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

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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

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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

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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

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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

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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。

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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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