打造千萬下載App 讓使用者幫你推廣|數位時代 BusinessNext

在眾多的App 中，如何讓你的App脫穎而出？除了本身的產品力之外，準備好宣傳文案，讓使用者幫忙傳播也是一個好方法。

國際調查機構顧能（Gartner）表示，2011年全球App下載次數達249億次，預估2012年全球下載次數將成長一倍達到456億次，看似商機無窮。如何在眾多的App中脫穎而出，是目前開發者面臨的大挑戰。

在眾多App當中，由聖星科技盧育聖所開發的「APP2SD」，是少見能夠達到千萬下載量的軟體。做為台灣唯一獲選為Google I/O 2011開發夥伴，也是少數App下載數超過千萬的開發者，盧育聖喜歡從自己的需求出發，偏好開發工具程式，APP2SD就是一例。這支App提供一個好用的使用介面，讓手機用戶可以管理下載的App，並可迅速將其移至SD記憶卡中。「這其實是Google原本就提供的功能，但卻因為操作方式不夠直觀，而讓用戶們感到困擾。」這讓盧育聖看到了商機，故而迅速設計一個直覺的介面，方便大家使用。

這個App一開始的下載量表現平平，但到了年底下載卻超過10萬，讓他意識到商業價值。他試著在App之中置入廣告，結果第一天晚上就賺進了600多美元，相當驚人！歷經30多次改版後，很快就在今年8月15日突破千萬下載的紀錄。算算時間，APP2SD花了780天就擠入千萬等級，足以和世界知名的App相互輝映。

「如果在三個月內還沒達到一定的下載量，可能代表這個App不夠吸引人，」盧育聖對App開發者提出建言。他指出，下載規模要大，內容服務一定得是跟多數人的生活有高度相關，這也是為什麼他偏好開發工具性軟體的原因。此外，多國語言版本也是重要的一環，「一開始至少要有英文版，方便App滲透到歐美市場。」

盧育聖說，很多開發者擔心自己的語言程度，但在協同合作的網路時代，只要服務品質有一定水準，就會有熱情的用戶協助翻譯各國語系，甚至主動幫忙撰寫評論推廣App。
「最關鍵的，還是要傾聽用戶的聲音，了解消費者想要哪些功能？」盧育聖建議開發者不用太計較營收，而是設法衝高下載量。等到下載量拉高之後，再考慮推出In-App Purchase或廣告等機制，自然可以水到渠成。根據他的觀察，行動廣告的點擊率雖然不高，但平均在1000次的瀏覽中會有50次的點擊。所以只要能夠衝高下載量，並且提高活躍用戶的使用頻率，也就可以有效增進營收。

盧育聖 Profile
現職：聖星科技創辦人學歷：成大電機所
大事記：「休息一夏」獲得經濟部Android應用開發大賽優等獎／「aPortaDum」獲得Google ADC2大賽多媒體類前20名

盧育聖給App開發團隊的建議：
1.開發團隊的技術底子要夠紮實。
2.App要能夠滿足人們的需求。
3.從本土市場做起，思考全球布局。
4.App功能要簡單明瞭，讓人一看就知道。
5. App命名要用簡單的英文，以便於記憶和搜尋。

資料來源《數位時代No.222》

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。