瞬變學會: 08/17/25

2025年8月17日星期日

《研究機構衍生的新創公司之探討》

一、工研院(ITRI)衍生的新創公司

工業技術研究院（ITRI）以Spin-off（衍生）形式成立了多家新創公司，涵蓋半導體、生醫、綠能、機械、資通訊等多領域，許多已成功上市櫃，並成為業界翹楚。

以下為摘錄：

1.艾諾細胞科技股份有限公司

成立時間：2025年（由工研院與新加坡RMT集團合作成立）
主要業務：開發仿生磁珠免疫細胞生產平台（iKNOBeads）。
專注於癌症和自體免疫疾病的免疫細胞療法，致力推動免疫細胞治療技術商品化，準備申請美國FDA藥物管理檔案（DMF）以進軍國際市場。

https://money.udn.com/money/story/11799/8477474

2.慧保科技股份有限公司

成立時間：2024年6月25日，(工研院服科中心)。
主要業務：AI智能保險試算及風控平台。
公司官網：https://www.bestu.com.tw/

3.萬溢能源材料股份有限公司

成立時間：2024年1月25日，(工研院材化所)，獲大立光4.5億資金挹注。
主要業務：鈮酸鈦負極材料，鋰電池快充技術。

https://tree.meetbao.net/2024/11/%E5%B7%A5%E7%A0%94%E9%99%A2%E8%A1%8D%E7%94%9F%E6%96%B0%E5%89%B5-%E8%90%AC%E6%BA%A2%E8%83%BD%E6%BA%90%E5%85%AC%E5%8F%B8%EF%BC%8C%E7%8D%B2%E5%A4%A7%E7%AB%8B%E5%85%894-5%E5%84%84%E8%B3%87%E9%87%91/

4.歐美科技股份有限公司

成立時間：2024年1月11日，(工研院量測中心）。
主要業務：專注於半導體先進封裝的非破壞光學檢測技術，開發矽通孔（TSV）及玻璃通孔（TGV）等高階量測設備和解決方案，提升3D晶片製程良率與製造效率。
公司官網：https://www.omsure.com/zh/ ;

https://tree.meetbao.net/2023/08/%e6%ad%90%e7%be%8e%e7%a7%91%e6%8a%80%e8%82%a1%e4%bb%bd%e6%9c%89%e9%99%90%e5%85%ac%e5%8f%b8/

5.奈視科技股份有限公司

成立時間：2023年5月26日，(工研院量測中心)。
主要業務：半導體製程量測技術。

https://tree.meetbao.net/2024/08/%e5%a5%88%e8%a6%96%e7%a7%91%e6%8a%80%e8%82%a1%e4%bb%bd%e6%9c%89%e9%99%90%e5%85%ac%e5%8f%b8/

6.臺灣生物醫藥製造股份有限公司

成立時間：2023年5月4日，(工研院生技中心)。
主要業務：生物醫藥製造及技術。
公司官網：https://tbmcbio.com/zh/%E9%97%9C%E6%96%BC%E6%88%91%E5%80%91/

7.泛得生技股份有限公司

成立時間：2023年5月22日，(工研院食品所)。
主要業務：植物肉產品。
公司官網：https://www.preferrtech-bio.com/

8.仁匯國際股份有限公司

成立時間：2022年12月16日。
主要業務：開發椎間盤突出治療產品，產品處於臨床試驗準備及上市階段。

https://www.alphaloan.co/company/zh/89116193

9.愛國者綠能科技股份有限公司

成立時間：2022年9月22日，(工研院材化所)。
主要業務：固態電池與鋰金屬電池的開發與應用。
公司官網：https://www.ssbtek.com/ ;

https://tree.meetbao.net/2023/08/%e6%84%9b%e5%9c%8b%e8%80%85%e7%b6%a0%e8%83%bd%e7%a7%91%e6%8a%80%e8%82%a1%e4%bb%bd%e6%9c%89%e9%99%90%e5%85%ac%e5%8f%b8/

10.科飛數位股份有限公司

成立時間：2022年4月27日，(工研院機械所)。
主要業務：車載軟硬體及韌體開發，成功取得電動巴士相關訂單。
公司官網：https://kopherbit.com/ ;

https://tree.meetbao.net/2023/08/%e7%a7%91%e9%a3%9b%e6%95%b8%e4%bd%8d%e8%82%a1%e4%bb%bd%e6%9c%89%e9%99%90%e5%85%ac%e5%8f%b8/

11.智連工控股份有限公司

成立時間：2021年8月24日。
主要業務：SECS/GEM半導體設備通訊標準閘道器、工業物聯網模組、設備端通訊解決方案；協助各類智慧製造設備快速接入SECS/GEM通訊標準，推動半導體、面板、LED、PCB等產業自動化及遠端控制。
公司官網：https://www.adirtek.com/

12.赫侖股份有限公司

成立時間：大約在2019年至2021年間成立，(工研院機械所)。
主要業務：開發HolonOS工業機器人軟體，整合感測器、機械手臂與AI，提升製造業效率與靈活性，應用於多種產業。
公司官網：https://www.holonrobotics.com/ ;

https://tree.meetbao.net/2024/08/%e8%b5%ab%e4%be%96%e8%82%a1%e4%bb%bd%e6%9c%89%e9%99%90%e5%85%ac%e5%8f%b8/ ;
https://meet.bnext.com.tw/articles/view/52289

13.原見精機股份有限公司

成立時間： 2017年11月8日，(工研院機械所)。
主要業務：機器人觸覺皮膚技術（T-skin），工業機器人用觸覺感測模組，力感測器研發。技術能讓機器人具備高度靈敏的安全停動能力，提升人機協作安全。
公司官網：https://www.touche.solutions/ ;

https://tree.meetbao.net/2022/08/%e5%8e%9f%e8%a6%8b%e7%b2%be%e6%a9%9f%e8%82%a1%e4%bb%bd%e6%9c%89%e9%99%90%e5%85%ac%e5%8f%b8/

14.起而行綠能股份有限公司

成立時間：2017年9月15日，(工研院機械所)。

2023年完成A輪募資5.7億元，擁有電動車充電樁及雲端充電管理完整解決方案

主要業務：電動車充電樁及充電雲平台。
公司官網：https://www.etreego.com/ ;

https://tree.meetbao.net/2023/07/%e8%b5%b7%e8%80%8c%e8%a1%8c%e7%b6%a0%e8%83%bd%e8%82%a1%e4%bb%bd%e6%9c%89%e9%99%90%e5%85%ac%e5%8f%b8/

15.意集設計股份有限公司（DreamVok）

成立時間：2017年8月。
主要業務：(服務)創新設計顧問公司。
公司官網：https://dreamvok.com/

16.創淨科技股份有限公司

成立時間：2016年12月15日。
主要業務：開發ELECLEAN奈米電化學技術，即時產生高效活性氧消毒水，無化學藥劑，安全環保，應用於民生防疫家電及工業消毒。
公司官網：https://eleclean.com.tw/ ;

https://tree.meetbao.net/2023/07/%e5%89%b5%e6%b7%a8%e7%a7%91%e6%8a%80%e8%82%a1%e4%bb%bd%e6%9c%89%e9%99%90%e5%85%ac%e5%8f%b8/

17.福寶科技股份有限公司

成立時間：2016年11月30日。
主要業務：AI外骨骼機器人，復健醫療領域。
公司官網：https://www.freebionics.com.tw/tw ;

https://tree.meetbao.net/2023/08/%e7%a6%8f%e5%af%b6%e7%a7%91%e6%8a%80%e8%82%a1%e4%bb%bd%e6%9c%89%e9%99%90%e5%85%ac%e5%8f%b8/

18.豐趣科技股份有限公司（FunNow）

成立時間：2015年12月28日。
主要業務：電子旅遊票券平台。
公司官網：https://www.fontrip.com/

19.台生材股份有限公司

成立時間：2012年11月12日。2019年6月5日正式上櫃。
主要業務：先進材料的開發與應用，專注於功能材料與新材料技術。
公司官網：https://www.twbm.com.tw/

20.晶元光電股份有限公司

成立時間：1996年9月19日，(工研院光電所)。
主要業務：LED技術研發與製造。
公司官網：https://www.epistar.com/EpistarTw/index

21.盟立自動化股份有限公司

成立時間：1989年2月2日，(工研院機械所)。
主要業務：工業自動化系統與解決方案。
公司官網：https://www.mirle.com.tw/

22.台灣光罩股份有限公司

成立時間：1988年10月21日，(工研院光電所)。
主要業務：光罩、半導體相關設備。

起初是工研院與美國國際材料研究公司（IMR）進行技術移轉的成果，建立了半導體光罩製造的技術設施，並陸續發展自有技術，將技術移轉給私人部門。

公司官網：https://www.tmcnet.com.tw/tw

23.台積電（TSMC）

成立時間：1987年2月21日，(工研院電子工業研究中心)。
主要業務：晶圓代工，全球最大半導體製造公司。
公司官網：https://www.tsmc.com/chinese

24.聯華電子（聯電）

成立時間：1980年5月22日，(工研院電子工業研究中心)。
主要業務：晶圓製造。
公司官網：https://www.umc.com/zh-TW/home/Index

二、資策會(III)衍生的新創公司

截至2025年，資策會（III）衍生的新創公司，主要聚焦在智慧城市(智慧工廠、智慧建築)、能源管理、物聯網、資安等領域。

1.研創智聯股份有限公司

成立時間：2022年12月28日，與工研院技術合作衍生。
主要業務：智慧建築管理系統。
公司官網：https://www.entron.tw/

https://tree.meetbao.net/2023/07/%e7%a0%94%e5%89%b5%e6%99%ba%e8%81%af%e8%82%a1%e4%bb%bd%e6%9c%89%e9%99%90%e5%85%ac%e5%8f%b8/

2.新捷能資訊股份有限公司

成立時間：2022年6月10日。
主要業務：提供雲端電力輔助平台及技術服務。
公司官網：https://www.meta-energy.com.tw/

3.泰雅科技股份有限公司

成立時間： 2021年，與工研院技術合作衍生。
主要業務： 5G企業專網/異質專網智慧管理平台（Ataya Harmony），將5G、Wi-Fi、IoT等有線/無線網路整合進單一平台，專注工業4.0自動化通訊與管理，簡化企業複雜網路架構，提升安全性與彈性。

https://www.alphaloan.co/company/zh/90805703 ;

https://tree.meetbao.net/2023/08/%e6%b3%b0%e9%9b%85%e7%a7%91%e6%8a%80%e8%82%a1%e4%bb%bd%e6%9c%89%e9%99%90%e5%85%ac%e5%8f%b8/

4.台灣資安鑄造股份有限公司

成立時間：2021年12月7日，(資策會資安所)。
主要業務：資安監控與資安顧問服務。
公司官網：https://www.cyfoundry.com/

5.資展國際股份有限公司

成立時間：2021年8月20日，(資策會教育所)。
主要業務：資訊人才培育與數位轉型培訓。
公司官網：https://www.ispan.com.tw/

6.奕馬資訊股份有限公司

成立時間：2020年11月11日。
主要業務：工業物聯網監控系統。
公司官網：https://www.yima.com.tw/

7.思納捷科技股份有限公司

成立時間：2017年。
主要業務：智慧能源管理與工業物聯網。
公司官網：https://insynerger.com/

8.資育股份有限公司

成立時間：2014年7月1日。
主要業務：育成中心營運服務(南港、高雄軟體育成中心)、政府專案補助、創投及企業媒合服務等
公司官網：https://www.i2i.com.tw/

資聯股份有限公司

成立時間：2022年9月23日。
主要業務：管理顧問與相關創業育成專案服務。
公司官網：https://www.alphaloan.co/company/zh/90039174

資育公司大多聚焦於實體創業育成空間營運、新創輔導及大型資源媒合，

是新創生態系的核心平台；

而資聯公司較偏向後端管理顧問、專案服務及創業政策執行輔助，

為創新創業環境，提供策略及管理支持。

兩者合作互補，形成完整的創新創業生態支援鏈條。

9.科智企業

成立時間：2014年3月24日。
主要業務：為製造業所開發的圖像分析平台，智慧製程與智慧工廠解決方案。
公司官網：https://www.servtech.com.tw/

10.資拓宏宇股份有限公司

成立時間：2008年4月。
主要業務：通訊系統整合及智慧城市解決方案。
公司官網：https://www.iisigroup.com/

11.SEEDNet股份有限公司

成立時間：1998年11月。
主要業務：網際網路連線服務。
公司官網：https://www.seed.net.tw/

三、預測未來「資通訊領域」新創公司的前瞻趨勢

整合感測、通訊、AI運算與應用服務，構建類似人體大腦、神經、感官與血液系統的智慧科技平台，推動台灣ICT產業升級與國際市場拓展。

1.低軌衛星射頻晶片技術

研發低軌衛星通訊用高效低功耗射頻晶片，推動衛星通訊與全球網路融合。

2.5G及未來通訊技術（如B5G、6G、非地面網絡）

建立B5G/6G非地面網路（NTN）基地台系統，整合衛星通訊和地面網路，突破偏遠地區通訊瓶頸。

3.智慧感測與工業自動化

發展智慧感測系統、智慧移動載具與工業物聯網解決方案，促進智慧製造與自動化。

4.能源管理與綠色永續科技

利用AI優化能源調度與儲能系統，提高能源使用效率，推動綠色永續產業。

5.智慧醫療與健康科技

包括智慧護膝、外骨骼輔助裝置、AI健身教練、智慧醫療物流機器人等，提升醫療照護品質與效率。

6.智慧生活與物聯網應用

推動智慧家居及生活科技的整合應用。

7.人工智慧與資安技術

強化AI安全性與資安防護。

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資料來源：

1. 台灣工研新創協會(2015)，第一屆會員大會會務報告

https://tinva.group365.com.tw/img/finance/a3f0871f55db6c772114e14234d53b91.pdf

2. 台灣工研新創協會(2018)，會員大會

https://tinva.group365.com.tw/img/finance/050f263e50cfa6cc0770d4c19d9a33f2.pdf

3.經濟部研究機構創業潛力獎 ( TREE Award )

https://tree.meetbao.net/

新創公司
https://tree.meetbao.net/category/tree_team/company/

新創團隊
https://tree.meetbao.net/category/tree_team/team/

2025年

工研院資通所：低軌衛星射頻晶片
工研院生醫所/資通所：譜慧科技
工研院量測中心：Muscle Power

2024年

工研院機械所：赫侖(Holon Robotics)
工研院資通所：豐測科技
工研院：智慧機械科技中心
工研院資通所：無標動捕
工研院電光系統所：台灣量子位元製造公司(TQMC)
工研院中分院：滿極生技
工研院資通所：共享儲能143 (POXA Energy)
工研院生醫所：艾諾細胞科技

2023年

工研院資通所：JANUS智能資安管家
工研院中分院：DeeGoo
工研院生醫所：溶存
工研院中分院：米粒隊
工研院生醫所：就是那道光

2022年

工研院量測中心：NanoSeeX
工研院量測中心：超能檢測特攻隊
工研院材化所：安固能
工研院產服中心：智升科技
工研院電光所：立博

4.TINVA看好台灣新創在ESG、半導體、醫材與智慧製造發展契機

https://www.pwc.tw/zh/services/start-up/interviews/2022/interviews-05.html

5.工研院以十項創新科技參加CES 2025
https://event.itri.org/CES2025/zh-TW/news_detail/1/

Wellness Tech

智慧舒眠睡墊
智慧寵護睡墊
便攜式下肢膝關節外骨骼
輕量型動力髖關節外骨骼
AI羽球教練

Smart Medical

醫護聲易通
高隱私AI照護員
智慧醫療資訊平台與醫咖go
Janus AI 智能資安管家
仿生磁珠免疫細胞生產平台

6.2025台灣創投年會
https://tvca-summit.tvca.org.tw/

《初探_台積電的人工智慧策略 》

1.【台積電IT卓越新戰略1】

台積IT數位轉型下一步，四大原則加速邁向數位卓越

經過5年數位轉型，台積IT揭露了下一階段發展的方向，要以「範圍更廣，「涵蓋更深」，「雙倍加碼AI」，「步調更快」這四大原則為策略，來加速邁向全面性的數位卓越。

2022年揭露的IT藍圖，以「跑在程式碼上的晶圓廠」（Fab Runs On Code）概念為核心。

2022年數位轉型六大方向，從2022到2025年，大力擁抱雲原生技術，更採用了不少開源技術。

1.智慧製造。
2.善用科技讓維運更聰明。
3.推動工作型態現代化。
4.供應鏈數位化。
5.引進現代化技術架構。
6.雲原生設計。

台積IT在2022年公開了這套自建K8s的技術架構。

台積IT的下一階段發展戰略，加速邁向全面性數位卓越。

台積IT下一階段的新目標「數位卓越」，要站在過去幾年數位轉型的成果上來發展，也就是以「跑在程式碼上的晶圓廠」的基礎，在全球製造卓越、技術研發和商業營運上，以「範圍更廣」、「涵蓋更深」、「雙倍加碼AI」、「步調更快」等四大卓越原則，來持續改善。

2.【台積電IT卓越新戰略2】

台積IT怎麼用GenAI?生成式AI發展路線圖首度大公開

台積IT從2023年初，就開始大力擁抱生成式AI，2025年要加碼發展AI，首度公開了生成式AI應用的發展藍圖，2025年到2026年的第四階段目標，聚焦LLM和系統的協作。

台積IT的資料平臺經過三代演化，下一步要邁向資料民主化，打造人人都能善用的資料生態圈。近幾年更大力發展生成式AI，首度公開了四階段的GenAI發展藍圖。

台積IT第一代資料平臺，按照領域劃分資料庫，採取多團隊共享的資料架構，也出現了許多資料孤島。

台積IT第二代資料平臺，採用開源大數據分析平臺Hadoop，搭配開源分散式NoSQL資料庫Cassandra，來打造分散式架構的資料平臺。

台積IT第三代資料平臺，採用現代化的湖倉架構，採取OLAP線上資料處理的設計，可以支援到PB級資料的處理能力，又能支援多樣化的資料查詢方式。

第三代資料平臺的願景，不只是要打造一套統一的平臺和工具鏈，更像是要發展一個讓台積所有人都能容易善用的資料生態系。

未來能實現「資料民主化」（Data Democratization）的願景，可以讓企業中的每一個資料使用者，不需要依靠資料工程團隊，也能探索、存取、了解和信任平臺上的資料。

從四大方面來強化資料平臺，

第一是「資料探索和治理機制」，像是集中式資料探索機制、資料血統分析、資料架構和所有權管理、資料安全控管等。
其次是要「打造自助式分析工具」，提供如自助探索用的儀表板和視覺化工具，也要能支援重度分析者的程式化操作需求，
第三個方向是「提供資料建模和語意層」，可用來將原始資料，轉換成貼近業務也容易重複使用的資料產品，
最後一個面向是要「有確保資料完整性的機制」，像是資料可觀察性的處理流程，自動化的資料驗證機制等。

過去六年AI算力需求變化，2025年預估是2020年前的好幾倍。

2011年，就將AI技術引進晶圓製造，積極發展各項大數據應用和平臺，資料平臺也不斷演進改版。

2022年的台積IT數位轉型目標，更瞄準了全面智慧化挑戰，要強化資料處理、智識萃取、規模化（如AI服務平臺化、產品化，來擴大AI應用規模和廣度）以及AI應用的全球維運與安全。

2023年5月推出了一款AI夥伴tGenie，可以回答問題、提供資訊，也能執行一些指令，或是設定提醒事項、翻譯語言、幫忙計算數學問題等。

2024年開始爆發強勁的算力需求，2025年的GPU算力需求是2020年的好幾倍之多。

台積AI應用需求也是年年增加，從模型技術或機器學習功能的需求，都是一年比一年成長。

2025年對AI推論需求更暴增，平均一周需要的模型推論需求，就比2024年的平均每周需求量，多了一倍，這些數據都反映出台積全力發展AI的力道。

台積IT雙倍加碼AI的發展焦點，可細分為 :

通用型AI、領域知識型AI，領域技能型AI。

領域型AI細分成兩類，一類是

領域知識型AI（Domain Knowledge AI）和

領域技能型AI（Domain Skills AI）。

台積IT的生成式AI應用發展路線圖，以LLM進展分為四個階段，2025到2026年第四階段的發展目標是LLM和系統協作。

2023年是第一階段，要借重全球LLM經驗，善用雲端LLM的知識和能力，快速打造出一般性的GAI應用，像是個人助理tGenie或程式碼開發助手。
2024年進入第二階段，要發展「量身定做專業知識的LLM」（LLM Tailored Expertise），結合了台積自己獨有的資料，開始建置本地端執行的專用型大型語言模型，來解決特定任務的需求，像是知識管理AI助手，數位客服，內部服務臺（Helpdesk）等。
接著，2024年後續進入第三階段的發展，要讓「LLM與系統互動」，可以透過自然語言對多個系統下命令，來提高效率，像是用自然語言來輔助問題分析、故障排除等。
到了2025年到2026年，台積IT的LLM發展進入了第四階段，新的目標是「LLM和系統協作」，要善用LLM和台積的系統無縫協作，將複雜的任務，轉換成單一流暢的處理程序。現在當紅的代理型AI技術，正是台積GAI第四階段發展的重點。

用代理型AI來實現「超級自動化」（Hyper Automation），

一方面，讓代理型AI與外部系統互動，進行資料處理，甚至有能力自主判斷 ;

另一方面，運用代理AI模仿真人員工的行為來行動，將目前仍需手動處理的流程

盡可能數位化。

從「跑在程式碼上的晶圓廠」到「全面邁向數位卓越」發展戰略，過去兩年多來的數位轉型，IT成為台積電全球製造的核心關鍵，重要性更是年年不斷提高，GAI時代崛起，帶來了許多快速演進的新技術，像是代理型AI，成了台積IT解決全球化擴廠挑戰的新武器。

IT可以對台積產生很大的影響力，若能用IT提升1%的效能，就可能帶來價值十億元的影響。

3.【台積電IT卓越新戰略3】

全球擴廠三大難題，台積IT如何善用GenAI因應的關鍵

全球化製造的三大難題，「專業知識交換挑戰」、「跨語言和文化的理解門檻」，「新人培訓和上手成本昂貴」，台積IT要用生成式AI來因應，關鍵就是要打造一套具備半導體專業知識的知識管理。

台積電積極邁向全球化製造，統計到2024年，全球有9座12吋超大晶圓廠、6座8吋晶圓廠和7個晶圓級封裝測試廠，分布在臺灣、中國、日本和美國，未來甚至會在歐洲設廠。員工數也從2020年時的5萬多人，今年達到8萬4千多人，增加了近3萬人。

晶圓廠分散全球，橫跨三大洲不同時區，

1.促進跨國員工的溝通和傳承，

2.因應不同國家文化的工作型態差異，

3.將複雜製程轉到跨國廠區都是挑戰。

從四個方向發展IT解決方案，來因應全球製造的三大難題。

因應全球製造的三大難題 :

1.第一是橫跨三大洲的時差，造成人員交流和經驗傳承的困難，尤其是新廠需要培訓

大量新人，

2.其次如何因應不同國家、文化、族群帶來的工作型態差異，

3.最後一項是如何轉移複雜的製程知識到跨國廠區。

從四個方向發展IT解決方案 :

1.第一個方向是「AI強化自主化製造」。
目標是讓工廠製造，更全面地自動化和自主化，減少人為介入，讓所有工廠、生產盡可能靠IT系統來處理。
2.第二個發展方向是「善用邊緣運算即時反應和防禦」。
若能即時搜集全球各地工廠最細緻的資料，就能即時反應，也能協助當地員工處
理。
3.第三個IT解決方向則要打造「現代化數據平臺，推動數據驅動決策」。
隨著資料量越累積越多，工廠也升級到更高程度的自動化作業後，工程師需要處理的問題其實更加的複雜，因此，需要一個數據平臺和分析平臺，協助產線工程師更
有效地分析工廠狀況。
4.最後一個方向是，「靠IT打造更好協作的數位工作環境」。

讓全球員工串連到單一平臺中協作，消弭跨地理區域、跨組織的邊界。

已經善用AI來強化半導體製造，從工廠自動化、工作流程自動化、設備控制等都大量運用AI，但還是許多傳統AI技術難以解決的課題，需要真人工程師處理。

台積全球擴廠當前的三大難題，而且會互相影響。

專業知識交換挑戰。
跨語言和文化的理解門檻。
新人培訓和上手成本昂貴。

分三階段運用生成式AI，來打造出自己的知識管理系統，因應三大難題。

1.第一階段在知識建置階段。

知識管理平臺最好採取集中式的線上共同編輯平臺，而非像過去分散儲存在個人硬

碟。
2.第二階段是知識管理階段。

建立知識管理系統和內容(權限控管、知識品質確保流程、提供使用者更友善的搜

尋方式，以及建立系統性的自動確認機制，定期檢查和註記哪些知識已經過時)。
3.最後一個階段就是要知識應用階段。

現在非常成功且廣泛使用的RAG（檢索增強生成）做法只是台積知識管理應用的起

點，像是設備AI、流程AI、良率AI都可以善用知識管理系統來優化。

運用生成式AI打造知識管理的技術架構，主要有六大類技術。

第一類核心技術是基礎模型，像是商用或開源的LLM、VLM或LMM等，台積IT只用達到SOTA等級的模型來測試，減少因模型能力不足的干擾。
第二是要有一套模型微調客製化技術，可依據不同應用來優化模型。
第三類技術是RAG和各種代理技術框架。
第四類核心技術則要有一套知識捕捉和處理機制，像是ETL處理流程、OCR技術、NLP技術、文件排版分析等，才有能力將既有資料整理成AI看得懂的形式。
知識捕捉後，要搭配一套知識儲存和呈現機制，像是向量資料庫、知識圖譜（Knowledge Graph）、知識萃取層等機制，這是第五項核心技術。
最後還有一套LLMOps和監控技術，包括模型生命周期的管理工具和系統效能監控機制，尤其日後越來越多AI代理的互動，API和LLM間的互動會更加複雜，需要及早建立一套監控機制。

用LLM來理解台積四類專業術語的難度各有不同，內部自訂用語和部門行話，因為資料量最少，LLM訓練難度也最高。

內部專業術語主要有四大類，

第一是製造專業術語，如FinFET指鰭式場效電晶體。
第二是內部自訂用語，像是平臺工程處簡稱PLED。
第三類則是半導體製造領域的慣用語（Idioms），像是「產品ramp up」指產品進入量產階段。
最後一類是行話(Slang/Jargon），像是「洗衣板」指波浪形石墨，「卡哩卡哩」不是零食而是五金工具的棘輪扳手。

用AI發展出了一套系統性管理行話（Jargon）的做法，主要有四大步驟。

建立了一套集中式，可以動態更新的企業術語資料庫還不夠，
台積IT還搭配了一套細緻的使用權控制。
因為不同部門的有些行話，可能屬於機敏性內容，因此，這個內部的企業術語庫，也需要角色權限控管（RBAC）機制，提供更精細的術語存取控制。使用者查詢這些行話時，還會依據他的權限來呈現個人化的檢視畫面，更搭配AI主動推薦用戶所從事活動的相關數據。
行話會隨著使用過程和技術發展產生變化，術語資料庫也具備版本控管，可以追蹤行話的演變。

靠四層次的金字塔策略，用GAI解決大量新人培訓難題

未來希望用生成式AI打造一個新人的隨身教練，可以全天候解答各種問題。
另外，也能用生成式AI從企業知識管理系統中，自動產生互動式培訓教材，提供資深人員參考和修改，不用從無到有自己寫。
進一步再搭配AR/VR設備提供逼真的模擬培訓環境，在辦公室就能操作，來降低培訓成本。
搭配這些數位化的培訓做法，就可以依據員工背景、職位和學習效率等，來量身定做各自的學習路徑。

這是台積IT善用AI來培訓新人的金字塔策略。

4.【台積電IT卓越新戰略4】

台積IT打造成功AI服務的實戰心法，從流程、平臺到協作模式大公開

如何打造出一隻成功的AI服務，有一套自己的心法和跨部門協作的開發流程，

「先思考成功定義」，「釐清商業目標」、「跨職能團隊協作」，「再搭配一套AI開發平臺來執行」。

對於AI服務的導入和協作，從角色分工到平臺資源的運用，有一套明確規畫、完整的執行流程，一方面鼓勵台積內部團隊的創新，另一方面也將更多業界AI技術落地到台積的環境中。

對成功AI服務的定義，從四大面向來思考。

開發策略是以終為始，先思考什麼是成功的AI產品，這是他們打造任何AI產品的設計起點，從四大面向來思考AI產品的成功條件，

不只要評估「成效」，
還會考慮「使用體驗」，
「使用者採用率」，
以及最後一項「擴充和適應力」。

AI開發平臺架構示意圖，包括:

機器學習開發平臺、
維運類機制，
評估類機制、
部署類機制等。

打造AI服務常用四大類技術，包括:

語言類AI技術、
視覺類AI技術、
優化類AI技術和
數值類AI技術。

從AI服務開發實戰中，歸納出這四大挑戰。

從實戰經驗中，歸納出四大挑戰，包括了:

問題界定的挑戰，
分段進行（Phasing）的挑戰、
規劃的挑戰和
導入的挑戰。

開發AI服務的六大流程，

從專案發起，
原型，
驗證，
模擬，
產品開發到
部署。
有一套嚴謹的AI服務開發流程，分為六個階段，
先從專案發起階段開始，先要確定商業目標同時就要評估可能的成本。
接著進入第二階段雛形開發階段（Prototype），進行可行性研究（Feasibility Study）、最小單位的AI元件或功能實作，
再來進行第三階段的驗證，這也是測試執行（Trial Run）階段，像是打造最小可行性產品來驗證，或用已知案例來評估可行性。
第二階段和第三階段就是一個POC概念驗證的過程。

4.通過概念驗證後，就進入第四階段，前測執行（Pilot Run）的模擬階段，這
個階段跟測試執行最大不同是，會嘗試在類似正式上線的測試環境中模擬執
行，也會用正式資料來驗證要前測的AI功能，甚至會找一些使用者來試用。

開發團隊在第三、第四階段也會針對使用者的需求進行微調。

5.第五階段是Production階段，前後端團隊要完成這隻AI服務需要的各項開發
工程和架構。
6.最後一步，第六階段是部署，會整合所有的系統監控功能，包括:異常偵測，都
在部署階段整合到這隻AI服務中，來確保正式上線所有功能的正常運作。

打造AI服務，台積IT和使用者單位等不同角色展開來回多層次的團隊協作。

在團隊協作分工流程上，

第一步是先進行使用者需求文件製作，由PM先和使用者族群討論需求，也會和內部AI專家討論這些需求，
由這些AI專家組成一個資料科學家團隊來參與概念驗證，利用最少的資源來測試一項技術、想法或解決方案的可行性。
接著展開開發程序後，開發團隊成員，如前後端工程師、UI/UX設計師、SRE人員都會參與，以產品化的角度來打造這一隻AI服務。
然後就進入使用者測試階段（UAT），PM會帶著AI服務的雛形，找來熟悉使用端的領域專家試用，參考他們的回饋意見來微調。
使用者完整確認過系統功能符合需求後，才會進入正式上線階段（Production），這個階段同樣會由資料科學家來確認所打造的AI服務功能符合標準後，就可以宣布正式推出這項AI產品，SRE也會提出配套的服務可靠性機制、備援機制等，再提供給終端使用者運用。

5.【台積電IT卓越新戰略5】

台積IT組織5年三次大調整，要靠平臺工程讓DevOps創新再加速

2025年初，台積IT展開第三次組織調整，一口氣擴編了2個新的處級單位，

負責推動數位轉型和培養數位公民的「數位卓越與創新處」，以及

專責提高開發團隊效率的「平臺工程處」。

台積IT2025組織分工，新設立了

「平臺工程處」（簡稱PLED）和「數位卓越與創新處」（DEID）。

需要設立服務內部IT的「平臺工程部門」？

因為這是提高DevOps生產力，兼顧合規和資安的關鍵。

DevOps常見的共同挑戰，由平臺工程團隊負責解決。

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(全引用) 資料來源：

1.【台積電IT卓越新戰略1】

台積IT數位轉型下一步，四大原則加速邁向數位卓越

https://www.ithome.com.tw/news/170499

2.【台積電IT卓越新戰略2】

台積IT怎麼用GenAI?生成式AI發展路線圖首度大公開

https://www.ithome.com.tw/news/170501

3.【台積電IT卓越新戰略3】

全球擴廠三大難題，台積IT如何善用GenAI因應的關鍵（超長文)

https://www.ithome.com.tw/news/170256

4.【台積電IT卓越新戰略4】

台積IT打造成功AI服務的實戰心法，從流程、平臺到協作模式大公開

https://www.ithome.com.tw/news/170512

5.【台積電IT卓越新戰略5】

積IT組織5年三次大調整，要靠平臺工程讓DevOps創新再加速

https://www.ithome.com.tw/news/170257

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