從實驗室到市場:工研院創新前瞻技術商品化與挑戰

評論

一項技術在實驗室裡證明做得出來,與市場願意買單,其實是兩回事。臺灣從來不缺好技術,創新前瞻技術從實驗室走向市場,真正困難的,往往不是「技術能不能做出來」,而是做出來之後,能不能對準市場需求,成為客戶願意採用、企業能夠持續銷售,甚至進一步規模化成長的產品。
研發的技術最終還是要能對產業與經濟產生貢獻,才真正體現其「價值」。從工研院長期投入產業創新與技術商品化的經驗來看,一項研發成果要走向市場,大致會經歷三個階段的價值轉換:首先是掌握關鍵技術,形成「技術價值」;其次是找到產品與目標市場的對位(Product-Market Fit, PMF),建立商業模式與營收,形成「商業價值」;再進一步布局市場、擴大應用,逐步形成可規模化成長的「事業價值」。也因此,研發完成其實並不是終點,而是商品化真正的起點。
在推動技術商品化的實務中,我們特別重視 CPM 的精準對位,也就是「核心能力(Core Competence)—產品/服務(Product/Service)—目標市場(Target Market)」三者能否真正扣合。簡單來說,產品必須解決市場真正重要的需求,而背後的核心技術,也須具備不易被取代的價值。

把老師傅的經驗,變成企業的數位能力:赫倫機器人
研磨拋光長期高度仰賴老師傅經驗,不同材質、磨削力道、耗材磨損與工件差異,都可能影響加工品質,這些「隱性知識」過去較難標準化,也成為製造業自動化時,要面對的一項重要課題。
工研院衍生新創公司赫侖以「HolonOS 智慧控制面板與 3D 視覺感測模組」為核心產品,從一般金屬加工應用,逐步聚焦航太零組件、國防造船與半導體腔體等高精度市場。其系統透過 3D 雲點掃描與 AI 路徑規劃,即使在沒有 CAD 圖檔的情況下,也能自動快速生成研磨路徑,實證可協助客戶縮短換線時間達 85%、產能至少提升 30%。
更關鍵的是,赫侖將 AI 導入加工前的路徑規劃,以及加工過程中的即時感知、分析與學習,讓每一次加工品質的數據,都能持續回饋系統。多年累積的研磨工法知識與實機數據,也因此逐漸形成不易在短期內複製的競爭門檻。
這正是「深用 AI」所能帶來的價值:不是用 AI 取代老師傅,而是把老師傅腦中的經驗,轉化為企業可以持續累積與複製的數位能力,賦能機器。

AI 的價值,在於解決產業真正的斷點:慧保科技
臺灣民眾雖普遍擁有多張保單,但真正面臨醫療決策時,卻未必能立即掌握自己的保障與可能需要負擔的自費費用。醫療與保險之間長期存在資訊斷點。
從工研院獨立出來的新創公司慧保科技,建立醫院端「醫起付(BobiU)」與保險通路端「慧保 U(iCoverU)」雙平台,嘗試將醫學資訊、保險理賠實務與 AI 工程整合。醫院端可於 3 秒內產出醫療自費理賠試算報告;保險通路端則可模擬跨 16 科別、逾 500 種疾病情境,協助進行保單規劃。
其核心能力不只是單一 AI 模型,而是建立在跨全臺逾 20 家壽險公司、超過 9 萬張保單與 1,700 種治療項目的資料與專業知識之上,再結合醫療資訊擷取與理賠推論模型,將複雜條款與臨床自費項目數位化。
這兩個案例看似跨越製造與醫療保險,其實也反映出一個共通現象:
AI 真正創造產業價值的關鍵,不在模型本身,而是在能否與產業長期累積的 know-how 結合,解決真實市場問題。

從技術研發,到市場願意買單
由案例中可以看出,技術商品化過程中,可能會面臨三道共同的關鍵挑戰:
第一,研發計畫與技術商品化標的不同。研發階段著重量化技術指標、智慧財產與技術突破;但進入市場後,需要「解決痛點或創造機會,讓客戶獲利」。因此,在研發階段,如果能更早期導入法規、市場與商務等科技經營的觀念,或許更有利於後續技術商品化。換言之,讓技術研發與市場需求同步校準,有機會縮短從實驗室走向市場的距離。 
其次,團隊屬性轉型。技術研發團隊不等於商業化團隊,如何依據商務需求,重新組建跨域團隊,也會是新創初期相當重要的課題。 
第三,需擺脫單點客製的模式。如赫侖、慧保早期的客製化工程服務,往往高度依賴人力,導致邊際服務成本,隨客戶增加而增加,進而限制規模化能力。因此,新創若能從「單點客製」走向「產品化」,找到適合的目標市場應用,標準化產品是規模化的關鍵。 
同時,從這些實務經驗中,我們可看到幾項值得關注的關鍵成功因素 —
第一 是「目標市場的三張訂單」,這也是 CPM 精準對位的核心:成功的技術是先定義出具備目標市場必要價值(Must-have Value)或高價值(High Value)的產品;在商品化初期,至少在明確的目標市場取得三個以上的真實客戶訂單,藉此快速調整出最符合真實需求的產品規格、價格結構與最佳可拓展商模。
第二,將專家腦中「難以言傳」的默會知識(Tacit Knowledge)(如磨拋手感、理賠條款推論),透過 AI 工程轉譯為標準化、可複製的「數位智財」產品,降低對個人經驗的依賴,即將隱性知識封裝為可以累積的AI數位智財。
最後,商品化團隊可以更專注於標準化套件、軟體平台與 AI 數據優化等將產品與目標市場價值鏈緊密連結的工作,整合施工交由系統整合商(SI)來承接,共同建構共生生態系,突破規模化天花板,形成軟硬分工的「共生生態」。

讓臺灣的研發能量,成為下一波產業動能
從上述案例可以看到,臺灣真正需要的,不僅只是跨越「死亡之谷」,而是如何建立一套讓技術、市場、人才與產業資源能夠更早交會的商品化機制。
對工研院而言,也不僅只是投入創新前瞻技術的研發,更重要的是要持續經營國際跨域學研產業生態系,讓它成為技術與產業之間的橋樑,協助研發找到適合的產品定位與目標市場,並適時導入法規、商務與產業資源;並透過市場驗證,逐步形成可規模化的商業模式。
從「技術價值」走向「商業價值」,再形成「事業價值」,才能讓一項研發成果真正從實驗室走向市場。當更多前瞻技術完成這段價值轉換,臺灣長期累積的研發能量,才能進一步轉化為下一波產業成長的動能。


作者:  工研院產服中心執行長 陳立偉博士

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