專訪|護理師忙什麼?鴻海揪過勞關鍵:拿藥、送檢體⋯佔50%時間,Nurabot如何神助攻?
專訪|護理師忙什麼?鴻海揪過勞關鍵:拿藥、送檢體⋯佔50%時間,Nurabot如何神助攻?

5/19輝達執行長黃仁勳於台北流行音樂中心進行演說,開場影片中,出現了鴻海、臺中榮民總醫院、川崎重工(Kawasaki Heavy Industries)三方合作共同研發AI護理協作機器人Nurabot,在3月輝達GTC大會亮相之後,再次出現在大眾眼前。

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鴻海透過輝達數位孿生平台,與台中榮總、川崎重工 (Kawasaki Heavy Industries)共同開發AI護理協作機器人Nurabot。
圖/ NVIDIA

「請幫我拿回護理站,」Nurabot聽到指令後,能夠將放滿檢體的托盤自動收入腹部的收納箱,而屁股也有一個可拿取的箱子,可以放血袋或醫療用品等,並自己走到目的地,不需要一個人在旁邊操控。

這是今年稍早已經在台中榮總運行的AI機器人實作現場, 「機器人的目的是為了解決護理師每天面對的重複性勞務工作,減輕護理人員負擔,」 台中榮總護理部副主任劉淑芳表示。

和以往鴻海的代工形象不同,Nurabot的研發從Day 1就以「深入第一線了解用戶需求」為出發點。這對品牌業者來說,或許是一件非常正常的事,但對代工起家的鴻海來說,是很大的轉變,也是鴻海展現轉型的決心。

鴻海3+3策略持續推進,Nurabot離夢想更近

「現在鴻海正在從一家製造服務公司轉型為平台解決方案供應商。」鴻海董事長劉揚偉2023年於鴻海科技日活動開場時,就已明確表達了鴻海未來的願景。

早在2019年開始,鴻海積極投入「電動車、數位健康、機器人」三大新興產業以及「人工智慧、半導體、新世代通訊技術」三項新技術領域,以「3+3」結合作為集團重要的長期發展策略,而在數位健康和機器人領域中,Nurabot也象徵著一個重要的里程碑。

「就是要給他們滿滿情緒價值,」鴻海B事業群總經理姜志雄向《數位時代》表示,此次和台中榮總合作的Nurabot護理機器人,團隊派出使用者體驗 (User Experience, UX) 和視覺設計 (Visual Design)、工業設計師(Industrial Design), 「我們不是找業務或是工程師到現場,而是透過訪談加上為期好幾個月的觀察,讓他們知道我們是真的想要提供解決方案,而不是只是賣我們的產品。」

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Nurabot產品開發期間,台中榮總護理人員已經很習慣了機器人的存在,「那時要把它運回台北參加台北國際電腦展的時候,大家都很捨不得,」鴻海團隊表示。
圖/ 蔡仁譯攝影

深入醫護現場找出隱性需求,鴻海做出客製化服務

2023年,入選全球最佳智慧醫院評比(Newsweek World's Best Smart Hospitals)的台中榮民總醫院邀請鴻海董事長劉揚偉進行演講,中榮名譽院長陳適安意外從演講中發現鴻海好像跟他所認識的鴻海不一樣了。

姜志雄轉述,當時陳適安對於鴻海所提出的「3+3」的概念非常的有興趣,「沒想到鴻海也開始跨入創新思維,開始要做服務,」抱著半信半疑的心情,陳適安找到劉揚偉,希望鴻海能協助醫院設計出一款能夠幫助護理師工作的機器人。

姜志雄指出,初期研發團隊向醫護人員進行訪談,「但很多時候他們(護理人員)工作是一個慣性,要長時間觀察才能找到『隱性需求』,訪談不一定能呈現真正的問題,因為很多時候用戶並不清楚自己真正的需求。」 鴻海護理機器人團隊結合訪談和幾個月的觀察,發現護理人員忙碌了一整天,但有將近50%的時間都耗費在拿藥、送檢體等來回路程。

「這些工作(拿藥、送檢體)的重複性高,醫療中心場域大,醫護人員一天下來走幾趟也會很累,」劉淑芳表示,導入了機器人之後,預計將來能夠協助解決護理人員30%的勞務工時。

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Nurabot搭載ToF鏡頭、3D雷達等技術,可以自主移動並且透過鏡頭分析環境,避開障礙物。
圖/ 蔡仁譯攝影

Nurabot搭載NVIDIA Jetson Orin的晶片,將來也能進行AI運算,提供更多的服務。此外,Nurabot搭載ToF鏡頭、3D雷達等技術,可以自主移動並且透過鏡頭分析環境,避開障礙物。

「這個機器人能夠自己跟著護理師!」劉淑芳說,目前Nurabot也已經能夠偕同護理師向進行衛教宣導,「這個機器人因為表情很可愛,在醫院跑的時候,病人都會過去跟他打招呼,對於機器人大家的接受度都蠻高的,」劉淑芳分享。

Nurabot還有一項特別之處,就是用「可抽換式的電池」取代充電,鴻海表示,醫院護理站是24小時營運的,「就算充電只需要20分或30分,護理師不可能等待它充完電,護理師的需求是隨時的,機器人不能休息。」姜志雄指出,有些產品會強調可以自動充電,「但要真正了解使用者到底需要的是什麼服務,技術只是輔助來完成使用者的目的。」

Nurabot的下一步是什麼?鴻海有什麼布局?

台灣2025年正式進入超高齡社會,在長照、醫護大缺工的情況下,未來機器人有機會能夠取代護理師嗎?劉淑芳強調,護理機器人的重點是協助護理師省去重複性的勞務型工作,並非取代的角色,「機器人一碰到人就會有法律問題,所以現階段還是以取代勞務型工作為主,機器人不會直接單獨接觸病患,護理師都會在一旁協助,」劉淑芳說。

目前Nurabot處於合作第一階段(共三階段),預計11月能夠正式在台中榮總運行並且持續驗證,「下一階段預計導入AI功能,讓機器人可以更智慧,輔助護理師更多,例如病人的翻身和擺位,」劉淑芳指出,若產品驗證順利,將來也能夠擴大使用到不同的場域,例如長照中心,甚至走到家庭。

另外,鴻海團隊透過深入醫院場域觀察,也發現了醫院護理師的另一個痛點。姜志雄指出,手術室中的「刷手護理師」是人力極度缺乏且流動率非常高的職位。

刷手護理師(又稱器械護理師)主要的工作內容就是協助開刀醫師找刀遞刀,「這個職位壓力很大、根本沒有人想做,但卻是手術能進行的關鍵人物,醫生不會自己找刀啊,」姜志雄說,這也是鴻海未來想要投入的研發領域。

雖然Nurabot目前還在實驗階段,但對於未來智慧醫療發展,姜志雄相當看好,「明年或許就可以看到,」姜志雄以蘋果(Apple)手機舉例,「曾經大家只知道手機就是按鍵式,但賈伯斯(蘋果創辦人)做出了創舉,之後便主導了手機市場,而現在機器人輔助人類的生活,有一天也會走到這步。」

延伸閱讀:人形機器人,會是長照最佳解嗎?
影片|黃仁勳宣布了!台灣總部落腳「北士科」:GB300、通用機器人⋯COMPUTEX演說重點一次看

責任編輯:李先泰

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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