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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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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