JOLLEN

關於我

Jollen Chen(陳俊宏)長期投入 Linux、Android 與系統軟體架構。Embedded Linux 與 Linux Device Driver 的研發、顧問及企業內訓經驗超過二十年,Android Framework 授課經驗超過十五年,並長期在科技業擔任技術顧問,協助科技業建立平台移植、系統整合、產品架構與工程團隊能力。

在技術研究與產品開發工作上,Jollen 從早期 PHP 與 Web App 開始,持續投入系統軟體與應用架構。專業領域涵蓋 Linux Kernel、Android HAL 與 Framework、Node.js、IoT Blockchain、LLM 與 Agentic Coding。

專業歷程

早期工作集中在 Embedded Linux、Linux Kernel、GNU Toolchains、System Programming 與 Device Driver,並參與多項上市嵌入式產品研發。2007 年加入 Openmoko Inc.,負責大中華區技術推廣與開放手機教育;後續共同創辦深圳中一無線並擔任架構師,投入手持裝置系統架構與產品技術規劃,也曾協助晶片與手機廠進行 Android 平板、瀏覽器、WebKit、HAL 與 Framework 的量產開發。

2016 年創辦 Flowchain 基金會,開發面向 IoT 的原創區塊鏈作業系統與分散式帳本技術,研究 Peer-to-Peer IoT Network、Hybrid Blockchain、Tokenized Hardware、IPFS 與即時資料交易。相關技術曾獲國內媒體以台灣區塊鏈新星報導,並於 2019 年短期內登上三家國際交易所。近年則將系統工程經驗延伸至 LLM 應用、RAG、Text Embedding、Vibe Coding 與 Agentic Coding。

授課與技術顧問

Jollen 長期從事工程師培訓、企業內訓與技術顧問工作。2012 年 CTIMES 專訪記錄,他曾在台灣與中國累積上千場 Android 與 HTML5 課程,並深入電子、晶片與手機軟體公司執行內訓、架構設計及產品開發。課程從 GNU Toolchains、Linux System Programming、Linux Kernel 與 Device Driver,延伸至 Android Framework、Node.js、IoT、Blockchain、RAG 與 Agentic Coding。

授課與合作地點包括台北、新竹、北京、上海、深圳與廣州。服務內容涵蓋課程規劃、研發團隊培訓、平台移植、系統架構、產品技術規劃與工程方法建立。

演講與研究出版

研究出版包括〈Devify: Decentralized Internet of Things Software Framework for a Peer-to-Peer and Interoperable IoT Device〉與〈Hybrid Blockchain and Pseudonymous Authentication for Secure and Trusted IoT Networks〉。

媒體與產業紀錄

CTIMES 專訪

2012 年 CTIMES 以「從電腦人到創業家」專訪 Jollen,記錄其從 PHP、Linux Kernel、Embedded Linux 與 Android 走向創業、跨城市授課、企業顧問與產品架構的歷程,並將他定位為台灣 Android 專家與創業先鋒。

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ETtoday 專題

2019 年 ETtoday 以「技術媲美 IBM 的台灣區塊鏈新星」報導 Flowchain,記錄其原創 IoT Blockchain 技術與國際市場進展,呈現台灣系統軟體與區塊鏈研發走向全球的實作成果。

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APAC CIOOutlook

2019 年 APAC CIOOutlook 將 Flowchain 選入 Top IoT Solution Companies,並以「Rediscovering Data with Digital Assets」專文介紹其 Hybrid Blockchain、Virtual Blocks、Tokenized Hardware 與即時 IoT 資料交易架構。

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目前研究計畫

Jollen 目前投入 AI Software Factory 的研究,發展以人工智慧推動軟體生產的新方法。研究涵蓋產品規劃、軟體開發、品質管理與版本發布,目標是縮短產品從構想到上市的時間,並提升軟體交付的穩定性與延續性。

AI Software Factory 結合 Agentic AI 平台,以及以 Qwen 開放權重模型為基礎的 Coding 模型。這套技術可依企業既有的系統架構、專業知識與產品需求持續調整,並支援自主部署、資料治理與模型能力累積。

相關成果已應用於 AI Mining 的多項軟體產品,涵蓋語言學習、影像工具、文件管理、資訊安全與內容應用。這些產品持續驗證 AI Software Factory 在產品開發、品質控制與規模化生產上的可行性。

這項研究的商業價值,在於降低軟體開發與維護成本,加快產品進入市場的速度,並協助企業建立可持續累積的 Coding Model、軟體知識與產品生產能力。

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