【連載書摘】歐巴馬、社交網和公民參政|數位時代 BusinessNext

在2007年冬天，23歲的克利斯‧休茲（ChrisHughes）一開始為歐巴馬（Barack Obama ）工作就馬上體會到：這位出身伊利諾州的年輕參議員必須採取不同的戰略才可能有勝出的機會；歐巴馬一直處於劣勢，幾乎沒有任何處理全國事務的政治經驗，也不曾在聯邦政府擔任過公職，又是這次競選中唯一的非洲裔美國人。他的民調也落後政治沙場老將希拉蕊‧柯林頓（Hillary Clinton ）參議員一大段距離。所有的權威人士都認為：希拉蕊在這場民主黨初選中已經穩操勝算。更何況，一大筆又一大筆的政治捐獻一直湧進希拉蕊陣營，愈來愈多有頭有臉的重量級人物也加入她的支持者群；她又擁有一群很有經驗的老式政治競選顧問，非常擅長於操作舊式媒體。她也一直在解釋為何她是最佳領導人。休茲說：「很明顯，如果歐巴馬想贏，唯有訴諸人民的力量（people power ），換句話說，就是非善用網際網路不可。」

休茲在網路上的努力圍繞著my.barackobama.com ，或助選團所暱稱的「My Bo 」上的所有活動，改變了政治在網際網路上的遊戲方式，甚至改變了政治在現實人生中的遊戲規則。休茲為歐巴馬社交網站所設計的數位工具協助創造了超過100 萬人的大社區。更妙的絕招是，歐巴馬社交網站不要求統一控制所有想發布的信息，而是允許此100 萬大軍使用休茲所提供的數位工具來自己組織自己的工作，分享資訊情報，和為歐巴馬召集競選宣傳大會和募款。忽然間，你可以分享同一個政治主張，大家一齊來推銷歐巴馬，將他拱成網路上最受歡迎的候選人。其結果也非常令人驚訝：到了2008 年6月希拉蕊強有力的競選模式竟然輸給了一種新模式——N 世代數位版的朋友對朋友網路系統。

在寫作本書期間，歐巴馬已經勝選，他的故事也為N世代的強大力量做了最佳見證。掌握數位工具的N世代年輕人突然顛覆了傳統，推倒了權威，也可能從此改變這個世界。隨著他們對政治愈來愈有興趣，他們會將傳統的政治廣播模式—「你選舉，我統治」的操作模式掃進垃圾堆。在這種舊式的制度裡，市民傾聽候選人的演溝、辯論、和電視廣告、捐獻、和投票。但是等到討論政策和真正做決策時，選民卻被忘記了，被擺到一邊去納涼，只有坐在角落被動觀察那群掌握實權的人—政客、他們的金主、和遊說團體制定所有政策，而且經常是為了維護他們自己的利益。然而這個新世代就不肯接納這種模式。在數位時代長大成人的他們會期待與政客們協作，而不會甘於聆聽政客們的高談闊論；他們要求直接參與：與政客們互動、貢獻自己的意見、仔細檢核政客們的所作所為、並且鼓吹促進所有的提案。

我相信：這新的一代將持續推動美國政治程序的改革，其勢力無人可以抗拒。下一代美國人所過的政治生活將是N世代所推動的第二版民主方式（Democracy 2.0 ）。美國的第一波民主浪潮確立了選舉制度和可信任的政府機構，但是選民幾乎沒有真正參與政策制定；今天由N世代所推動的第二波浪潮將創造出真正的「意見市場」（marketplace of ideas）— 以「市民積極參與商議」的新文化為其特色。在這股趨勢下，美國將與過去大不相同；當這些改變逐漸擴散到世界各地時，公民參政可能就會驅動一些正面而且老早就該出現的改變。

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。