Gartner發表10大行動技術|數位時代 BusinessNext

Gartner發表10大行動技術，認為這些技術將在2011年前影響短期行動策略。Gartner副總Nick Jones表示，這10大行動技術應該受到企業重視，因為它們將影響公司策略、客戶數量、或員工，或可幫助企業將要面對的行動挑戰。

10大移動技術如下：

藍牙傳輸（Bluetooth 3+4）：2011年將出現兩個藍牙新版本，藍牙3將推出服務更快的資料傳輸802.11，藍牙4 將推出新的低能耗模式，能與週邊設備及感測器進行通訊；並可提高電池壽命和安全技術改進。Gartner認為，藍牙3將滿足企業和消費者的高頻寬需求，藍牙4將使健身、醫療和環境控制等商業模式實現，此外，還可應用於個人電腦啟動、自動關閉等新功能。

行動網路（Mobile web）：2011年，在西歐和日本等成熟市場，將有60%手機為具先進瀏覽功能的智慧型手機。大螢幕和高解析度智慧型手機的成長，將鼓勵更多消費者利用手機上網，並讓B2C應用實現。2012年，行動網路和相關網路工具將是B2C行動應用技術的重要環節，企業發展B2C技術時應考慮。

行動工具（Widgets）：許多手機支援Widgets，並可容易造訪。儘管缺乏標準，Widgets提供簡單、可連接的應用程式，尤其在即時資料更新應用，如天氣預測、電子郵件通知、行銷、部落格等資訊。由於Widgets開發容易，進入門檻低，因此成為成本較高的開發前，提供評估特定平台應用需求的前哨測試。

跨平台行動應用開發工具：2012年前，行動平台將變得更加多樣化，某些市場將存在更多平台。因此，可減少安裝應用平台的工具，將相當具吸引力。

應用商店（App Stores）：應用商店是讓智慧型手機和其他行動設備得取App的主要方式。Gartner認為應用商店將在企業策略扮演多重角色，將成為行動應用和商業分銷管道，尤其在國際市場中，將為採購提供新選擇，許多應用將運用雲端服務。

定位服務：2011年，將有超過75%手機將包含全球定位系統（GPS），除GPS外，Wi-Fi和社區識別（cell ID）系統在GPS不可用的情況下，仍然重要。定位手機將成為未來企業發展的應用基礎。

行動細胞式寬頻（Cellular broadband）：2010年至2011年間，行動網路提升無線寬頻持續改進，將促使不再需要固網，細胞式寬頻將成為許多企業電腦的標準功能，可能讓電子書和媒體播放器等網路連接裝置的業務新模式形成。

觸控螢幕（Touchscreens）：觸控螢幕正成為大螢幕手機用戶介面的主流，2011年西歐和北美市場上超過60%行動裝置都將裝有觸控螢幕。

機器對機器（M2M）：2009年，許多網路服務商增加其「機器對機器（M2M）」開發，2010年～2011年間，成熟市場將出現跨國M2M服務選擇。儘管M2M市場非常分散，每年成長也將超過30%。低成本M2M模組將催生更多新的網路設備和商業模式，包括智慧電網、計數表、安全監控、汽車系統、自動販賣機、遠端監控等。

裝置安全性（Device-independent security）：這裡指的不是單一技術，而是應用安全技術，和特定裝置和平台無關，許多情況中不用在用戶端裝設安全工具，取而代之如雲端安全託管服務，這些工具能讓資訊人員在減少安全風險的同時，又可在廣泛設備上應用。

看新聞全文

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。