在台北某處科學園區，夜深人靜時，研發大樓仍然燈火通明。螢幕的藍光映照著工程師疲憊的神情，他們埋首於上千列 Excel 表格，逐一檢查 MCU、感測器等元件是否相容。在電子製造業，這樣的場景並不罕見：一個小錯誤，往往會拖延整條產線，造成巨大的損失。
「工程師常常需要投入超過 100 個小時，逐頁翻閱多達 2,000 頁的 datasheet，只為確認硬體元件是否相容。」Niyam AI 創辦人暨執行長 Samarth Shyam 說，「在這個行業裡，每延誤一天，就可能燒掉數十萬美元；而對品牌而言，產品若延後一個月上市，更可能失去 20% 到 30% 的生命週期利潤。」
電子製造業是全球創新的支柱，卻長期受制於低效率的設計工具。原型製作的一次成功率低於 2%，工程師不僅要逐一檢查元件相容性，還要面對零件汰換、供應鏈的不穩定性等問題。
更棘手的是，電子設計涉及不同團隊，但缺乏能整合全流程的統一平台，導致許多問題在產品原型做好後才被發現。現有工具缺乏即時回饋與主動分析，公司往往只能等錯誤釀成後，才被迫「救火」。
在這個規模高達 2 兆美元的產業裡，微小的效率流失，就意味著數十億美元的代價。而這個痛點，正是 Niyam AI 想要解決的問題。
兩個非典型硬體人，如何顛覆電子製造業？
Niyam AI 的兩位創辦人並非典型「硬體人」，卻看見了產業長年的痛點。
CEO Samarth Shyam 是一名連續創業家與天使投資人，在創業與投資端，都有多次成功出場的經驗，也累積了不少實戰傷痕，先前他打造的企業級代幣化會員平台，後來成功被收購。
技術長 Agrim Singh 則是花旗銀行聘用的首位駐場駭客（Hacker-in-Residence），曾打造市場分析工具，能在 Bloomberg 或 Reuters 之前幾分鐘就捕捉到影響價格波動的事件。兩人於新加坡的 Entrepreneur First 計畫中相識，此後合作過多個專案。但真正的轉折點，是看到一位創業朋友，因為錯選一顆 MCU（微控制器），差點讓公司破產。
「這是典型的上游錯誤。」Shyam 進一步表示，Kickstarter 上其實有大量類似案例：看似微小的零件數據疏漏，最終導致產品無法如期上市。兩人發現，硬體原型往往需要多次修改，原因就是零組件的相容性或規格錯誤，而工程師缺乏能「主動」預警問題的工具，只能在錯誤發生後被迫重新修改。仔細思考之後，他們很快就發現，這其實是一個純粹的數據（ETL）問題。
於是，兩人決定創立 Niyam AI，這是一套能在早期即捕捉零件風險的系統，主動浮現合規、採購與設計錯誤，避免這些隱憂演變成高昂的代價。Samarth 與 Agrim 的搭檔，結合了強大的商業推進力（GTM）與深厚的 AI 技術實力，正是突破這個快速變動、技術門檻高市場的關鍵。
「硬體世界的 AI 拼字檢查」讓設計速度快10倍！Niyam AI 怎麼做？
「Niyam 就是硬體世界的 AI 拼字檢查。」Shyam 解釋，以前工程師必須花上數百小時比對數據、從 PDF 中手動複製規格，現在只要有 Niyam，它就能嵌入在 ECAD 和 PLM 系統中，自動抓取設計檔、BOM 以及連結的規格書，並在幾分鐘內完成解析與檢查。
Shyam 進一步說明，流程開始時，AI 首先會解析設計檔中的每個零件規格，並即時比對相容性問題，接著，系統會檢查零件是否存在庫存不足、交貨期過長或認證即將失效等風險。
所有檢測結果都會被整合到一個儀表板上，工程師只需點擊建議選項，系統就能自動生成一份更新後的 物料清單，並重新匯回既有的產品生命週期管理系統（PLM），幾乎不需要改變原本的工作習慣。
在供應鏈端，Niyam 則大幅降低了人工比對的成本。以往，工程師得在數千家供應商、上百萬個零件中逐一輸入編號、比對庫存與認證，再人工挑選替代品。現在，AI 會從物料清單出發，主動提供「情境化推薦」——不僅告訴你「有什麼零件」，還會依照條件篩選出「真正能用」的解決方案。這種主動、即時的回饋，讓設計速度提升 10 倍以上，徹底改變了過去被動、耗時的模式。
直擊問題核心！Niyam AI 從硬體供應鏈的「上游失誤」切入
過去 30 年，EDA 市場由 Synopsys、Cadence、Siemens 等巨頭壟斷，工具重心放在設計，雖然有驗證功能，但僅止於基本檢查。隨著硬體設計日益複雜，傳統工具難以在初期就做跨元件分析，也缺乏與供應鏈的數據整合。
從商業模式來看，EDA 廠商主要靠「模擬授權席次」（simulation seats）賺錢──工程師要多跑一次模擬，公司就得多買一個使用權；PLM 廠商則是靠「設計變更」賺錢──產品每改一次設計，就會增加更多流程要透過系統處理。也因此，「主動的上游驗證」始終不是他們的優先項目。
AI 浪潮下，不少新創如 Flux、Celus 與 JITX 嘗試切入，但多半著重在設計效率，並未解決真正的痛點：零件數據仍然靠「人工搬運」，而相容性驗證依舊要等到產品設計已經完成、甚至進入後期流程時才進行，往往為時已晚。
Niyam 的切入點正是這個「上游失誤」：他們的 AI agent 直接嵌入 ECAD 與 PLM，能自動抓取電路圖（schematics）、BOM 與連結的規格書，並持續進行風險檢查，涵蓋相容性、生命週期、供應鏈與合規等面向。工程師不需要手動上傳、不只是一次性掃描，而是後台的安全護欄，在早期就浮現問題並提出修正方案，把原本需要數百小時的工作壓縮到幾分鐘內完成。
這樣的定位，讓 Niyam 快速建立優勢：一方面累積零件生命週期、供應鏈動態與設計規則等專業知識，另一方面在成立一年內就獲得大型 EMS 與 ODM 驗證，在真實場景中不斷強化資料、流程與信任，築起難以跨越的高牆。
企業級 SaaS 的兩大難題：找出真正的用戶、釐清價值鏈定位
對 Niyam AI 而言，挑戰不僅在技術，也在於安全與使用習慣。大型製造商的設計流程高度機密，Niyam AI 因此選擇不保存設計檔，並部署於客戶的私有雲，讓企業能完全掌握存取權限。這些措施換來了市場的信任，也讓團隊更清楚：安全性本身就是產品價值的一部分。
同時，產品要真正落地，不能只靠高層決策，還需要一線工程師的認同。許多工程師已習慣固定流程，因此 Niyam AI 將「整合性」落實到細節，支援 Excel、CSV 與原理圖格式，確保他們幾乎不用改變習慣就能上手。
Niyam AI 進一步觀察，則發現「真正使用者」的與他們原先想像的有落差。Shyam 說，「我們一開始以為，使用者會是是製造廠工程師，畢竟他們每天都在看 datasheet、檢查元件的相容性。」，「但後來發現，比起時間，工程師最在意的是『正確性』，因此即使耗費數百小時，也要確保正確性。」
真正承受時間壓力的，其實是下游品牌與決策者。「例如對 Apple 這樣的國際品牌而言，產品推出一旦延誤，可能直接錯過市場機會；每延後一個月，產品生命週期的利潤甚至會減少 20%–30%。」Shyam 表示。
這讓 Niyam 意識到，唯有同時滿足工程師的嚴謹需求，以及品牌端對時程的壓力，才能真正成為產業鏈不可或缺的一環。
企業級 SaaS 軟體的銷售與一般面向消費者的軟體不同，對 Niyam AI 來說，最困難的兩件事在於：找出真正的用戶以及釐清自己在價值鏈（value chain）中的定位。
早期 Niyam AI 的產品，會要求客戶將檔案上傳到一個 dashboard，後來發現這樣的模式行不通。「工程師可能偶爾會用，但不可能天天使用。」，Shyam 表示，「一個 BOM 或電路圖，在產品生命週期內可能會有超過 300 次變動。不可能有人每次都上傳新檔案。如果一直依賴上傳，絕大部分風險都可能被忽略。」
於是，與其強迫工程師改掉數十年的習慣，Niyam AI 在 2024 年 11 月改變了產品的設計，讓它變成 AI agent，直接嵌入客戶的 ECAD 與 PLM，並直接給出系統檢查的結果，同時支援 Excel 與 CSV 格式，「我們必須走進工程師的工作流程，Niyam AI 的 Agent 會自動監測 ECAD 和 PLM 的變更，抓取正確的 datasheets，自動檢查並提出修正建議。」
此外，團隊也重新認識了誰才是真正的日常使用者。「我們一開始以為，使用者會是是製造廠工程師，畢竟他們每天都在看 datasheet、檢查元件的相容性。」，Shyam 說，「天天在這些工具裡工作的，是 零件管理員（librarians）、零件工程師、採購以及合規部門。他們最在意的是『正確性』與『可追溯性』，就算要因此耗費數百小時，也要確保正確性。」
相較之下，時間壓力更多落在下游的品牌與專案負責人身上。「例如對於 Apple 這樣的國際品牌來說，一旦延遲錯過市場機會，產品生命週期的利潤甚至會減少 20%–30%。」
這些經驗讓 Niyam AI 團隊體會到，產品不僅要滿足第一線工程師對正確性的高度要求，還必須在使用體驗上做到零阻力，同時讓管理層也能清楚感受到時間效益的提升。「唯有如此，Niyam 才能成為供應鏈中不可或缺的一環，而不是另一個被打開一次就遺忘的 dashboard。」
Niyam：為製造業建立「新秩序」
經過多次試點與驗證，Niyam AI 已成功進入多家大型 EMS 與 ODM 的視野，並於 2025 年入選緯創加速器。這不僅讓團隊能在真實場景中加速測試與迭代，更象徵全球最大製造商之一對其潛力的認可，也成為打開市場的重要敲門磚，目前已有全球前十大製造商與其進行試點合作。
Niyam 不只是用來抓錯誤，而是重新塑造工程師的工作流程。Shyam 強調：「在這個產業裡，即使 1% 的效率提升，都可能轉化為數十億美元的收益。」
對 Shyam 而言，這只是開始。他的願景十分清晰：5-7 年內，Niyam AI 將成為全球 2 兆美元電子供應鏈的基礎設施。 「我相信所有一線的 EMS、ODM 與 OEM 都會使用我們的系統，從 datasheets、BOM，到替代料、認證，甚至元件擺放。過去需要人工操作、分散孤立又充滿錯誤的流程，將變得完全自動化。硬體終於能像軟體一樣快速迭代。不管你在世界上任何地方打造電子產品，Niyam AI 都會在背後確保不會有任何疏漏。」
如同 Niyam 這個名字來自梵文，意為「規則」與「生活方式」。這正是團隊的目標：把維繫硬體安全的規則，化為內建在 ECAD 與 PLM 中的日常運作，讓「紀律」自然而然成為整個供應鏈的默契與標準。
