景氣不佳，中秋送禮金額越來越少|數位時代 BusinessNext

國人送禮還是以月餅為大宗，在不景氣送禮預算普遍降低後，如何選購實惠大方的禮物成為各公司行政人員的新考驗。在中秋節講求月圓人團圓的節日，許多業者趁此推出各式月餅與禮品來滿足民眾送禮的需求，算是送禮的重要旺季。根據東方線上2006至2008年版E-ICP東方消費者行銷資料庫針對國人中秋節送禮行為調查發現，20至64歲消費者近年於中秋節送禮的比率維持兩成左右，但從2005年21.8％至2007年小幅下降為19.2％。

1.月餅仍為中秋節送禮首選
中秋節送月餅一直是重要的傳統習俗，雖然時代不斷改變，可是國人送月餅的比率依然最高，並有增加的趨勢。據E-ICP資料庫20至64 歲中秋節送禮者送月餅的比率顯示，從2005年81％增加至2007年86. 1％，反之，送水果比率則從2005年34.1％至2007年下降到30.4％，送南北貨的比率則從2005年18.3％下降到2007年14.2％，而食品罐頭亦從2005年16.7％至2007年下降為8.4％，降幅高達8.3％。

2.景氣不佳，送禮金額下降
據E-ICP資料庫中秋節送禮金額調查發現，20至64歲消費者近3年來送禮金額有小額化的趨勢，500元以內從2005年18.7％至2007年增加為29.2％，501至1000元則從2005年的29.0％至2007年大幅上升為42 .8％。相對地，1000元以上的送禮金額比例則呈現逐年大幅下降的現象；1001-1500元從2005年26.2％至2007年減少為15.7％，1501-200 0元從2005年的11.5％減少至2007年4.8％。可見國人在中秋節送禮的花費是越來越省，最多人能夠接受的送禮價格為501至1000元，如何因應消費者送禮金額降低，又要送的大方有禮數之需求，是行銷人員在設計送禮產品時應仔細規畫的課題。

3.中部人比北部人更有中秋送禮的習慣
根據東方線上2008年版E-ICP東方消費者行銷資料庫調查顯示，20 至64歲中秋節送禮消費者居住地區分佈，北部占34.3％，中部占41. 9％，南部占23.5％，東部僅占0.3％，可見，台灣中秋節送禮的行為在中部地區尤為興盛，中部人較會透過中秋節送禮聯絡彼此的情誼，而北部的送禮行為不僅降低且較中部明顯少了許多。

4.中秋送禮者以已婚者、自營者居多

在中秋節送禮的消費者，還有哪些特性值得行銷人員注意的呢？

據E-ICP資料庫，發現20至64歲中秋節送禮者， 65％主要年齡集中於30-49歲，而82.5％中秋節有送禮的消費者為已婚，職業特性上， 21.7％為自營者，16.9％為服務銷售職，23.8％為家庭主婦，可見，與人際互動較相關的職業，中秋節時較會透過這節日送禮，以維持關係，並成為建立情誼的方法。
此外，據東方線上E-ICP調查發現，20至64歲中秋節送禮的消費者，在其他節日送禮的比率，明顯高於全體。他們在端午節也送禮的比率36.1％，明顯高於20至64歲7.9％，80.7％春節會送禮的比率，高於20至64歲51.7％。可見在中秋節送禮的消費者，同樣也相當注重其他傳統節日的送禮，因此廠商應該用心經營與這群消費者之間的關係，留住這群消費者，讓他們下次送禮時還會再回來購買。

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曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。