Gartner~第二螢幕使用者將帶動社群電視活動
Gartner~第二螢幕使用者將帶動社群電視活動

國際研究暨顧問機構Gartner表示,結合客製化內容、互動應用程式和顧客忠誠方案的第二螢幕裝置(second-screen devices)將在未來兩年內加強型塑社群電視消費者的行為。

社群電視乃消費者在觀賞電視的同時可以參與、溝通和互動。Gartner認為,社群電視活動可為消費者提升電視體驗的價值,並可藉由既有的社群網絡提供機會以新增使用者、提升參與和開拓新的廣告商機。

Gartner研究總監Michael Gartenberg表示,「第二螢幕裝置,如平板、智慧型手機和Ultrabook,很可能是推動社群電視體驗的主要力量,因為愈來愈多的隨身應用程式(companion apps)是為此體驗而編寫的。內容整合、社群互動和顧客忠誠方案的結合是構成社群電視體驗的關鍵要素。」

長期以來將傳統電視節目的播放連結至網路的投入已經被大幅限制在相關內容網站,或是電視和機上盒 (STB)等連網裝置,但上述的方法皆無法為消費者打造真正的社群電視體驗。然而,此一體驗的下列三個部分正進入經由配套軟硬體整合至與完整的社群電視經驗的程序:

1.使用Facebook與Twitter等社群工具讓觀賞者可以發布並更新動態,如同他們參與電視節目播放當中的實境對話。

2.搭載提供紅利回饋方案、緊密群體參與感及高度社群互動等應用程式的第二螢幕裝置。

3.透過回饋、打卡與其它遊戲方法等獎勵機制讓使用者與內容產生更直接的連結以提升顧客忠誠度。

上述長期投入的成果已開始展現於消費者日益提升的接受度。相較於透過連網電視提供傳統上網服務,例如:瀏覽網頁或社群網站,消費者逐漸轉向透過如平板等隨身螢幕(companion screens)以獲得連網體驗的好處及從事現已能實現的新活動。絕大多數的社群電視體驗僅能由可攜式裝置中的隨身應用程式獲得,而非藉由電視或機上盒。

智慧型手機、平板與 Ultrabook 市場的成長,以及消費者對這些產品的高接受度,加以消費社群網絡的興起與普及,已導致消費社群活動與電視觀賞體驗的首度整合,且目前正轉型至能讓硬體製造商、內容供應商與廣告商利用來吸引消費者注意力的延伸服務。

Gartenberg表示,「電視與影音內容供應商(如:有線電視公司)擁有絕佳的機會,可透過社群電視接觸重度使用者以減少可能衍生的反感。目前正值利用此商機的大好時機,因社群電視服務尚未由任一廠商所主導,且市場距飽和仍有段距離。」

某些服務供應商已開始接受社群連結的趨勢,並增加與電視觀眾的互動,同一時間其他的供應商則運用社群電視以規劃可以獎勵觀眾觀賞和參與內容的顧客忠誠方案。上述服務最終的結果能夠幫助使用者擺脫藉由「時移」功能以追趕節目進度的經驗,以及跳過伴隨這些節目的商業廣告,而回歸實況播出。可以帶給消費者附加價值的顧客忠誠方案尤其能夠增加消費者對電視內容的參與感。

針對社群電視體驗所設計的隨身應用程式,再加上具隨選和控制功能之硬體配備,將增加消費者對第二螢幕裝置的使用,此外,隨著人們花費更多時間在使用第二螢幕裝置,可以創造更多的消費者感知價值。Gartner預期會見到更多裝置廠商與社群電視應用程式的合作,不僅提供了內容與服務,還提供了其他硬體裝置(如電視、遊戲主機和音響系統等)隨選與控制的功能。

儘管社群電視會由第二螢幕裝置帶動,電視機預期仍會是家庭分享影音內容的主要裝置。連網電視透過網路將提供消費者存取更豐富內容的管道、分享全球影音的機會,這也會將社群電視體驗由當地交友圈延伸至真正的全球範疇。如此,第二螢幕會回過頭來促進更多的社群交流體驗。

Gartenberg表示,「觀賞電視過去被視為一種社交活動,不僅是共同觀賞的體驗,亦會是觀後討論與分析的話題來源。延伸分享電視觀賞、閒聊和評論節目內容的能力,再加上推荐予友人的新方式,已於現今社群網絡展現其效果。欣然接受並持續拓展上述活動至第二螢幕社群電視的體驗,將有效強化消費者忠誠度、增加品牌與內容特色的價值,並且就消費者接受度加速內容的成敗發展曲線。」

關鍵字: #Gartner
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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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