【美國DEMO秀參展團隊】Gumhoo~建立自己的購物社群圈|數位時代 BusinessNext

一年一度的美國DEMO Conference即將在9月12日至14日舉行，在資策會輔導下，今年遠赴矽谷參加的台灣新創網站，分別是Patisco.com和Gumhoo。資策會也將在9月30日舉辦「Web 2.0創新服務大募集」活動，希望發掘更多新創團隊加入培育平台。在Patisco.com和Gumhoo啟程之前，《數位時代》獨家專訪兩家團隊，向讀者揭露他們的服務內容。

Gumhoo創辦人陳泰谷（中）

由四個八○後大男孩所成立的線上購物社群Gumhoo，名字來自用台語發音的諧音：「（買這個）甘厚？」精準地傳達出服務內容。Gumhoo將網友在購物網站或逛街時看到的商品，加入使用者在Gumhoo的個人頁面中，再與好友討論或詢問購買意見，打造專屬自己的購物社群。

這個創業念頭來自Gumhoo創辦人陳泰谷的逛街經驗。去年有次他獨自上街買衣服，當下想與朋友討論，卻發現沒有一個好的方法可以詢問意見──PO上Facebook太過公開，傳訊息又不夠即時，最重要的是這些方法都無法有效彙整購物清單，不是散亂在不同地方，就是很快被其他訊息掩蓋，因此催生了他的創業靈感。

於是陳泰谷找來負責網站架設、手機App開發與美術設計的三位伙伴，籌集創業資金100萬元，在今年三月成立Gumhoo，服務於六月中上線。

Gumhoo的運作方式很簡單，使用者只要將「Gumhoo它」的快速鍵，拖至瀏覽器書籤列或加入我的最愛，在購物網站發現喜歡的商品後，只要點擊「Gumhoo它」，就能直接抓取商品的圖片、名稱和價錢，當然你也可以自行修改或是加上心得意見，完成後自動存入Gumhoo的個人頁面中，而朋友則可以對你存的商品表示喜歡與否或提出意見，手機App則方便使用者在逛街時直接拍下照片上傳。

在Gumhoo的個人頁中，你可以選擇將商品公開，讓所有朋友看到，或是選擇私密不公開，也可以與三五好友共同建立一個合購清單。由於Gumhoo著重真實好友的意見回饋，因此主打封閉式的社群圈，目前Gumhoo只能使用Facebook帳號登入，直接抓取Facebook的朋友群，每個人只能看到自己朋友的商品頁面。

但陳泰谷透露，最快十月將導入自家的會員系統，未來也將讓Gumhoo的社群圈變的更開放一點，使用者將能看到不認識會員的商品頁面，如果你欣賞他收集商品的品味，就能用「Follow」的方式與他互動。

目前Gumhoo有400多人使用，服務免費，未來預計將和廠商合作，做為營收來源。「我們手上已經有了很精準的潛在消費族群，廠商可以知道現在有誰想買商品，我們將協助廠商把消費者吸引過來，」陳泰谷坦承，目前還未確定與廠商合作的方式是什麼，可能是讓他們知道現在有多少購買需求，又或者是直接在商品旁邊放置廣告，預計明年初會開始導入廠商使用的後台。

Gumhoo的服務簡單好上手，相對複製也容易，但陳泰谷認為：「網路所有出發點都是一樣的東西，但半年後就能看出差異，因為大家思考的切入點都不一樣。」對四人團隊很有信心的他，未來也要用熱情和創意讓網友使用Gumhoo時，覺得「真正厚」！

相關報導：Patisco.com

**【開放報名】創業小聚第9場＠9/21 **

時間：2011年9月21日(週三) 18:30-21:00
地點：犇亞國際會議中心，台北市復興北路99號6樓 (近捷運文湖線，南京東路站出口)** **

固定每月第3個星期三舉辦的創業小聚，本月除了依舊卡司堅強的創業團隊分享外，這次的小聚也邀請了創立方IEH政大公企中心研究諮詢組專案經理邱于芸，以及Vpon創辦人吳詣泓跟PChome行銷總監曾薰儀，來做創業資源與創投經驗分享，機會難得，報名從速！

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。