智慧城市如何智慧?政府開放資料的創新應用 扮演關鍵角色
智慧城市如何智慧?政府開放資料的創新應用 扮演關鍵角色

如同人體,城市以一個複雜有機體形式的存在,針對其內在複雜的實體運作,往往不易有完整系統性的觀察。而在資訊科技發展下,城市的律動與新陳代謝皆產生出相對應大量的資料,透過網路,這些資料更得以即時的在各元件之間傳遞,讓城市居民可以據此進行創新,共同設計改進生活體驗的實驗。

在 2012 年北京設計周的專題展「智慧城市 - 國際訊息設計展」當中,邀集了來自 14 個國家、50 個設計團隊、數位研究機構與研究室的 82 件作品,呈現出資訊設計的魅力。策展人認為數位化城市之所以能更加智慧,便是透過訊息設計,結合巨量資料挖掘的趨勢,以及創新數位能量,將智慧城市引入新的高度,並藉以提升公民意識,協同公民智慧,讓城市這個複雜的系統可更聰明、人性化的服務每位市民。

這次展覽以六個面向進行,包括城市規劃、交通、通訊、社會、環境與安全,匯聚各界在此領域成果。舉例來說,城市規劃部分,麻省理工學院的可感知實驗室(MIT Senseable City Lab)提出的「Live! Singapore」計畫,針對城市活動的各項即時資訊,建構了一個資料的收集、詮釋以及散佈的開放平台讓民眾使用。其背後的邏輯是,透過視覺化與可感觸的方式,讓人民可以即時使用其所居城市的資訊,可以讓民眾日常做的各項決策都能和所在環境更為整合。例如,「Isochronic Singapore」計畫呈現出新加坡居民的交通狀況,哪個路線會比較塞車、從甲地到乙地所需時間、週間與週末的差異等。「Raining Taxi」計畫,則結合了降雨和新加坡的計程車資訊,藉由了解此資訊以作為往後計程車調度的依據。

上圖:Isochronic Singapore。下圖:Raining Taxi。圖片來源:Live! Singapore

事實上,透過資訊科技掌握分析城市資訊,藉以改進城市設計的作法,已經有商業公司進行實作。舉例來說,美國每年投入上百億美金在處理廢水的設施,且多數大城市的下水道建造時間已超過一世紀,故對於下雨產生之大量廢水的消化能力有限。對此,Geosyntec 這間公司設計一套系統,透過網路讓感應器和控制裝置與天氣預報資訊結合,因此,當氣象單位發佈大雨特報時,供水系統便知道應該要排空水池以收集即將到來的雨水。也因此,過往需要透過土木工程改進排水系統的方法,可以透過滯留系統和儲水池的設備讓雨水可保留在土壤以及對應的空間。

城市是人與訊息的載體,透過資料分析與視覺化(Data Visualization)的方式,可以使得城市有機體由概念具象化,居住在其中的人,也能透過巨量資訊中擷取有意義的片段,累積為知識,作為生活在城市中各項設計與改變的依據,進而成為定位、解決城市問題,改善每日生活的重要方式。而臺北和新加坡等城市的距離有多遠呢?目前臺北市政府推出的政府資料開放平台只是第一步,期待未來能有更多的城市規劃與設計專家團隊的參與和投入,善用資料來看見、分析、解決更多問題,搭配具遠見和勇氣的決策和配套措施,共同形成一個積極的協力進化迴圈,具體驅動臺北往宜居城市的願景前進。

 

延伸閱讀:
2012 年北京設計周的專題展「智慧城市 - 國際訊息設計展
>> 巴西:用ICT追蹤拾荒者,解決垃圾回收問題
>>智慧城市應備的25項科技

 

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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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