從Google學如何領導創新發生的四堂課
從Google學如何領導創新發生的四堂課
2012.02.06 | Google

最近行動架站平台Mobify的執行長Igor Faletski參加了Google的「Mobilizing Mobile」研討會,在一場討論如何讓一座城市的基礎建設及及社區行動化的「Go Mobile」議程中,Faletski從Google學到了如何領導創新發生的四個關鍵,這對於新創公司或者整個產業都很有效。

第一堂課:設定大架構

消費者採用行動網路的速度,正大幅超越行動網路體驗的形成。在三年內,使用行動裝置連上網路的比例會超過其他上網方式。Google已經察覺此趨勢,並且希望向更多人指出未來世界趨勢的方向。

透過向別人描繪出未來的景象,Google也同時框出未來可能的樣貌。設定大架構好像對新創公司聽起來像是個遠大的目標,但是這也是讓新創公司能夠聚焦的方式。

新創公司,本來就是在其他人可以看見前預先畫出遠大的景象。沒有遠大的景象,誰會冒著高風險加入你成為共同創辦人?誰會對你投資?誰會向你買產品、租你辦公室、聽你的提案,甚至是支持你的點子?正是這種預見的能力,才能創造市場上的新機會。

第二堂課:讓你的創新具體化

在你確立大架構後,必須展示給你的聽眾。

Google很努力的讓產品可以被使用者或開發者接受,並且也讓使用者盡量可以試用新的產品。

在GoMobile研討會中,Google為此建立了「GoMo Meter」的行動預覽工具,「讓你看見你現在的網站在智慧型手機中如何呈現,並且提供報告告訴你網站的哪些部分有用,哪些部分可以改進」。

「GoMo Meter」包含了Google的推出新產品的幾個哲學:低進入門檻、使用前不需任何投入、簡單易懂的使用介面、並且與使用者有興趣的主題緊密結合。

如何讓新創公司的創新更具體化呢?

開始找出什麼創新對你的客戶才有用,讓他們覺得這個產品是為他們所設計。同時考量你的產品要解決的是什麼人性問題,人性才是決定你產品的關鍵。Redfin的執行長Glenn Kelman曾在成功向創投募資後表示,創投只投資能夠滿足消費者七宗罪的消費公司。

最後,只給使用者最明顯易用的產品,讓使用者可以點點滑鼠或填最少資料即可完成,這些都可以讓你的產品更具體,並引起特定互動。對於新創公司來說,只要你讓人們願意和你的產品互動,你就可以開始影響他們的行為,也就能夠影響他們的想法。

第三堂課:專注、專注、再專注

專注於顧客為何使用你核心產品的部份。

當越來越多用戶在手機上使用Google的核心搜尋產品時,Google投入更多的時間、人力和金錢於發展手機搜尋功能。對於大公司來說,雖然資源很豐富,但是公司也更容易分心和失焦。

對新創的公司,資源雖然稀少,但是專注的自由度和改變專注的焦點也更加容易。「Pivoting」(轉型)雖然是現在很流行的詞彙,但是新創公司必須從達到里程碑中獲得成功,而里程碑象徵著速度。新創企業如果一直轉換方向,最終的結果可能就是繼續打轉。

第四堂課:追蹤微觀的現象,但是從宏觀做決策

Google 之所以成為成功的企業,是透過了解資料的價值,並且搜尋、分析資訊讓其他人可以從中找出意義。

Google可以追蹤Go Mobile活動網站的流量,以了解該活動是否成功,這是從微觀進行的分析。

微觀的數據(如造訪數、轉換率等)是用於追蹤及調整,而宏觀的數據(如年度的行動普及率、流量及營收),則是用來做出決策和聚焦。

比較難的是如何在微觀和宏觀間做出平衡?新創企業每天面對著無數的微觀執行細節工作,每一個微觀的執行細節又會影響宏觀的策略。 

答案是:定期追蹤和自我反省。

在Mobify內部,每週都會由每一位部門主管宣佈他們的主要數據,並且定期追蹤主要數據,並討論這些數據的來源、影響及意義,以及這些數據是不是應該被追蹤。

一個衡量KPI很棒的方式是「ABC」:取得(Acquisitions)、行為(Behaviors)、轉換(Conversions),透過ABC架構,將能平衡微觀和宏觀的數據。

 

來源:Gigaon

關鍵字: #Google #創新創業
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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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