＃神父的鹽
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Ｄｅｌｔａ來敲門了．
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如果第一線的縣市首長，還只懂得尖叫的話，那麼應該趕快下台比較好，讓有能者擔任地方指揮官的任務．
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什麼叫「尖叫」呢？那就是專提一些與現實防疫無關的見解，甚至是違反防疫原則的，並造成民眾混淆，而提出這些沒有營養的廢話的目的，只是傳達了該首長本身的軟弱和恐懼．
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事情一發生，採取的不是具體的行動與制定實際的策略，不是向民眾說清楚事實和情況，而是尖叫，像一個孩子一樣，不斷大喊我沒有錯，然後把責任推卸出去．
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這是無能而且軟弱的市政首長，會有的表現．
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製造民眾恐慌．
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我以為侯友宜已經學到教訓，再當初萬華疫情爆發之時，他一連串的吶喊封城、方艙醫院、三級四級五級封鎖，結果造成的是，市民們跑到超商和量販店搶食物和衛生紙，造成大規模的群聚，並且理當不應發生的感染，由市長創造的傳播鏈，或許我們可以這麼說．
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「不排除幼兒園群聚與機師相關！」、「中央基因定序要加快腳步」、「該升三級就升三級！」、「希望孩子疫苗能趕快施打！ｂｎｔ已進來了，能早一天就早一天打！」、「幼兒園師打過莫德納仍染疫　侯友宜籲：快讓老師打第二劑」、「埃及爸一日陰轉陽？　網驚侯友宜『一句話』戰翻：太恐怖」．
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新北市板橋面臨Ｄｅｌｔａ入侵，侯友宜的反應卻是指揮起中央起來，我想無論是成功阻絕ｄｅｌｔａ的屏東，還是平息晶圓代工廠的苗栗，或是創下大樓清空教科書的高雄，都不會這樣做，而仔細看他所說的內容，基本上對防疫沒有任何幫助，完全沒有，可以說是在「反防疫」，定序結果出來，和機師無關，侯友宜在尚未確定感染源之時，就將自己的懷疑當作一種根據，誤導民眾和媒體，這近乎於謠言；中央基因定序，有一定的流程和步驟，你再怎麼喊機器也不會突然加速，這是廢話；不斷要整體因為新北上升防禦管制，而自己本來就要做的，也可以做的，停班／停課／禁止內用，卻不去做，這叫務虛不務實；感染的對象是未滿１２歲的幼兒，ｂｎｔ開始施打也打不了，更何況，ｂｎｔ疫苗還需要審查封緘作業，施打順序流程也還要規劃，根本緩不濟急，更重要的，是台北市的教訓，不要把疫苗當成是萬靈丹，可以治療當下已被染疫者的症狀．
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這是傳遞錯誤知識．
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Ｄｅｌｔａ病毒的特徵，就是突破性感染，台大護士打了兩劑疫苗，仍然新北社區居住處染疫，這就跟打一劑還是兩劑，沒有關聯，更何況，幼教老師排序是第七類，上個月才打完第一劑，現在打第二劑來的及嗎？排的到嗎？新北市規劃做好了嗎？明天施打，可以解決今天製造的傳染鏈嗎？
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這叫欠缺防疫常識．
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疫情剛開始，新北市長不但散播近似謠言，滿口廢話，務虛，傳遞錯誤知識，甚至欠缺防疫常識，請問，下面的人如何有所適從？民眾心裡會不會越不安？本來的情況會不會更混亂？
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唯一令人關注的點是埃及家長，不過，他隔離１４天，篩檢了三次，ｐｃｒ陰性，現在被檢驗出陽性，ＣＴ值３８，這數值是偏高，代表病毒量低，８月４日入境，推算８月１８日解隔離，孩子９月６日確診，他究竟是感染源，或是末端被感染者？如是感染源，那麼，人們對ｄｅｌｔａ的認知可能得改觀了，境外封堵措施，也可能必須重新規劃．
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病毒不會從新北的土裡長出來，同樣的，病毒也不會在新北停止傳播，新北不住人嗎？新北不會駐留病毒嗎？假設埃及爸是感染源，他是不是新北人？埃及會長出病毒嗎？機場會長出病毒嗎？因為病毒不會從土裡生出來，就代表機場不用管制了嗎？爆發地就不用進行防疫了嗎？
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這應該是全宇宙最好笑的笑話，而且我確定，應該是從柯糞學習來的．
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新北市長說要承擔，派一個台北市議員在那邊說笑話，這叫承擔嗎？
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我彷彿看到一個顫抖的小藍孩，走上台上演說，表現自己有多麼英勇，站著，站著，手卻在發抖，然後開始胡說八道，指揮起校長和老師，命令他們該怎麼做，而不是真正的在為台下的人說些什麼，傳遞正確的訊息．
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不如問問，新北有機場嗎？為何不是在桃園爆發，在高雄爆發，而是在新北市呢？
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我以為疫情到了現在，從台北萬華爆發開始，人們終於已經明白，光靠境外封堵是不夠的，阻絕境外從病毒被抑制到現在，不可能是百分之百，光靠中央的境外封鎖，是不足以對抗疫情的，還要有地方本身創造讓病毒難以傳播的環境．
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否則，再完美的封鎖，都會有漏洞，仍然有人要出國，有人要住檢疫旅館，有人要居家檢疫，人們會持續進來，重點在於，每個人，每個地方的ＮＰＩ（非藥物介入措施），有沒有做好，個人來說，就是戴口罩，保持社交距離，對地方政府而言，就是你有沒有落實管制，以及，確實的篩檢，匡列，疫調．
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新北市的問題，從侯友宜的臉書就可以看出來，許多過往被市長壓抑的聲音，新北，連基本的防疫措施都沒做好，鬆懈了．
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「既然板橋是熱區，建議市長把板橋的篩檢站未來的七天延長篩檢到晚上１０點，不然篩檢站都只是篩檢到下午四點，有些人上班又不好意思請假去篩檢，下班想去篩檢，篩檢站都關了！而且現在上網去登記都滿了！！請問候市長，您要大家勇於出來篩，不要怕篩，問題都篩檢額度都滿了，所以希望您能再延長篩檢站時間跟篩檢名額，這禮拜是關鍵，要用力篩，努力篩，２４小時篩，趕快把隱形感染源找出來……」
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我不知道篩檢站只篩到下午四點，是在篩什麼東西，比圖書館關門的時間還早，為什麼侯友宜的支持者們，不斷鼓吹上班族打不到疫苗，而最基本的篩檢，卻對上班族如此不友善．
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篩檢站還得上網登記，然後都爆滿，這意味著什麼？有大量民眾有篩檢需求，而全國的ＰＣＲ量能，已經不同於萬華爆發的那時候，ＰＣＲ十分快速而且有效率，新北／台北確診數佔全台８０％以上，每天都和台北市輪流佔據榜首，每天都有人確診，不設置更多篩檢站，是在做什麼？這顯然是策略問題，而幼兒園群聚爆發之初，即有議員要求加開篩檢站，現在才派機動篩檢隊進入社區，坦白說，晚了．
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這件Ｄｅｌｔａ群聚案件，其實可以更早發現，何解？有政論節目的來賓表示，上月中，其實附近診所已經開始接收到大量幼兒發燒的情況，不過沒有馬上通報，或者判斷為武漢肺炎，而原因之一，就是一旦發現確診，診所必須立即長時間歇業，這些過於重的變相懲罰，反而使得基層醫師不敢通報．
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而有一個案例，更是顯而易見，市政府多麼不重視「篩檢」這回事，有醫師發現家長和幼兒可能被感染，立即請他們去做篩檢，結果呢？病人到了篩檢站，被說「人滿了，要電腦預約」，然後，就沒有然後了，他們篩不到，就回家了，然後是現在的ｄｅｌｔａ爆發．
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新北市薄弱的篩檢機制，沒有接住他們．
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當然，身為台北市民，我想，我可能沒有資格指責新北－因為我們的市長，柯文哲，更誇張，他幾天前說要取消免費ｐｃｒ，因為一個人要花新台幣３０００，他要算一下成本，考慮值不值得，並稱，疫情已經消滅了．
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然後ｄｅｌｔａ來了，並且從新北竄入台北各區，臺大醫院，神父希望這摳門的市長能再想一下，究竟值不值得．
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回到正題，新北市的問題，除了篩檢以外，還有就是警察取締，新北市長明明是警界出身，警察管理的方式卻越來越鬆散，不知是何故．
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「現在路上很多邊走邊抽煙的人警察也不取締了，熱炒店都沒有梅花座隔板也超級低有隔跟沒隔一樣，防疫已經鬆懈了．」
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其他還有許多新北市民，反映河堤邊很多人都沒戴口罩，現在還在二級警戒，顯然，在疫情爆發之前，新北市長侯友宜連二級警戒應該做的，都沒有做好，喊中央要三級，有什麼屁用？
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新北市長該喊得，或許不是「加強二級警戒」，而是「請把原本的二級做好」．
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另外，立法委員王婉諭也提出一個重點，「該幼兒園的空間，晚上居然變成安親班，且安親班根本沒有依照《幼兒園兼辦國民小學兒童課後照顧服務辦法》確實立案！」
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如果幼兒園的空間沒有規劃好，人數沒有限定，安親班不依法立案，地方政府也無法掌握安親班收多少學生、空間符不符合規定，此次的幼兒園群聚，恐怕就是在這種情境下發生的吧．
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幼兒無法打疫苗，彼此活動親近，聚集在一起，無法像國高中生那樣分教室，妥善管理，有戶外廣大的校區，那麼，一群擠在一起的小孩們，可能長時間不論上下課都在呼吸相同的空氣，近距離的接觸，然後傳回給自己的父母和家庭，說白了，其實某種程度跟萬華茶室相似，萬華茶室，就是沒在管理，然後不屬於八大列管，用小吃店招牌，新北市的安親班，又有多少不是用安親班的名義立案？
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此次疫情發生的地點，在板橋，蔓延到台北市中山、中正區，坦白說，萬華區才是重中之重，萬華／板橋僅一橋之隔，當初就是從萬華燒到板橋，現在則有可能從板橋燒到萬華，萬華不少人都在板橋工作，特別是新埔－江子翠這一帶，有許多辦公大樓，還請新北市政府，多向企業／金融機構宣導，讓員工暫時在家辦公，減少跨區移動，台北市政府，則必須注意萬華區的疫情，可以的話，仿照環南市場，開設篩檢站，主動篩檢，不要以為，只要新北篩就好，台北就沒事．
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別忘了，這次面對的是ｄｅｌｔａ病毒，傳染力比英國變種病毒高出６０％，１人可以傳染６～７人，病毒量是原始株１０００倍以上，重症和住院率也增加２.５倍．
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若說新北市政府的防疫，欠缺什麼，我想，是欠監督．
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在疫情爆發當時，電視媒體還在報導侯友宜的好感度有多高，而不是疫情處理得如何，完完全全的忽略，新北市民的痛苦．
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這種盲目的造神方式，掩蓋了市民真實的聲音，就如同中國在武漢肺炎蔓延時，那樣的情景，媒體歌功頌德，李文亮說不出真話，錯誤的，當成正確的來做，失敗的，當成成功的標的，於是「確診數越高，民調越高」，鼓勵人們往相反的方向行走，鼓勵市長堅持自己鬆散的防疫標準．
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犧牲的，是新北市民，以及全台灣人的安全．
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而市府經營的良好媒體關係，公關形象，恰巧是防疫的絆腳石，你找不出問題在哪裏，人們為了維護這一個偶像泡沫，開始各種奇形怪異的言論，包括，「幼兒園群聚！爸媽剛好是疫苗孤兒 網嚇歪：完蛋了」，這種近乎可恥而且反智的言論．
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一開始炒１９歲疫苗孤兒就算了，然後開放１８－２２歲，又罵「憑什麼插隊？」、「３９歲不是人嗎？」，現在，變成「爸媽剛好都是２５至３５歲這個年齡層」，這些，都是ｐｔｔ柯糞無知的謊言，來至於對岸的操弄民粹．
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在新加坡，１２歲以上學生先打疫苗，打完後，才輪到３９歲以下，照年齡，根本就沒有什麼插隊和疫苗孤兒的問題．
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只有中華民國的一群巨嬰才會有．
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簡單的道理，你要讓幼兒老師優先，照順序年輕父母就會被排擠到，而神父早說了，家庭傳播才是本來應該注意的點，當初這群人說１２歲小孩打疫苗是插隊，這又是怎麼回事？
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請停止用疫苗，搞「相對剝奪感」，或者，像雙北市長一樣，用疫苗來掩飾自己的防疫無能．
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疫苗是不會治療當下的疫情的，只有貫徹ＮＰＩ，減少人員流動，勤洗手，戴口罩，篩檢，匡列，疫調，才能阻止病毒傳播．
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常說這些中華巨嬰的心態，十分奇怪，疫情和緩，要求比照瑞典，解除一切管制，與病毒共存，疫情來時，地方政府失陷，卻要跳針百分之百的封鎖管制，不是大好，就是大壞，不是全放，就是要全縮，這些都是不正常的，只看到，別人成功時就想要破壞，自己失敗時又想要卸責，這種極度自私的心態，請這些隱藏的破壞者，閉嘴，你們少說一句胡話，就能減少病毒傳播，你們克制自己的私心，就會有多一人存活．
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中秋將至，毫不意外又會有一堆中秋活動，以及一堆人跑到戶外烤肉，和新北一樣，沒有隔板和梅花座，這就是一個大型的群聚燒肉活動，各種自發的路邊攤，同一時間開張，同一時間聚集，然後多會是４人以上．
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請雙北市長，嚴格限制中秋活動，禁止烤肉行為，Ｄｅｌｔａ才剛入侵，台灣還有救．
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而守護生命的鑰匙，掌握在你我的手中，ｂｒｏｔｈｅｒ．
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創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列： 看看多面手鎂伽如何由點到面，用機器人和自動化賦能生命科學、製造和零售業。

改造者系列：將核酸檢測提效40倍的自動化變革推手 -- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7隻AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

創新工場投資的鎂伽是大陸領先的高科技公司，成立於2016年，專注于機器人和人工智能技術的研發並將其深度融合于行業應用，提供從終端到雲端的產品與服務，賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革，同步探索在智能零售等場景的創新應用。疫情期間，鎂伽為核酸檢測的應用需求提供了一系列高通量病毒核酸檢測解決方案，全程無人工參與，「樣品進、結果出」的全自動化，最大化保證結果的準確，效率相比人工提升40倍以上，最大可能降低了人工實驗過程中的感染風險。

2021年，鎂伽正式宣佈其自主研發的中國首家通用型智能自動化生物實驗室——鎂伽鯤鵬實驗室一期在北京正式落成，同時也在上海、蘇州開始佈局滿足不同功能的自動化生物實驗室，預計於2022年陸續投入使用。鯤鵬實驗室將專注于細胞基因編輯、高通量藥物篩選、合成生物學等領域的研究，致力於打造次世代的生命科學基礎設施，提高生命科學研發和生產效率，賦能行業融合創新，引領即將到來的生物學革命。

在采訪中，鎂伽認為AI應用企業要從垂直行業的實際問題出發，通過儲備和培養大量複合型人才，做到「比客戶更懂業務」。以下：

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在上篇中，我們接觸了提供端到端AI醫藥平臺的英矽智能，在今天的文章中，我們將進一步瞭解在生命科學、先進製造與智能零售等創新領域提供智能自動化技術與產品的高科技公司，即「改造者」——鎂伽科技。

1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。

鎂伽是中國大陸領先的高科技公司，憑藉卓越的智能自動化技術與產品，實現行業創新突破和深度融合，致力於構建智能社會，賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革，同步探索在智能零售等場景的創新應用。

■對談實錄

Q1：鎂伽為生命科學、零售和製造業提供AI解決方案，三個行業跨度很大，鎂伽如何進行賽道選擇？在發展過程中如何增進行業理解？

鎂伽：鎂伽是以機器人和自動化技術起家的，但在服務客戶的過程中，我們發現客戶需要的不只是機器人本體或自動化設備，還要結合行業需求痛點的解決方案。生命科學和線下零售都是市場容量很大、增速很快的行業，但自動化和智能化的滲透程度還很低，急切地需要提升生產力，因此我們選擇進入這些賽道。

這三個賽道看似跨度很大，但其實底層技術是相通的。比如人工智能技術可以用於晶圓的缺陷檢測，也可以用在藥物篩選實驗中的細胞培養和克隆挑選。鎂伽開發了許多通用的基礎底層技術作為支撐，比如IntellVega通用視覺平臺已經應用於工業領域線上視覺檢測以及生命科學領域的藥物篩選，鎂伽還有一個技術中台MegaCloud，集合了跨行業的後臺數據，能夠支援鎂伽在不同領域的各項業務。

當然，對於一線業務來說，使用人工智能或者自動化的形態是完全不同的。鎂伽通過儲備和培養大量複合型人才做到「比客戶更懂他的業務」，以體現鎂伽的專業性和技術領先性。以生命科學領域為例，鎂伽不只有人工智能算法科學家，還有包括幹細胞、類器官、合成生物學、免疫學、病毒學等方向的科學家，既有來自CRO、IVD和藥企的專業人才，也有懂市場營銷的專家。由於團隊的多樣性和複合性，鎂伽內部也建立了充分的互相培訓機制，加強團隊之間的磨合與學習。

同時，現代生物學現在已經成了大數據科學，人工智能的應用是大勢所趨。鎂伽在助力生命科學領域轉型的過程，通過智能自動化技術，説明客戶把非常複雜的生物學實驗標準化、自動化和數字化。鎂伽在兩個方面説明生命科學的客戶，一是用行業領先的高效自動化系統説明客戶快速產生海量的多維度實驗數據；二是用鎂伽人工智能平臺説明客戶對生物數據進行模型構建和關聯性分析，進而指導實驗的持續優化。

另外，鎂伽也是少有的在生命科學領域搭建了完整的生物學自動化實驗室的企業，能夠融合我們自己的自動化和人工智能技術。客戶親眼看到我們的實驗室之後都會很受震撼，認識到我們做的事情非常前沿，他們也很想加入。這就使得鎂伽和其他生命科學領域的硬件設備廠家區分開來。

鎂伽甚至發現，從過去幾年到如今，有不少AI技術公司找到我們，希望借鑒我們的垂直行業經驗。這些團隊往往有很強的AI算法能力，但是缺乏數據、缺乏應用數據的方式。以藥物篩選為例，鎂伽可以做到在實驗室設計方案之初就考慮到收集哪些關鍵數據並使其很好地滿足機器學習算法的要求，從而在實驗過程中自動採集證據以證明細胞安全且來源單一，滿足監管的要求。這是鎂伽相比於其他AI公司的獨到優勢。

在開發解決方案的過程中，鎂伽一直堅持從業務問題出發，首先找到高價值的應用點，再把點串成線，由線鋪到面。

Q2：就鎂伽的觀察而言，傳統企業應用AI有哪些共性問題？鎂伽是如何解決的？

鎂伽：傳統企業首先對AI技術能夠解決什麼問題比較模糊，也不太能理解AI是如何解決問題的。例如對AI如何能替代人工檢查、或者提升產品良率都不理解，因此很難提煉他們對AI的需求。鎂伽需要引導傳統企業的決策者來梳理業務流程，明確行業的特定痛點，從而制定解決方案，並計算和衡量自動化和AI能夠為企業帶來的經濟價值。

同時，傳統企業往往也缺乏高質量的數據，或者有數據但並未標記、數據不標準，無法有效地投入AI應用。傳統企業還缺乏AI人才，自動駕駛和視頻監控行業的人才和技術可能相對更多，但在傳統製造、生物醫藥這些行業，AI人才和技術是較為欠缺的。鎂伽建立了高效的數據獲取、自動化模型訓練和高精度上線部署的AI閉環，軟硬件團隊和測試團隊也做了充分的磨合，可以極大地提升傳統企業研發應用AI的效率。否則，從模型搭建、數據清洗到模型訓練、結果分析部署等等諸多環節，對傳統企業而言都是費時費力甚至難以為繼的。

鎂伽還會幫傳統企業搭建懂AI的團隊和建立完整的數據體系，包括説明傳統企業的團隊理解如何提煉數據、要采集並標注什麼數據等等。幫助傳統企業建立一支懂得AI應用的團隊有利於傳統企業的持續AI賦能。鎂伽內部建立了一個共有技術平臺，以機器人控制、2D和3D視覺、深度學習為核心的IntellVega平臺，及為用戶提供物聯網、SaaS線上集群服務和大數據分析等核心的 MegaCloud平臺，通過專業的開發團隊為客戶提供高效、智能化的整體解決方案，而傳統企業只需要提煉他們自身對產品工藝、質量的要求就可以了。

■要點回顧

1、「改造者」需要從垂直行業的業務問題出發，打造複合型團隊（既懂AI又懂垂直行業的專業人才），並加強團隊融合，實現「比客戶更懂業務」。

2、一流的「改造者」不只是提供產品和解決方案而已，還應當幫助傳統企業驅動變革管理，幫助識別和定義問題和需求，驅動認知轉變並提高員工技能，從而使AI應用在長期可持續。

■本期內容來自BCG對話鎂伽首席科學家王承志博士、首席技術官丁新宇先生、研發副總裁段金瑞博士、人工智能算法科學家蒯多傑博士和孫新先生。

從火星探測系統到輔助工業製程，美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用？

李佳樺 2021/08/13

從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今，已經過了3000多個「火星日」，肩負著火星探測的重要任務，8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的，則是好奇號的 AI 運算系統，其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的，公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業，建立 SaaS 服務，為產業提供 AI 輔助平台，2020 年更獲得 1.3 億美元的投資，拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。

Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機，源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件，企業希望導入 AI 優化決策過程，合作中也發現了石化能源產業的痛點，研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品，不僅受到美國石油公司歡迎，日本市場也買單。

有了日本的先例，這套美國研發出的產品，照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題，不料到了台灣卻窒礙難行，甚至需要重新開發不同的產品。

Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰？

台灣市場與美國差異大，Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品

台灣分公司總經理張中宜說明，台灣產業的先天特性，讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題，以石油產業的產品舉例，在台灣只有中油、台塑兩個客戶，且台灣的石油公司並不做研發工作，多半直接向國外公司購買配方，因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下，研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。

「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境，跟重新創業差不多。」張中宜表示，AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師，也要有懂產業製程的專家團隊，龐大的研發費用與對產業專家的需求，讓每一次產品開發都像募資活動，團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點，說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。

然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。

她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ，第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學，更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮，讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問，執行戰略布局或開發新通路的工作，面對 Beyond Limits 在台灣的難題，團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。

延伸既有美國產品技術，尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關，研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似，痛點都在於漫長的研發過程，就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣，電池配方更要經歷至少半年的實驗，且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型，溝通成本相當高昂。

使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統，研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速，系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇，縮短約 2 千倍的研發時間。

Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟，以其認知 AI 的核心技術，協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析，並整合作業人員專業知識與數位化作業模式，制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說，透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程，更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。

另外，Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台，投入面板機器手臂維修建議系統的開發，「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業，也與風電廠陸續接洽，但台灣的風電仍在建設階段，缺乏營運經驗，目前的維修需求也不高。」張中宜談到，市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求，且市場密集、成熟的產業，公司在與投資人仁寶電腦的合作中，發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似，而且痛點也類似：包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程，以及依賴經驗的維修決策。

目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發，由廠商提供維修資料與產業專家， Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據，建立資料背後的邏輯推演，系統最終能判斷機器損壞的原因，並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本，對維修人員來說也有可依循的維修建議，長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ，促進升級。

以邊緣運算技術，與北捷合作開發人流異常預警系統

而將技術從太空拉回到地面，Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作，使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術，原理是透過分散式的運算提升效率，達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別，降低反應時間落差。

張中宜舉例，正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置，開始滑手機，異常的人流可能是人群往四面八方散去，產生快速移動的樣態，異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室，大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間，也能避免踩到人臉辨識的紅線，未來希望擴張應用到大樓監控，或是銷往他國的大眾運輸系統。

源自NASA，認知型AI成為技術優勢與門檻

與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同，Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ，前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」，而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞，並加以做出決策與判斷，以電池配方為例，將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後，會得出樹種配方組合，再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣，並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合，讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋，輔助人類做最後決策，也使人機協作的製程模式成為可能。

對於這項技術，張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後，由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差，人類基本上不可能遙控好奇號，而且火星上的數據在這之前是 0，所以數值 AI 也無法運作，為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動，勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統，當時才會開發出符號 AI。

根據研究報告，2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元，其應用開發仍具高度可能性，Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外，未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程，團隊更積極與社會、產業溝通，讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策，也讓產業正視轉型需求，近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座，持續促進製造業的人機共榮合作。

創業快問快答

Q：服務的創意來源，是因為發生甚麼事情而有這樣的想法？

A：台灣數位轉型瓶頸

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？

A：用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式

Q：要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？

A：能見度

附圖：BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術，達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
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圖說：BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
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資料來源：https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0