勝Google!Facebook月擁8.3億人造訪,comScore列全球20大熱門網站
勝Google!Facebook月擁8.3億人造訪,comScore列全球20大熱門網站
2013.02.07 | Facebook

ComScore公布全世界最熱門20大網站,以不重複造訪人次排名,第一名居然不是Google?你猜到是誰了嗎?

20. Amazon.com

不重複造訪人次:1.63億人

一開始推出只是銷售少數書籍和商品的小型網站,發展至今已經是什麼都賣的電子商務網站。

19. Sina.com.cn

不重複造訪人次:1.69億人

2000年初,新浪可說是「中國的雅虎」,2009年推出微博服務,目前已累積超過4億名用戶。

18. WordPress.com

不重複造訪人次:1.709億人

以開放式簡單部落格模組吸引網友,時間回到2004年,當時其實市場上有更競爭的對手Movable Type,但因其改變使用者合約,才促使許多用戶跳槽到WordPress。

17. Apple.com

不重複造訪人次:1.717億人

所有想要在網路上買蘋果商品的消費者,都得到這個蘋果網域來,另外還包括Safari瀏覽器的默認網址,也貢獻了好幾百萬的瀏覽人次。

16. Sohu.com

不重複造訪人次:1.758億人

1997年搜狐開始提供服務,是中國第一個線上搜尋服務業者,提供遊戲、房產等子頻道,成為越來越大的入口網站。

15. Bing.com

不重複造訪人次:1.84億人

微軟一直積極努力行銷Bing搜尋服務,為了提供更方便的搜尋做出許多精進,包括改變側邊欄位和改進演算法。

14. Twitter.com

不重複造訪人次:1.898億人

2009年推出,現在成為世界上許多事件的第一手消息平台,媒體新聞業者、政治家、以及各產業的專家,都開設了Twitter帳號,提供最新消息。

13. Taobao.com

不重複造訪人次:2.07億人

淘寶網就是中國的eBay和Amazon,是目前全世界最大的網路交易市場,2003年由阿里巴巴推出。

12. Ask.com

不重複造訪人次:2.184億人

1990年以AskJeeves起家的問答網站,母公司IAC集團也收購了About.com,目前基本上是仰賴Google搜尋再包裝的版本。

11. Blogger.com

不重複造訪人次:2.299億人

從舊金山起家的小公司,遭遇網路泡沫化,Google出手相救,2002年買下該公司。

10. MSN.com

不重複造訪人次:2.541億人

是微軟旗下的入口網站,Hotmail信箱和MSN皆在此提供服務。

9. Baidu

不重複造訪人次:2.687億人

百度是中國最多人使用的搜尋引擎,該公司擁有上千名超優秀的工程師,不斷改善搜尋速度與品質。

8. Microsoft.com

不重複造訪人次:2.717億人

微軟用戶若需要客服和更新功能,都必須來此網站下載。

7. QQ.com

不重複造訪人次:2.841億人

其實就是騰訊,提供了中國最具優勢的即時軟體服務QQ,擁有超過7億活躍用戶,也連帶帶動了公司其它產品,如騰訊微博、Qzone等。

6. Live.com

不重複造訪人次:3.895億人

微軟將其電子郵件服務Outlook和Hotmail透過Live.com網址提供給網友,如果你鍵入Hotmail.com,就會被導入Live.com,Outlook.com亦同。

5. Wikipedia.org

不重複造訪人次:4.696億人

任何人都可以來維基百科編輯內容和詞彙,是對教育界相當好的內容來源。流量仰賴Google,因為大部分網友會先到Google搜尋欄提問,才會顯示維基百科網站的連結。

4. Yahoo.com

不重複造訪人次:4.699億人

1990年代就上線的入口網站,為大家提供新聞、電子郵件…一應俱全的網路服務。

3. YouTube.com

不重複造訪人次:7.219億人

2006年,Google透過併購買下的服務,對許多人來說,平常可到YouTube看看有趣又輕鬆的影片,可說是重要的生活調劑。

2. Google.com

不重複造訪人次:7.828億人

1990年代,Google以簡單乾淨的設計,在搜尋引擎市場脫穎而出,現在已經拓展至各種網路服務,Gmail、地圖、Google+等,是人們進入網路世界的重要網站。

1. Facebook.com

不重複造訪人次:8.367億人

執行長馬克小子在哈佛求學時期創立的網站,原先只開放給哈佛學生,後來陸續開放給各學校,最後是全球各地網友。

出自BusinessInsider

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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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