「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』。」

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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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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