台積人40歲出走創業!臥龍智慧「攻水路」,客製AI腦助半導體大廠對付污水痛點
台積人40歲出走創業!臥龍智慧「攻水路」,客製AI腦助半導體大廠對付污水痛點

把污水變淨水,謝文彬花了20多年打磨這門技術,如今這是他的創業本命題。

「工廠排放的廢水,當中的溫度、懸浮固體物、重金屬含量、pH值都是不斷變化的,所以理論上,消毒藥與污泥調理劑量也應該隨時調整,才能有效維持水質穩定。」謝文彬表示,這是他在2021年成立臥龍智慧環境(下稱臥龍智慧)的初衷:通過提供AIoT的軟體管理平台,與廠房現有的污水處理設施串接,以此精準地監控和提升污水處理效率。

品牌定位從一開始就很明確,也很幸運的是,目標客群願意買單。「因為痛點夠痛,工廠的廢污水一旦處置不當、排放到下水道系統,就會面臨最直接的罰緩跟商譽危機。」謝文彬指出,加上企業需要盡可能降低電力設備(如幫浦)的能耗,配合政策達成淨零排放的目標,因此會回過頭來追求水處理與水回收的效率。

謝文彬分享,臥龍智慧的客戶目前有半導體廠、紡織廠與化工廠,以及政府標案,比如台北自來水。公司成立時間雖然只有短短3年,但在現階段已經獲利,每月經常性收入、淨收入留存率等營運指標也都呈現正成長。單看2024第1季營收的話,突破新台幣千萬元,相比2023年全年營收成長4倍。

臥龍智慧
臥龍智慧創辦人謝文彬,主要產品是透過AIoT(人工智慧物聯網)系統改善水處理與水回收效率。
圖/ 蔡仁譯攝影

「水系」主場再扎根,拚自動化防誤判

這是謝文彬首次創業。「更早的時候待過環境與發展基金會,負責主持並執行政府重大水處理與水回收計畫。每年都跑幾百場的案子,有機會接觸各行各業的污水處理廠,紡織、材料、高科技廠、造船廠、印鈔票的中央印製廠、統一麵包廠都進去過,每年總共能省下幾百萬噸的水。」

時間證明,沒有任何白走的路,謝文彬因這份工作經歷,在2011年拿到台積電的工作門票。

「後來大概是2015年左右,台積電要在台中蓋10奈米廠,我也想要深入了解水處理廠建廠的全貌,就主動申請加入了。」謝文彬回憶, 從畫設計圖、思考如何開發樓地板與埋管、申請排放許可,工程團隊每天都會跟幾千名、幾萬名的工班師傅合作,「很精采也很累。」

等所有廠房蓋完以後,再安排設備陸續進廠、請技術人員檢測操作。夏天就站在34°C的高溫下飆汗,颱風天也會到現場,就怕系統被大水淹掉,「沒有人要求,但就是使命必達的責任感,每個環節都不能出錯,直到整個廠房穩定運行為止。」

對於有機會站在tsmc(台積電)的紅字招牌下,謝文彬始終感到驕傲。

「選擇在40歲創業,主要是想嘗試另一種生活方式。」謝文彬分享,希望多花點時間陪伴家人,也希望發揮更大的影響力,「可能會有人問說,污水處理有什麼困難的?問題在於污水來源與品質是波動的,需要根據實際狀況適當地調整藥劑量,或者避免過度清洗造成逆滲透膜(RO)損壞,只靠人工判斷實在太吃力。」

謝文彬指出,還有一個問題是水質感測器的警報器聲響,操作人員難以區分是誤觸還是真的水質異常,發生幾次以後就變成「狼來了」的遊戲,容易讓人掉以輕心。

「要提升水處理的效率,就必須採用自動化、智慧化的方式解決,也就是AI技術。」謝文彬表示,團隊會先評估客戶的污水處理廠設施,在不干擾運作的前提下安裝軟體,「客戶可以從系統後台即時觀測水質,並交由系統自動調整加藥濃度、細菌排放量。在AI的控制下,水質處理及操控成效會更加穩定,馬達的運轉效率也會更好。」

同時,團隊也追求將廢水再純化(purification)成原物料,實現工廠廢水的循環再利用,平均每1滴水可以多用2次,真正做到節能減碳。

目前臥龍智慧的商業模式大致底定,與其他SaaS(軟體即服務)採取訂閱制的模式不太一樣,團隊與客戶之間用一次買斷制,後續簽MA(Maintenance Agreement,資訊系統的維護合約),提供問題修復、版本升級、客服支援等服務,每年承諾客戶提高1至5%的使用效率。

擁隱藏版軍師,將衝ESG、中東新藍海

謝文彬也在創業旅途找到自己的mentor(導師),像是大聯大投資控股公司副董事長葉福海、緯創軟體董事長暨執行長特助陳玲芬,都是臥龍智慧背後的靈魂人物,「老師(葉福海)很忙,我通常都是LINE留下訊息,問市場策略、問管理、問資金運用,他再回電跟我聊1個多小時,每次都是醍醐灌頂。」

遠傳新創加速器也是重要的策略夥伴。「有些人創業是為了追逐短線,但我覺得對謝文彬來說,這是他的事業。」遠傳資訊暨數位轉型科技群執行副總經理胡德民表示,創辦人的特質與信仰是吸引合作的關鍵。此外,臥龍智慧切實解決企業當前遇到的問題,更是遠傳新創加速器偏好的新創類型。

「遠東集團旗下的紡織、石化事業,都有機會提供給臥龍智慧當作落地場域。未來還有一個合作機會是在無線連接方面,可以通過(遠傳)5G網路做好場域內的數據傳輸。」胡德民指出,期許雙方共同在ESG發展上做出貢獻。

眼下的每一步都在邁向未來,臥龍智慧目前除了繼續找尋合作客戶,也計畫往海外的中東市場拓展,預計2025年第1季啟動首次對外募資,尋找策略型投資人。

「過去在台積電的訓練是這樣,有一個很明確的目標在前方,集中注意力思考要如何達到、做出相對應的修正。」謝文彬聊起創業心得,3年時間很快就溜走,展望未來想必會有更多挑戰:「我現在還是每天都3點起床,規定自己每天都要有一點進度、每天要做出哪些東西,才可能在這條路上往前進一點。」


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責任編輯:蘇柔瑋

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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