「錯過研發導入期,就沒有機會了!」憑一台醫療AI伺服器,華碩孫公司搶下科技大廠吃不到的訂單
「錯過研發導入期,就沒有機會了!」憑一台醫療AI伺服器,華碩孫公司搶下科技大廠吃不到的訂單

走進全台任何一間醫院,從護理師巡房的推車、病床旁邊的資訊面板,到手術室中精密的醫療電腦、斷層掃描儀器等,背後都藏著同一家台灣企業的技術「醫揚科技」。

這家從華碩子公司研揚科技獨立出來的公司,已是西門子、奇異(GE)等全球醫療設備大廠的合作夥伴,不只做嵌入式醫療電腦,更在近年AI爆發之際,開發出符合「醫療安規的AI伺服器」(安全與性能標準符合規定的醫療器材,國際上普遍認可的標準是IEC 60601-1),成功切入連商用伺服器大廠也難以跨足的藍海,成為AI醫療領域的隱形冠軍。

從醫療電腦代工到全設備代工,「彎道超車」打入歐美市場

近十年來,台灣電子大廠紛紛投入生技醫藥領域。醫揚科技創立之初,先是從為醫療設備廠商客製化嵌入式電腦起步,隨後發展自有品牌,推廣醫療安規電腦至醫院護理站與病床旁。

然而,他們很快發現代工模式的困境。「過去做醫療電腦代工,永遠都在等客戶開發新產品。」醫揚科技總經理莊富鈞接受專訪時表示,一個醫療儀器的生命周期長達8到10年,錯過研發導入期,就沒有任何機會,正是因為這份焦慮,成為轉型的催化劑。

醫揚科技
醫療AI伺服器應用於內視鏡手術影像診斷,以垂直整合獲得國際大廠認證。
圖/ 醫揚科技提供

2016年後,全球醫療大廠開始將重心從硬體轉向軟體與「療程」開發,並尋求硬體外包。莊富鈞敏銳觀察到並抓住這個趨勢「我們在2017年導入GMP(醫療器材優良製造規範)。」莊富鈞強調,這張門票至關重要,「這讓我們能從『醫療電腦代工』,升級到『醫療設備全代工』。」

這意味著不再只提供儀器內的「大腦」(電腦),而是能幫客戶打造小至呼吸器、檢測儀,大到複雜的手術設備,整機都可以生產。「等於是成功彎道超車,徹底擴大打擊範圍。」莊富鈞強調,不再需要苦等客戶10年一次的開發周期,而是能夠在醫療產品「任何生命周期」切入,化被動等待為主動出擊。

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站上輝達肩膀!搶占AI醫療安規「第二張銷售單」

當AI浪潮席捲醫療產業時,許多新創公司興奮地拿著商用伺服器就想衝進醫院,卻立刻碰壁。「醫院的護理站或影像中心,怎麼可能放一台巨大又吵雜的商用伺服器?」莊富鈞笑著說。

憑藉多年在醫療場域的深耕,他們熟知醫院的「語言」。「我們專注開發『符合醫療安規』的AI伺服器。」莊富鈞解釋,這些伺服器必須具備無風扇、易消毒、抗電磁波干擾等特性,才能穩定運行。

也就是這樣的優勢,許多AI軟體商在客戶端測試失敗後,才回頭找到醫揚科技,「我們等於撈了很多『第二張單』。」

醫揚科技.jpg
莊富鈞表示,醫揚的伺服器具備無風扇、易消毒、抗電磁波干擾等特性,獲得客戶青睞。
圖/ 醫揚科技

與巨人的合作,也成為醫揚勝出的關鍵之一。「我們是輝達醫療應用上的技術夥伴!」莊富鈞笑說,醫揚近期陸續採用英特爾(Intel)、輝達(NVIDIA)技術,開發專為醫療場域設計的AI伺服器與邊緣運算平台。

他指出,AI之所以在醫療領域快速被接受,關鍵在於它不談「取代」,而是談「輔助」,在全球醫護人力緊繃的當下,AI正成為醫師的「數位助理」。

舉例來說,像是手術影像分析,將2D影像重建為3D模型,協助醫生在規劃手術的最佳路徑;到內視鏡檢查時,AI可以即時將醫師的口述轉為結構化病歷;再到長照中心或居家遠距醫療,AI能24小時監測生理數據或影像,即時判斷病人跌倒、心率異常等風險,讓護理人員的時間花在刀口上。

以台灣為概念驗證基地,撬動全世界醫療市場

目前,醫揚科技高達95%營收來自海外。在歐洲,嚴格的醫療安規是天然的護城河;而在美國,則改變「推銷產品」的模式,醫揚反過來主動詢問GE、西門子等大廠:「你未來需要什麼技術?」

「當我們從需求面反推,把我們的技術藍圖和他們的趨勢綁在一起,客戶才知道醫揚科技是唯一和他們一樣100%專注醫療的科技公司。」莊富鈞表示。

醫揚科技
圖/ 侯俊偉攝影

如今醫揚正瞄準下一個爆發性成長的市場東南亞。「像是泰國、馬來西亞,正由政府主導打造全新的智慧醫院,一次到位就導入AI,商機龐大。」至於台灣,莊富鈞將其定位為「全球最佳的POC(概念驗證)場域」,「台灣的醫院願意創新,很多AI醫療流程,都是在台灣先落地驗證,我們再推廣到全世界。」

展望未來,他們的目光不僅止於亞洲新興市場的快速增長,「2030年以前,醫揚要成為一家全方位的『醫療科技公司』,而不只是一家醫療電腦公司。」意味著醫揚將從硬體製造商,進化為「解決方案整合者」。

未來,醫揚要提供的不是單一產品,而是以場景為核心的生態系,例如「智慧手術規劃方案」或「智慧居家照護方案」,打包所有必要的軟體、硬體與顧問服務。

從初始的一台電腦,到一台呼吸器,再到一套智慧手術系統。醫揚科技走出代工思維,憑藉著對醫療場域的深刻洞察與轉型策略,在AI浪潮之際,築起一道難以跨越的醫療級伺服器護城河。

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關鍵字: #智慧醫療
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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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