【Inside】當人們連網路的隱私都沒了 – 美國的 SOPA 法案|數位時代 BusinessNext

這幾個禮拜若是常關心美國網路相關發展的網友，一定會一直聽到 SOPA 這個名詞，也就是轟動美國的網路反盜版法案。

SOPA 是什麼？

此外，搜尋引擎也有義務需要配合政府將相關連結排除在搜尋結果之外。

這邊的審查，不只包含網站上本身提供的內容，以一般 Web 2.0 網站而言，由使用者產生的大量內容（User Generated Content），像是你 Facebook 的動態訊息、相簿內容等也都必須受到監控、審查，也可能會成為網站被封鎖的原因。

在這樣模糊的定義下，幾乎所有我們日常生活當中用到的網站都會受到波及。

因為在搜尋網站中可以搜尋到盜版相關內容，所以 Google 要被審查、可能被封鎖。
因為有人會不小心貼盜版內容出來，所以 Facebook / Twitter 要被審查、可能被封鎖。
因為有人上傳的影片有版權一律，所以 YouTube / Flickr 要被審查、可能被封鎖。
因為有人會透過信用卡刷卡購買盜版商品，所以 Visa / Paypal 要被審查、可能被封鎖。

背後的原因

如此影響重大的法案，背後的原因其實還是來自於長久的問題，娛樂產業巨頭們長期以來受到網路上的盜版下載網站所害，因為網路 P2P 盜版的影響損失了無數的原有收入。

支持者們聲稱，透過法案的落實，可以提供更多美國企業一個好的工具來對抗盜版的威脅，使其減少受到版權侵權的影響，進而創造更多收入以及所帶來的工作機會。

類似的法案不是第一次了。而這次之所以不是雷聲大雨點小的原因，在於目前此項法案目前看起來即有可能通過，背後支持的議員多達 24 位，且支持的企業無數，除了一般的娛樂產業之外，像 Netflix 、 Adobe 、 Microsoft 等科技公司也紛紛支持。

至於反對者呢？就是我們讀者熟知的老面孔， Facebook 、 Twitter 、 Google 、 Yahoo 等等，幾乎你想到的網路公司都反對這項法案。他們甚至將其稱作為 Stop Online Privacy Act 終止網路隱私法案、畢竟影響層面實在太大了。未來許多新創的科技公司恐怕都會受到這項法規的影響，進而拖累了美國在新創產業的發展。

技術層面

從技術的觀點來看，其封鎖網路存取的方式透過的主要是 DNS 伺服器的污染，DNS 服務便是將網址（http://www.inside.com.tw）對應到實際IP位址（106.187.42.108）的服務，因此只要掌握了這段的封鎖，便可以控制了大多數使用者對於網路服務的存取。

而除了 DNS 伺服器的控制之外，法規也允許政府和 ISP 業者合作、直接針對 IP 進行阻擋。

聯合抗議

有一些非營利組織聯合成立了 American Censorship Day 的活動網站，目的是希望可以透過實質的運動，像政治人物訴諸抗議、表達對此法案的不滿。

而另外也提供了網站的 JavaScript 外掛來讓網站的擁有者在其服務網頁上表達抗議，以下便是知名微網址 Tumblr 特別設計的「審查版」畫面：

台灣的狀況

試想著有一天你在台灣，過著像這樣的生活：

各網站都必須被迫和政府合作接受審查，你平日每天要上的網站隨時可能會被封鎖。
你寄出的每封信也都會受到審查，再也沒有私人隱私。

聽起來很離譜嗎？但隔著海峽的對岸便是過著這樣的日子。

政治影響了網路科技的發展是如此的真實，由於台北市政府的一項法案通過，使得 Android Market 的台灣使用者至今沒辦法購買付費軟體的例子就在你我之間上演，而這兩天也有總統候選人提出了網路相關的政見，雖然不見得理想、但卻也證實了網路和政治並非毫無相關，身為公民的你我、或許真的該多花點心思關心相關的議題。

出自Inside部落格

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。