從橫濱Minato-Mirai 21看電動車Carsharing之營運
從橫濱Minato-Mirai 21看電動車Carsharing之營運
2009.01.13 | 科技

一、前言
Carsharing源自於歐洲,至90年代末期日本開始興起類似概念。最先讓此概念成型的是Honda的ICVS(Intelligent Community Vehicle System),ICVS認為透過多位使用者共同使用一部車的車輛共享機制,可以減少民眾擁有車輛的需求。在此同時,Toyota也成立了名之為〝Crayon System〞的Carsharing計畫,主要是由多部輕型都會區電動車組成,提供給Toyota員工做為商務及通勤使用。

除了民間企業外,日本的官方組織也有類似的計畫推動。日本通商產業省成立了日本交通駕駛電子技術協會(Japan Association of Electronic Technology for Automobile Traffic and Driving, JSK),希望以建立Carsharing組織的方式來帶動電動車的發展。JSK共推動了兩個主要的Carsharing計畫,一個是Inagi EV-Car Sharing,營運期間自1999年至2002年,另一個即為著名的橫濱Minato-Mirai 21(MM21)。

二、橫濱Minato-Mirai 21 (MM21)
MM21是JSK於1999年10月在橫濱Minato Mirai區域設立的電動車Carsharing組織,主要目的為發展電動車的Carsharing示範系統與建立一套可移轉的營運模式。

其發展概念為促成一個無縫運輸體系,提供電動車Carsharing做為聯繫大眾運輸的次系統,以滿足平日通勤者的上下班需求。因此,MM21所提供的服務以會員住家與大眾運輸和大眾運輸與工作地點之間的接駁為主,運作方式如圖一所示。計畫初期共提供了50輛電動車,並設有11個場站,至今已有超過550個會員。 圖一


圖一 MM21所提供的接駁運作方式
**(一)營運模式
**
MM21系統主要包含了控制中心、場站與電動車輛。會員透過電話或網際網路預約車輛並完成付費,在接收到相關訊息後,控制中心透過遠端控制完成車輛的預約與車況管理。會員於預約後,即可於約定時間前往取車。

(二)系統架構
MM21系統架構包括預約系統、會員管理系統、遠端控制系統、付費系統、車輛管理系統等,如圖二。


圖二 橫濱Minato-Mirai 21 系統架構

(三)營運成效
橫濱當地通勤人口眾多,一直有停車位不足的問題。MM21 示範計畫除要建立一套Carsharing營運模式外,也希望能夠減少區域內車輛的使用,同時使用電動車做為運具對電動車輛之推廣亦有相當程度的助益。然而根據Masahiko Teramoto NISSAN MOTOR CO.,LTD的評估,認為短期內Carsharing的營運仍需要政府的補助,長期下才有可能只依賴營運收入來維持組織運作。除了Carsharing的營運模式被大眾接受的程度仍有待觀察之外, MM21使用的車輛為電動車,充電站或電池交換站等基礎設施之建置需要投入大量的資金,全面性的建置非一般公司所能負擔;且基礎設施的建置受到當地的法令規範、道路設施等影響,也非一般民間機構所能獨立完成。因此若要將電動車Carsharing的營運模式擴展至全國各地,政府的支持程度扮演了相當重要的角色。

三、結論
從橫濱Minato-Mirai 21的經驗來看,其以電動車輛做為Carsharing運作的基本運具,並結合預約系統、會員管理系統、遠端控制系統、付費系統、車輛管理系統等系統架構,目前已取得了一定的成效。在台灣的電動車推廣方面,初期可以建立一個小型的Carsharing組織為示範,等到產品和技術更為成熟且價格壓低後,再進一步推廣至大區域的範圍。如此可針對民眾的需求,對產品設計及服務方式持續修改及更新應用,建立電動車輛的試運行機制後,可逐步達到宣傳和推廣之成果。此外,也可藉由Carsharing之推動,促使相關廠商投入遠端控制系統、車輛管理系統、智慧交通系統等技術之研發,帶動相關產業之發展。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

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。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「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。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

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。

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