台版星鏈來了!國家太空中心擬斥25億元:4顆低軌通訊衛星最快2029年升空
台版星鏈來了!國家太空中心擬斥25億元:4顆低軌通訊衛星最快2029年升空
2025.03.31 | 5G通訊

國科會國家太空中心(TASA)今年端出新計畫,擬投入新台幣近25億元預算,攜手業界研製4顆低軌通訊衛星,最快2029年升空,逐步形成台灣「星網」,也就是台版星鏈,除將進行衛星之間光通訊技術驗證,也有望與國內產學界的6G NTN地面設備等測試連線。

俄烏戰爭打響美國太空服務公司SpaceX「星鏈」(Starlink)名號,地球另一端的台灣,近年除積極與國際衛星營運商洽商衛星通訊服務,國科會轄下TASA亦正透過政府、民間合作方式,布建台灣自主通訊衛星網絡。

繼COVID-19疫情之前展開的B5G低軌通訊衛星實驗型計畫,國科會今年起正式啟動「通訊衛星製造產業化平台」計畫,其中,將由TASA協助得標的台灣廠商,進行衛星系統設計、製造、整合與測試,打造4顆低軌通訊衛星,4顆衛星研製加發射總預算預計匡列24.9億元。

同時,經濟部也將透過計畫鼓勵廠商投入研發,補助衛星通訊產業的預算則匡列8.9億元。

據規劃,這4顆低軌通訊衛星最快2029年發射,在約600至650公里高度的低軌道上運行5年,將延續B5G實驗計畫2顆衛星的技術規格,也會持續扮演產業界進行地面設備與低軌衛星端對端(End-to-end)通訊性能在軌驗證的場域。

相較B5G實驗計畫的2顆衛星,產業化平台打造的4顆衛星將新增2大工作項目,包含「衛星間通訊換手」(Hand-Over)及「星間光通訊」(Inter-Satellite Optical Communication)技術驗證;同時,盼可支援6G NTN(Non-Terrestrial Networks)地面設備技術研發的驗證測試。

所謂衛星間通訊換手,是指當一顆衛星將離開其覆蓋範圍或無法維持連線時,把通訊鏈路「傳球」給另一顆衛星,確保連線不會中斷。

此外,事實上,目前大多數衛星仍依賴射頻(Radio Frequency)訊號進行資料傳輸,且許多傳統系統需透過地面站轉發訊號,影響整體傳輸效率。相比之下,星間光通訊技術利用雷射光可在太空真空環境中傳輸的特性,直接在衛星之間建立高速鏈路,減少對地面站的依賴,進而降低訊號延遲。

由於雷射光頻率遠高於射頻,其頻寬更大,可支持更高的數據吞吐量,雷射訊號也較不易被外界截取或干擾,使星間光通訊成為Starlink、Amazon Kuiper等國際衛星計畫積極部署的關鍵技術。

根據規劃,此案將採公告招標評審標方式,選出最優前4名廠商簽約,履約包含兩階段,首先是「衛星系統設計」,並於完工後以設計審查方式,選出審查分數最高的前2名,進入第2階段的「衛星製造與驗測、衛星發射與在軌操作」,這2間具備衛星製造資格的台廠,將分別打造出2顆低軌通訊衛星,即合計一共4顆。

這4顆衛星發射後,需驗證通訊酬載在軌功能、與地面設備通訊功能等執行狀況,通過審查後,將連同網路通訊控制系統,一起交付給TASA進行後續維運。

由於通訊衛星製造產業化平台核心目標是為台廠「練兵」,並串連帶動國內低軌通訊衛星上下游供應鏈,因此規定外國供應廠商不可參與投標,且由於涉及國家安全,亦不允許中國地區供應廠商、第3地區含陸資成分供應廠商,及在台陸資供應廠商參與。

另外,B5G計畫發展策略為2顆實驗衛星,名為1A、1B。根據TASA規劃,首顆B5G低軌通訊衛星1A,將在2027年升空,總重量約400公斤,將部署在高度約600公里的低地球軌道。

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本文授權轉載自:中央社

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聚焦智慧醫療,汎定科技藉 NVIDIA 新創計畫挹助,加速小心肝 AI 軟體服務開發與全球布局
聚焦智慧醫療,汎定科技藉 NVIDIA 新創計畫挹助,加速小心肝 AI 軟體服務開發與全球布局

汎定科技(FindingsTech)成立於2020年,以力學模擬、人工智慧與數據分析三大核心技術為基礎,迅速在智慧醫療領域打出名號,目前公司的主力產品有二:分別是小心肝 AI(HepatoWell.ai)與 AI Foundry 服務,前者透過 NVIDIA MONAI 為框架的 MRI 影像訓練,開發計算量化脂肪肝程度的 AI 軟體;後者則是因應客戶需求、使用情境提供最佳 AI 架構與解決方案,例如跟豐藝母公司和醫學中心合作開發的 OmniSurgery 手術房 AI 器械盤點平台,用來協助醫院器械供應中心自動偵測與盤點醫療機械設備。

汎定科技之所以會聚焦 AI 醫療影像市場,與創辦人的學經歷背景息息相關。汎定科技總經理許駿鵬表示:「10多年前,我曾在麻省理工學院的電腦科學與人工智慧實驗室擔任科學家,當時的計畫主持人都聚焦在醫療影像跟重症數據分析,在過程中深刻感受到,我們雖然不是第一線醫護人員,但依然可以透過科技實現『曲線救人』。」這段經驗以及教授鼓勵,讓其決定創立汎定科技,目標是以 AI 科學幫助醫療體系更快找到精準答案,無論是物理實驗、醫療輔助判別與撰寫報告都可以即時掌握關鍵發現 (Findings)。

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圖/ 數位時代

卓越的創新與技術能量,不僅於參加 NVIDIA Inception 新創計畫後獲得更多 AI 技術資源,更在2024年獲得豐藝集團的投資支持,正式成為集團旗下成員,接下來,汎定科技除持續深化產品服務,也會透過集團資源、以軟硬整合等方式擴展在醫療產業的服務能量。

聚焦脂肪肝 MRI 影像分析,汎定科技小心肝 AI–HepatoWell.ai– 進入臨床試驗階段

研究機構 Fortune Business Insight 預測,全球 AI 醫療影像市場規模將從2025年的392.5億美元快速成長到2032年的5,041.7億美元,年複合成長率高達44%,其中,「解決方案」類型的產品需求最高,其次才是平台型服務,顯示市場最需要的是能夠真正解決臨床痛點的應用。

在眾多 AI 醫療影像市場中,汎定科技會鎖定脂肪肝 MRI 影像分析、推出小心肝 AI(HepatoWell.ai)的原因有三:

首先是 AI 全自動量化計算肝臟脂肪密度。 全球脂肪肝盛行率高。目前的檢測脂肪肝的方式多為質化判斷不夠精準;即便現行的量化分析,也需要人工圈選。HepatoWell.ai 藉由讀取 MRI-PDFF(質子密度脂肪分數)訊號,AI 自動計算全肝臟體積脂肪分數(VLFF),可更精確的計算脂肪肝程度。

其次是整合新藥臨床試驗平台。 過去脂肪肝無藥物可治療,第一線治療方式多以飲食與調整生活習慣為主。因此,國際藥廠紛紛投入新藥臨床試驗。小心肝 AI 能提供標準化 MRI-PDFF 數據,可整合進臨床試驗工具。

最後是帶動產業鏈發展。 全球專注脂肪肝AI醫療影像的業者極少。小心肝 AI 的出現,讓醫療機構、健檢中心、臨床試驗公司、國際醫材設備商乃至國際藥廠有新的合作選擇,有助於形成更完整的產業生態系。

汎定科技總經理許駿鵬表示:「我們自從2023年7月展開前期研究(Pilot Survey),2025年進入臨床試驗、預計將於今年底完成,明(2026)年正式取證、將小心肝 AI 推向全球市場。」值得特別注意的是,醫療產業特性使然,「有技術」不等於「能落地」,研發實力、客戶需求,以及品牌能見度缺一不可,而藉由 NVIDIA Inception 新創計畫的支援,汎定科技不僅強化了產品開發速度,如以 MONAI Core 選擇適切的演算法、MONAI Label 加速影像標註等,也在品牌行銷與市場拓展上獲得關鍵性的極大推力。

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圖/ 數位時代

以2025年獲邀參展 COMPUTEX InnoVEX 大會中的 NVIDIA Inception for Startup Pavilion 新創展區為例,汎定科技在展會期間收到超過100個客戶諮詢,會後有逾50家潛在客戶表達興趣,其中10多家已進入洽談階段,對正在推進的臨床試驗與未來市場擴張極具幫助。「我們的計畫是在取證後三年將小心肝 AI 推向20家健診中心,並且積極發展亞洲市場商機,而後再一步一腳印地擴展歐美市場。」關於小心肝 AI 的未來規劃,許駿鵬如是說道。

善用集團與 NVIDIA 技術資源,加速智慧醫療布局

在加入 NVIDIA Inception 新創計畫後,新創團隊可在 NVIDIA Inception 新創計畫網站清楚寫下產品服務等資訊,NVIDIA 全球各個部門便都可以查詢到新創團隊資訊,更有機會取得 NVIDIA 軟體產品的早期試用(Early Access),並能免費下載使用各種 NVIDIA 軟體套件(SDK),以及受邀參加地區活動曝光等。至於新創公司擴展最重要的資金環節,新創團隊則可透過 Inception Capital Connect 與全球 NVIDIA Inception VC Alliance 創投夥伴接觸,加速募資流程。

汎定科技與豐藝集團即是透過 NVIDIA Inception 新創計畫而結識。

豐藝集團策略長陳少翎表示:「汎定科技擁有絕佳的技術實力與發展潛力,瞄準的市場與豐藝集團的布局方向一致,很快就決定投資團隊。目前雖由豐藝集團100%持股,但仍維持汎定科技的獨立營運彈性,鼓勵其以新創速度深耕市場,同時,透過鏈結集團資源等方式深化對智慧醫療產業的佈局。」舉例來說,當豐藝集團與 GE、飛利浦、西門子等全球醫療大廠進行產品藍圖與市場規劃討論時,也會同步介紹汎定科技的產品服務與實務經驗,進而創造更多跨國合作的可能性。

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圖/ 數位時代

展望未來,汎定科技除持續推進小心肝 AI 的產品與市場布局、也將與 NVIDIA Inception 新創計畫更緊密連結到全球新創與創投網絡以強化產品的海外布局,也會透過跟集團子公司與客戶合作等方式,更好布局未來市場。

NVIDIAxFindingsTech
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