服裝設計師傅子菁打造3D數位櫥窗
服裝設計師傅子菁打造3D數位櫥窗
2010.01.27 | 技能

走過台北南京西路上的一間服飾店,透明櫥窗不見塑膠製的人體模特兒,取而代之的是偌大的投影畫面。在這八十二吋大小的畫面上,展示著一個虛擬的立體模特 兒,還有店內所有的衣服和配件。舉起手來碰碰畫面中的衣服,模特兒立刻變裝,手指左右滑動,模特兒的身體也跟著三百六十度旋轉,清楚呈現衣服穿在身上的每 一個角度。

這就是知名服裝設計師傅子菁,與米渥科技一同攜手打造的數位櫥窗軟體。

就像小時候玩的紙娃娃遊戲,只不過現在 變成數位觸控版本。只要用手點選螢幕上任何一件服飾,模特兒便會自動換裝,一旁還會出現這件衣服的手稿或說明,讓消費者在感受搭配的樂趣之餘,更能明白設 計師的設計理念。這套軟體還內建派對、上班、尾牙等六種穿衣情境,讓衣服搭配環境,預覽服飾效果。

其實數位換衣的概念,幾年前在國外就曾出現過,只是大多採取3D建模的方式製作。但3D建模成本高昂,一件衣服就要價一萬多元,因此幾乎只有知名品牌才負擔得起,但也難以長期採用。沒想到一位科技人和服裝設計師理性與感性的相遇,竟意外造就台灣第一套數位櫥窗軟體。

用拍攝取代3D建模
這 套耗資兩千萬元的軟體,構想來自於米渥科技的創辦人陳顥仁。為了解決3D建模成本昂貴的問題,米渥想出了以棚拍衣服的方式,抓取各種不同的拍攝角度,再由 電腦組合成衣服的立體面貌。藉由拍攝方式,米渥大幅降低製作成本,目前一件數位衣服的製作費用只要九百元,大大增加服裝品牌採用的機會。

至 於如何才能精準拍攝出服裝的材質或色澤,則交由傅子菁旗下的三位設計師負責。設計師先在人型立台上將衣服整理好,之後才進行拍攝。一件衣服從拍攝到3D完 工,只要二十分鐘的時間。「這個軟體非常需要服裝產業的know-how,例如衣服怎麼抓、光線怎麼打,終究還是要回歸到專業上,」陳顥仁表示。

就 技術層面而言,這套軟體不僅是國內首創,對服裝產業來說,更是大膽的突破。「服裝產業一貫相信的是人對人直接的服務,對數位新科技總有一股莫名的抗拒,」 傅子菁表示。但令人意想不到的是,看似走在數位潮流之上的她,其實卻從來不碰數位科技,唯一會使用的數位產品就只有手機。

「我還記得第一次去傅姐的辦公室時,發現怎麼到處都有電腦,只有那個位子沒有電腦,」陳顥仁笑著說。這樣一個跟數位科技絕緣的人,又身處保守的服裝產業裡,竟然成為台灣第一個率先使用數位櫥窗的人。

「用手(指觸控)還是手工的嘛,OK的!」傅子菁笑著說。其實早在幾年前,傅子菁就曾看過國外應用,她也好奇成效如何,因此當陳顥仁提出類似構想時,就激起她一同合作的意願。

不 過,在遇到傅子菁之前,這套軟體曾面臨腰斬的命運。數位換衣的構想其實來自陳顥仁在研究所時參加的創業競賽,當時還在一次大型的全國競賽中拿下第三名。畢 業後,他與隊友共同成立米渥,一開始以電子商務平台出發,並積極走訪各大少女服飾品牌,在四個月內就拜訪了五十家,希望他們能將衣服數位化,放在米渥的平 台上,消費者換穿後,便可直接點選購買連結。

虛實結合的行銷模式
「我們想透過3D、試穿,把買衣服這件事變得更有趣,但 從有趣到消費還有一段距離,」陳顥仁自評。在四、五年前網路頻寬仍不足夠,一件數位衣服要花上一段時間才能呈現在網頁上,加上一件品牌衣服動輒一、兩千元 的高價位,也讓網購消費者望之卻步,最後網站撐了一年還是關站。正想放棄之際,卻在一次因緣際會下認識了傅子菁,這才又激起了陳顥仁將這套軟體從虛擬網路 轉到實體門市的構想。

但沒想到跟實體的結合,卻又是另一個挑戰的開始,為了讓數位科技可以切入服裝產業既有的流程與習慣中,陳顥仁與傅子菁花了長達兩年的時間磨合。「這才知道過去是不可能成功的,因為只是用自己的方式去思考服裝產業的需要,」陳顥仁表示。

舉例來說,在服裝分類上,以前陳顥仁只知道褲子和裙子是穿在下半身,卻從來沒聽過「內搭」這個字眼,因此光是服裝分類來回就改了十次。

這 套軟體在二○○九年十一月首度在傅子菁的服飾店裡發表,至今已看見初步成效。有趣又醒目的觸控介面,本身就是吸引客人的行銷手法,讓不少經過的路人停下腳 步,紛紛嘗試點選,增加試穿意願。軟體記錄點選歷史的功能,也讓門市小姐更清楚客人的喜好,未來服裝廠商更能抓住市場口味,精準生產出消費者需要的商品。 此外,數位工具無上限的容量,讓有限的店面空間能完整呈現每一件服飾,其中也包括隔季商品。

目前這套軟體已有十多家服裝公司詢問,未來米渥還希望利用這個虛擬工具,跟實體的門市小姐做更緊密的結合,讓試穿軟體進一步演化成促進銷售的導購系統。

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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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