假說 2 研發團隊的吸收能耐會正向地影響其結合能耐。
若研發團隊擁有吸收能耐，則可經由次團隊（sub-group）間或跨部門間的知 識交流、學習與移轉，提高整體團隊之吸收能耐。在這個學習過程後，方能針對 特定關鍵點，進一步進行知識、技術與資源的重組與轉換。在個案中可觀察到該 團隊諸多展現跨越次團隊間的知識交流與學習的事實，此外也可觀察到吸收能耐 與結合能耐之間的關連。說明如下：
（一）「抗 SARS 一號」新產品開發計畫
知識整合過程需要先對相關知識進行了解與學習，而對 SARS 病毒知識的了 解甚為重要，因此請 N 大學醫學院 Q 教授與 U 教授解讀 SARS 病毒知識。
n N 大學 L 教授說：「我們對 SARS 這件事，人類在那時候到底知道多少知識？
作了詳細的、學術上基本的重新探討。我們把那些相關資料通通都調出來。
但是，不是所有的人都看得懂所有的資料，所以我們在團隊內部，由不同的 老師分別解讀所有這些資料給全部的人聽，譬如：我們沒有多少人可以讀懂 SARS 的基因圖譜是什麼，所以當時請醫學院 Q 教授出來告訴我們怎麼讀基 因圖譜？它代表什麼？那是什麼一回事？」
n T 大學 M 教授說明：「N 大學醫院 U 老師是做冠狀病毒的，我們請他說明冠 狀病毒的一些特性是什麼？它的外面結構長得像什麼樣子？它外面的結構 是由什麼所組成？它是帶正電還帶負電的？… 我們必須瞭解這些，才能根據 這些特性去思考冠狀病毒在化學上跟生物上的一些資訊，進而才能判斷它會 不會造成我們設計分子的影響？」
因為應用到過濾的相關技術，所以在知識整合過程中，團隊成員亦必需要對 該領域知識有充分的認知，因此請 N 大學 R 教授解讀過濾知識。
n N 大學 L 教授說：「此外，也請 R 教授對大家說明他的過濾研究。他對我們 說：filtration（過濾）並不等於 sieve（篩選）！很多人都覺得很小的東西就 很容易通過（指通過口罩的布），其實不是。… particle size（微粒的尺寸）
很大的時候，它很容易被擋住；但到了尺寸非常小的時候，因為空氣分子的 布朗運動，它很容易被 trap（捕捉）到；中間有一個地方，這兩個機制都不 好，所以就不容易捕捉，那就是在 3 micro（微米）附近。在 3 micro 這附近 有一個 peak（最高點），過濾效果最不好，微粒最容易通過。」
評估團隊內部所擁有的技術與能力，可確認團隊在因應此一事件時所具有的 優勢與劣勢。此外也必須對未來的研發方向進行評估與辨識，以利做出正確決策。
n N 大學 L 教授說明：「我們做了內部全部計劃跟技術成果的檢閱，在這過程 中，我們也評估了團隊內部全部的設備，看看哪些題目可以做？… 是不是把 生物晶片拿去做 SARS 的檢驗呀？光觸媒方式呢？用奈米金、奈米銀？等等 的這些技術我們都討論過。… … 當時考量的是以 P3 的環境、SARS 的架構，
生物晶片可能不是我們這個團隊能夠最直接、且完整發揮的。強酸強鹼可以 讓病毒失去作用（事實上是殺死牠），但也會殺害正常細胞。高壓高溫也會，
但難以應用在生活中。重金屬，會！所以奈米金、奈米銀這些技術會，可是 噴奈米金、奈米銀在口罩上面，它跟水融性的特性不強烈！70%的酒精等等 這些東西牠會脫水，讓細菌或病毒脫水，所以這些東西：二氧化硫、雙氧水 等等這些東西，看起來都會。我們也知道光觸媒它對病毒有效；但它的有機 物是會致癌的。所以很多是會造成生態浩劫的！… … 這其實都有一大堆的基 礎科學知識在上面。意思是，基本的科學知識、完整的、跨領域的基礎，會 是下一代研究團隊主要的基本知識。我剛剛講的每一件事都是不同領域的知 識，所以不管從那一個領域來看大概都不會這麼完整。其實我們也沒有任何 一個人全部懂！可是這個團隊裡面全部都有這些人才！」
n N 大學 L 教授說：「經由這些討論我們發現，這些架構相互比一下，你就可 以看出，剛剛那些東西看起來都沒有辦法在口罩上使用。… 我們檢視了所有 的架構，發現以台灣當時的架構，防護設施是一個很大的缺失。… 發現口罩 這個技術台灣沒有完整的技術。… R 教授過去做了 20 多年的過濾研究，從 他的研究我們認為，如果從口罩下手，覺得那是一個好的架構。」
辨識過程也包含對競爭者資訊的了解，正確且充分的競爭情報資訊，有利於 團隊進行正確的決策。台大團隊對競爭者的分析發現，3M 在 N95 口罩這個部分 的技術約有 90 個左右的基本專利，是他們必須面對，也必須思考如何克服之處。
n N 大學 L 教授說：「經過測試後，3M 的 N95 那一張布，我們差它 10 倍到 30 倍的效能。… 3M 的口罩效能比較好，我們細查後主要的原因在於，得要 解決如何讓布上帶有強電荷，這是一個很重要的技術。」
反複的辨識與實驗使得研發團隊能更清楚地判斷應該朝哪些方向持續進 行，應該再用哪些力量，以再次進行整合、重組知識、資源與能力。第二道防護 是從物理的分子力與化學的生物連結質（bio-linker 一種分子鍵）進行思考。預 期利用生物連結質「抓住」SARS 病毒，再用分子力崩解 SARS 病毒，因此就得 借重 T 大學 M 教授在「有機合成」上的專長，以及 N 大學醫學院 Q 教授在「檢 測分析」上的專長。
n N 大學 L 教授說明：「我們後來想到利用分子力這件事。我們是從生物晶片 計劃出發，去想這個問題。製作生物晶片時，我們必須在上面作一個 bio- linker
（生物連結質），才能抓住我們需要的抗原或抗體（這些是蛋白質）。當水流 流過的時候，不管是細菌或病毒、或者是病毒的蛋白質抗體、抗原來的時候，
它們兩個才會反應。我們用這種方式想辦法抓住病毒。… T 大學 M 老師的 專長就是合成生物連結質，後來負責合成抗 SARS 一號。藉由改變連結質的 碳鍵長短，來影響病毒跟病毒、抗體跟抗原之間交互作用的時間常數，也就 是 association constant（結合常數）跟 dissociation constant（脫離常數）。」
n T 大學 M 教授說明：「那次會議我們是被臨時叫來參加的，當時約有十來個 老師一起參加。討論兩個小時之後，開始分配工作。… 當時很簡單的想法是，
如果從生物介面這樣連結分子的概念去用在口罩上，是不是能對冠狀病毒有 效。我們幾個老師開會，就以化學奈米的觀念，去跟生物醫學上的觀念，問 說這樣的分子會不會有效。當時純粹只是一個推測，團隊的指令就要我第一 個去合成。… 回到實驗室後，我找了一位博士生做。當時我就在做這一類非 常類似的東西，剛好實驗室也有這一些的基礎。」
n T 大學 M 教授進一步說明：「每做出一個後，就交給 N 大學雷射醫學中心的 Q 老師，去測試這類分子對 SARS 病毒是不是有效。」
上述說明了該團隊從分享知識、學習、相互討論、辨識、腦力激盪，以及重 複實做的過程，其結果是提高其結合能耐。
（二）「無線奈米生醫感測晶片」新產品開發計畫
辨識在整合過程中扮演重要的角色。N 大學 H 教授是這次計畫的召集人，
因為其對工程科學領域的紮實背景，更增加其在辨識研發方向上精準度，使得該 項研發計畫得以順利展開。
n N 大學 H 教授進一步說明：「這些介面在整合時，其實我是很清楚知道我大 概要什麼樣子，就是大概的樣子、大概自己有一個想法，雖然每一個領域我 不一定很熟，可是我大概知道每一個技術的 capability（能力）在什麼位置。
就我自己整個科技的 background（背景），我大概知道拿捏到什麼程度，這 個難度到什麼地方，所以我有辦法去 assign（指派）這地方是誰要去動。」
n N 大學 H 教授說明：「在拿捏的時候，錢跟時間我也很清楚我的手上只有多 少，所以他的科技知識很重要，這個知識就會有助於他在判斷那件事情時，
應該怎麼處理。」
經由辨識過程，知道應朝那個方向進行研發後，團隊內部的溝通、協調與討 論是重要的。也唯有經過跨子計畫間的溝通、協調與討論過程，才能對不同領域 知識有更深入的理解，進而處理不同元件間的介面整合問題。本研究以唧筒
（pump）與動力（power）在介面的整合為例，來說明進行整合的過程：
n N 大學 H 教授進一步說明：「進行整合的時候，處理各種不同的介面
（interface）是很重要的。… 比方說，我們在做 pump（唧筒）的時候，他們 在外面自己測試，如果要有效率達到這個目標，可能至少要 30 V（伏特）
以上。開會的時候，做 power（動力）的同學說，我的電池就這麼大，你又 把我限制在這個大小裡面，現在全世界可以買到的電池就這麼大而已，不可 能再大了，你一定要把他壓縮。我想，好吧，那這樣就只好改 pump 了。做 pump 的同學認為，他沒有 30 V 以上是推不動的。我說沒有辦法，你這裡一 定要想辦法解決，我們的 power 是有限制的。同時，我也對做 power 的同學 說，我說如果你不能用一個就試試看用兩個，或者看怎麼設計讓它變成有機 會可以達到這個 performance（功效）。他說，我可以回去試試，但是我的 performance 可不可以不要定那麼高。依我當時的判斷，就說好，只要是可 以動的話我可以接受這樣子。因為從 demo（展示）的角度來看的話，重點 是在 demo，不是在整個 performance 的達成。所以，這地方就有很多這種 performance 的協商。然後，他們再回去重新設計，而且這個要可製造出來，
從想法到最後製造都要想清楚，有問題就再回來討論。」
n N 大學 H 教授進一步說明：「為了瞭解實際的狀況，我們就用 simulation（電 腦模擬）來處理，看看在達成 pump 與 power 的不同 performance 這種限制
n N 大學 H 教授進一步說明：「為了瞭解實際的狀況，我們就用 simulation（電 腦模擬）來處理，看看在達成 pump 與 power 的不同 performance 這種限制