小、怎麼在只比都澎打火機大一點的手機裡塞進更多功能是全世界科學家努力的方向。
過去台灣多是等待國際大廠開發出新產品,再將之快速商品化,以大量製造降低成本賺取利潤。這一回,以製造見長的台灣,研發與世界同步。
一個年輕的團隊,奈米生物技術公司,開發了名為「DNAIC」的半導體技術,這種技術是拿DNA來製造很小很小的電子元件,未來主機板可能比手機SIM卡還小,一元硬幣大小的硬碟就能裝下全套百科全書。當那天來到,你的行動電話就是影像電話、是攝影機、更是一部超級電腦。
DNAIC全名為「去氧核醣核酸邏輯積體電路」,是拿DNA做為半導體積體電路材料的技術。奈米生技總經理陳柏瑞表示,DNAIC可將晶片體積縮小為目前晶片的2%,拿DNA來做CPU,運算能力可增加4倍。

**比SIM卡還小的主機板

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「晶片的效能每18個月提升一倍、價格降低一半。」屹立30年的摩爾定律,描述每隔18個月,晶片上容納的電路倍增。晶片愈複雜,電腦功能就愈強大,若晶片大小不變,電路必須愈做愈小,才能提升晶片效能。
目前台積電最新製程是0.13,也就是每條電路和電路之間距離0.13微米,科學家認為以同樣的技術和材料,0.1微米將是極限。但DNAIC技術突破矽製程限制,可達0.002微米。
0.002微米相當於2奈米,微米是百萬分之一公尺,奈米則是微米的1/1000、也就是十億分之一公尺,將1奈米的物體放到乒乓球上,就像一個乒乓球放在地球上一般,所以電子元件若能以DNA為基礎材料,要做出比SIM卡還小的主機板並非不可能。
陳柏瑞表示,以目前台積電的技術,12吋矽晶圓如果能切出1000片晶片,同樣大小的DNAIC晶圓至少能切割成1萬片晶片,而且功能更強大。
除了體積優勢,DNA電子元件還有成本低廉、省電、環保等好處。
奈米生技技術經理林育立指出,從雞血裡萃取一整罐DNA,成本不到1000元,而DNA只需極小電流就能被驅動、進行操作,產品自然小而省電,加上DNA電子元件製造過程幾乎不會造成環境污染,製程只需數天,又不必在嚴格的無塵室裡製造,比耗時數月的矽製程更具競爭力。

**26歲的陳柏瑞異軍突起

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過去幾年,英國及以色列傾全國之力,研究如何將DNA製成半導體元件,英國甚至將發展進度視為國家機密。1998年《自然》(Nature)雜誌曾報導,以色列研發的DNA電子元件能將一般晶片體積縮小一半。
台灣在這方面研發異軍突起,很難想像領軍的陳柏瑞竟然只有26歲。
生命科學背景出身的陳柏瑞,曾是西屋科學生化獎得主,他在研究癌細胞切片時,發現DNA染色技術能改變DNA電性,啟發他利用抗癌藥物與DNA之間的鑲嵌原理,控制DNA導電性,將DNA製成電子元件,突破現有半導體製程瓶頸。
「DNAIC」這項技術,已經取得台灣專利認證及美國專利優先權,據了解,矽統在奈米取得專利之前,就曾開價上億台幣,奈米對這件事則不願回應。
但有好技術,仍需發展出商品才能真正改善人類生活,陳柏瑞希望業界能參與開發DNAIC的商業應用。
如果DNAIC能順利商業化,所有用得到晶片的產品都將變成「DNA inside」。陳柏瑞指出,DNAIC可以做成記憶體、通訊IC、或高速CPU等各種電子零件。他舉例,現在的PDA記憶體一般只有8MB,如果拿DNAIC做記憶體,體積不變,容量將成長125倍,超過1GB。
除了應用在半導體產業,奈米生技正在研究利用過去判定DNA片段的染色技術,與光電技術結合,讓DNA發出螢光,開發輕巧、省電的DNA-LCD螢幕。

**離商業化
還有很長的距離

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一名威盛工程師認為,如果DNA真的可以拿來做IC,所有製程、機台都必須重新設計,對現有半導體產業將產生劇烈衝擊,「現在的半導體廠商都沒得玩了。」
但許多業界人士對這項突破仍多所保留,甚至半信半疑。
聯電董事長曹興誠表示,「類似創意很多,」即使技術真的開發出來,離商業化也還很遠,根本不值得擔心。像中華開發技術部專案經理李世仁便認為,拿DNA應用在電子材料上並非了不起的創意,兩年前以色列就曾開發出DNA導線,即使奈米生技擁有技術,還需大量累積經驗與實驗數據,才能說服業界人士採用DNAIC。
但李世仁也期待,DNA IC技術成熟之日,將是產業界的新紀元,不但電子元件將縮小至分子大小,科學家夢想中的超高速電腦也將誕生。
陳柏瑞表示,奈米生技已經掌握將DNAIC製成記憶體的技術,在奈米生技背後的精神導師──前英特爾台灣區總經理陳朝益牽線下,英特爾實驗室曾試作奈米的DNAIC晶片。
目前奈米正與英特爾、威盛、矽統等IC設計公司積極接觸,討論將DNAIC技術納入設計中。
陳朝益期許陳柏瑞能成為未來的李遠哲,工研院院長史欽泰也肯定DNAIC的技術成就,但技術若不能應用在工業上,終究無法發揮它的影響力。只是,要將技術應用到生產線,如曹興誠所說,還有一段很遠的路要走。

**陳柏瑞 1分天才加99分努力 **
把IC縮小98%,是很保守的估計!」奈米生技總經理陳柏瑞,瞇著的細長眼睛裡,有著超越26歲的自信。
座落在宜蘭羅東的奈米生技,是典型學生創業的團隊,陳柏瑞本來是東華大學生命科學系的學生,在前英特爾台灣區總經理陳朝益的鼓勵下創業,公司成立短短半年多,就發表了驚人的成就,但DNA IC的種子,卻早在陳柏瑞高中時期就已種下。
陳柏瑞在擔任生物老師的母親耳濡目染下,從小就對生命科學產生濃厚興趣。高中一次實驗,讓他偶然間學習到「DNA能導電」這件事,但直到1996年,陳柏瑞才開始投入DNA導電性的研究。
曾是西屋科學獎(ISEF)得主的陳柏瑞,去年在得獎學生聚會上認識陳朝益。DNAIC的構想,讓陳朝益大為雀躍,積極為陳柏瑞奔走、尋求業界支援,當技術成形,陳朝益還介紹陳柏瑞到美國英特爾實驗室試做產品。
擁有賽車選手執照的的陳柏瑞,被好友林育立形容是一個「很衝、很敢做」的人,「要做,就要做最好的,用命去換也在所不惜,」好強的陳柏瑞做起實驗來,不吃不喝、不眠不休,團隊也常開會到凌晨4點。
為了做測試、跑數據,陳柏瑞和林育立兩人幾乎跑遍了台北、新竹各大學實驗室,2000年4月,奈米生技研發出第一片「DNA inside」的基礎晶片,比陳朝益的估計整整早了兩年。

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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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