基因教父陳奕雄
基因教父陳奕雄
2001.06.01 | 人物

肝癌及鼻咽癌向來是台灣人前十大癌症死因殺手,卻沒有人能解釋為什麼。拜人類基因定序完成所賜,數年內,科學家可望從基因找到答案與解藥。
賽亞基因科技公司總經理陳奕雄,知道找解藥最短路徑。
在《傑克與魔豆》的故事裡,頑皮的傑克用一頭母牛換來的豆子,在一夜之間竟長入雲霄,傑克攀著豆藤爬上巨人的家,抱走會下金蛋的母雞,又砍斷豆藤摔死追來的巨人,從此過著富裕的生活。
陳奕雄,就是童話故事裡的小男孩,要從巨人手中將金母雞抱回台灣。著名基因資訊公司賽雷拉(Celera),搶先美國政府完成人類基因草圖定序,宣告生物科技產業進入「後基因時代」。賽雷拉的人類基因資料庫,及基因資訊解讀技術,正是會下金蛋的母雞。

**不愛實驗,只愛打球

**
討厭唸書的陳奕雄,跟童話裡的傑克一樣頑皮,在台大唸農化系時考試都靠同學的筆記,現任輔仁大學校長,陳奕雄的同班同學李寧遠打趣說,幫陳奕雄最多的「同學」就是他的女友,後來的陳太太。
中研院院長李遠哲胞妹,中興大學環境工程學系教授李季眉最記得,大學時同組做實驗,陳奕雄常常下課鈴一響就抱著籃球往外衝,也不管實驗還沒做完,陳奕雄有點靦腆地說,「那時很多同學不願意跟我同組做實驗。」
熱愛籃球的陳奕雄,即使工作再忙,多年來從未放棄練球的習慣,他以球會友結交不少生技科學家,他與賽亞另一位創辦人徐立之每次見面,不切磋一下球技,總覺得渾身不舒服。
陳奕雄每周三、六都會跟哥哥陳武雄,和桐化學董事長到金華國中廝殺一番,有次跟幾個國中生賽球,小男生急了還跳上陳奕雄的背,差點沒把他的腰壓斷,所以陳奕雄身上總是有著大大小小的傷痕,採訪當天,他的眼角還留著前幾天打球被撞的瘀傷。

**一頭栽進基因解碼世界

**
大學畢業後,陳奕雄到肯特州立大學攻讀博士學位,又在兩度獲得諾貝爾生化獎的辛格(Fred Sanger)博士門下做博士後研究。二、三十年前,唸生物科技最好的出路是教書。衝著對DNA雙螺旋的興趣,陳奕雄選擇加入剛成立不久的Genentech。
陳奕雄在Genentech一待就是12年。從拿著「剪刀和漿糊」剪貼DNA,「誘拐」大腸桿菌製造胰島素做起,他一頭栽進基因解碼的領域,還得了個外號叫「基因定序的老祖宗」(grand daddy of sequencing),連賽雷拉總裁凡特(J. Craig Venter),都得敬他一聲前輩。
但Genentech並不把解碼當成核心業務,為了得到充分資源,陳奕雄決定加入製造醫療器材的PE(Perkin Elmer)公司,參與設計基因解碼設備。當PE和凡特共同成立賽雷拉,全力從事基因解碼定序,陳奕雄也參與草創,成為基因定序計劃主持人。
返台創業,並不在陳奕雄的人生規劃內,賽亞,原本也不會是台灣本土的生物資訊公司。兩年前,賽雷拉注意到亞洲快速興起的經濟力量,與佔了世界1/3的龐大人口,決定在台灣成立子公司,及早佈局。身為賽雷拉首席科學家的陳奕雄幾乎每個月都要在太平洋兩岸奔走考察,累積的哩程數讓他每次都能從經濟艙升等到頭等艙。
在一次會議中,陳奕雄猛然發現只有他不是白種人,「一個東方人在一群白人中談論白人的事業,」這樣的落差讓他擔心,中國人是否會在生物科技領域缺席。
陳武雄數年來一直極力遊說陳奕雄返台創業,但他始終不為所動,經過這次衝擊,陳奕雄決定回台催生賽亞。

**國內最大的生技投資案

**
賽亞的成立可說未演先轟動。擁有35億資本額的賽亞,不但是國內最大的生技投資案,而且董監事都是赫赫有名的人物,技術顧問團隊也大有來頭。
徐立之是加拿大首席遺傳學家、世界基因組織聯盟主席,詹維康是台灣神隆執行副總,方瑞賢則是美國知名生技公司Clontech的創辦人。這些人在台灣知名度也許不高,但在生技界可說無人不曉。
陳奕雄規劃,賽亞成立初期,先向政府申請科技研究專案,或向大藥廠申請研究經費,再逐步建立亞洲常見疾病基因資料庫,及SNP(單一核甘酸多形性)資料庫,尋找致病基因,再由這些基因追索功能性蛋白質,賣給藥廠。
交通大學生物科學系副教授黃鎮剛觀察,賽亞扮演的是內容提供者(content provider)的角色,供應藥廠資料庫的內容和應用工具。黃鎮剛認為賽亞真正的利基在資料加值,例如找出基因與蛋白質的關係,蛋白質與疾病的關係,並繪出蛋白質結構,提供給藥廠開發新藥。
生物資訊的應用就像網際網路一樣,一切才剛開始,發展空間無窮無盡,「賽亞能做的事太多了,搞不好還會推出基因算命服務呢!」陳奕雄半開玩笑地說。

**踩著巨人肩膀往上

**
基因定序完成只是序曲,生技產業組織(BIO, biotechnology Industry organization)主席費德邦(Carl B. Feldbaum)表示,「基因解碼是一場馬拉松,我們才剛繫好鞋帶準備起跑而已。」
人體內有數十萬種蛋白質,某種疾病可能與某幾種蛋白質相關,利用生物資訊找尋特定蛋白質,針對蛋白質構造與機轉設計特用藥品,能縮短新藥開發時程,提高成功機率。針對特定種族、甚至每個個體的基因型量身製藥,已是當前生技公司努力的目標,這也是賽亞的利基所在。
生技產業變化速度比IT產業更快,台灣並沒有比其他人更早起步,所以腳步必須更快。快速成功的最好策略,就是站在巨人的肩膀往上爬。
賽亞以賽雷拉的資料庫與解碼技術為基礎,建立亞洲人特有疾病資料庫,開發分析基因、解構蛋白質的工具及專利,建立賽亞的智慧財產權,陳奕雄相信賽亞5年後就能獨當一面。「等到賽雷拉轉型研究蛋白質,我們已經跑在前面。」
「賽雷拉現在靠賣資料庫賺錢,所以它不好左手賣地圖右手搶淘金,但它總有一天要轉型,在那之前,就是賽亞的機會,」即使成立10年的賽雷拉巨人仍處於連年虧損的狀態,陳奕雄仍大膽說出4年後損益兩平的承諾。
「這是台灣千載難逢的機會,」中研院院長李遠哲認為,基因定序剛完成,太多資訊等著被解讀,全世界差不多站在相同的起跑點上,台灣第一次有機會跑在科技大國之前。身處生技產業上游的賽亞,若能在生物資訊領域站穩腳步,將大幅提升台灣生技製藥產業競爭力。

**人才決定台灣未來

**
想像若干年後,我們不必再走進瀰漫消毒水味道的醫院,只需在家裡採一滴血或吐口口水滴在生物晶片上,由家用電腦判讀後,自動將資料經由網路傳送給醫師,醫師再回傳個人化處方籤──只對病人有效,對其他人不會發生作用的基因藥物。
全球進入高齡化社會,醫療需求與日俱增,市場潛力無窮,處於生技製藥產業上游的生物資訊,被《新聞周刊》(News Week)評為前景最看好的行業(Job of the future)。連比爾蓋茲(Bill Gates)都親口說出下一個超越他的世界首富必定出自生物科技產業。
但生物資訊人才正面臨空前的缺口,同時具備資訊與生物專業的人才全球難覓。黃鎮剛表示,台灣過去是資訊工業大國,生物基礎教育也不差,能不能結合兩種專業,儘快填滿人力空缺,將決定台灣能否趕上這波產業起飛。
陳奕雄也很清楚,人才是最大的問題。賽亞正大力挖角,預計3年內研究人員要增加為210人。「3年後,我們會是世界上前20大基因資訊公司之一,」目前,全世界已有二十幾家公司投入SNP研究。
放棄賽雷拉首席科學家的高位,放棄比目前高三倍的薪水,放棄27年天堂般的安逸生活,陳奕雄非但不感失落,反而活力旺盛、衝勁十足,「好像再活一遍,回到二十幾歲的年輕歲月,過去在美國的日子簡直像一場夢。」
陳奕雄盡全力呵護從美國帶回來的金母雞,希望能為故鄉盡一點力,台灣生技列車正在添煤加溫,蓄勢待發。

往下滑看下一篇文章
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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
台達電全解讀
© 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