從實驗室到市場：工研院創新前瞻技術商品化與挑戰
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