[蘇麗媚] 體重機終究是乏了|數位時代 BusinessNext

人人都喜歡看「數字」，因為大家都說「數字會說話」。一個體重50公斤的女生，變成45公斤，開心嗎？哇，好開心，但別開心得太早，也許體重機根本沒歸零（當然，可能是當事人故意不歸零），也可能是彈性疲乏……。

本來是胖胖可愛的人，站在鏡子前，變瘦了，哇，好高興，但請別自欺欺人，因為那是一面哈哈鏡（凹鏡）。當然，如果你從小照的就是這面鏡子，就會覺得自己就是這樣的身段，但別人都知道，這並不是真正的你。

乏了的體重機、變體的哈哈鏡，某個程度上，等同是目前傳統的收視率調查困境，可以參考，但並不精準，甚至是失真的。但電視台、廣告業代理商目前只能仰賴這個讓人無奈但勉強接受的結果。

其實在數位匯流的衝擊下，群眾使用網路普級，收視管道多元，透過電腦、行動裝置觀看影片的人越來越多，甚至可以預期的是，未來更多傳播行為都將在網路上串聯並記錄完成。

根據資策會的調查，國人已習慣跨平台多螢觀看影視節目內容，很多人邊看電視邊滑手機，而且隨時透過社群網站發表個人看法。有意思的是，有些影音內容「默默」走紅，隨著直接且熱烈的討論，甚至主導社群走向、社會議題。但這些強大且宰制媒體發展的新媒體使用者的收視行為，根本不會反應在傳統收視率數字中。

這樣的失真，或者該說是「暫時無法跟上時代腳步」的收視率調查方法及數字，的確是不少創作者頭上的緊箍咒，收視率主導內容走向，不少創作者為了不讓自己陷於泥沼、滅頂，無奈修正方向。但其實有更多創作者堅定自己要走的路，堅持製作優質的內容。

幸好，總有曙光。2013年，美國電視收視率普查機制導入「網路口碑監測」，以Twitter為「電視第二屏」的樣本，做為收視率加權基礎。今年3月此機制已被證實有連動性，也就是說，藉著新媒體的特性，分析出使用者的年紀、喜好、興趣等，並得知在網路上的行為模式。這種「有效監測」的方式，方便節目製作者與廣告主找出更精準的行銷服務，進而做更優質的服務應用。「節目收視率數字在說話，而且說的並非完全實話」的時代會過去。

2013年3月號《數位時代》專欄中，我提到美國最熱門影集《紙牌屋》（House of Cards）的成型過程。該劇為翻拍1990年BBC同名劇集，故事描述一名玩弄權術、自大狂妄的國會議員故事。

《紙牌屋》是擁有美國2千9百萬會員線上影音服務Netflix的自製影集，這部影集直接在網路上「首播」。過去的「慣例」多半由強勢媒體製播，之後才授權線上網站串流。有意思是，《紙牌屋》一次上線13集，「世界各地」的會員可按照自己的時間和收視習慣觀賞影片，這種開放式的收視方式也大大顛覆傳統作法。同樣的，會員資料都會進入Netflix龐大的數據分析系統裡，所有觀影會員的各項數據、互動內容都會進入分析系統，精準的分析結果將更提升內容品質與服務細膩度。

回過頭來看目前台灣的傳統收視率調查。2、30年，失真的收視率監測「黑盒子」決定了創作內容走向，但精準、互動、開放的「新媒體」幫助許多人丟開頭上的緊箍咒，提升創作內容質量，企圖在「不精準且單向的台灣收視樣本戶代表觀影水平」的垢病中，找到與使用者新的傳播、互動與應用的可能性。幸運的是，目前一切都正在改變中。

出自數位時代雜誌2013年5月號

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。