搜尋 引擎掀起二次革命 垂直式搜尋登場
搜尋 引擎掀起二次革命 垂直式搜尋登場
2006.04.01 |

過去,網路就像一個龐大且毫無章法的虛擬圖書館,除非知道網址,否則就無法找到自己所要的資料,一直到搜尋技術被發明,藉由索引(index)和關聯性(relevance)的機制,我們才開始能夠在茫茫網海中「探索」自己所需要的資訊。
不過,隨著搜尋發展成熟,也產生了新的問題。首先,搜尋引擎雖然能將網路資料分門別類,卻無法「判斷」使用者的搜尋意圖。舉例來說,你連上Google首頁,輸入「世界棒球經典大賽」後,跑出了一堆新聞告訴你日本奪冠、韓國飲恨的消息,可是你心中的疑問其實是:為什麼美國職棒大聯盟沒事要辦這個比賽讓自己蒙羞?
搜尋引擎無法很精準地提供資料,另一個很重要的原因是:資料量過於龐大。以剛剛的例子而言,就算你是真的要找新聞,恐怕也沒有時間一一檢視搜尋的結果(光是台灣就有三百八十四個網頁含有此比賽的新聞資料)。若以全世界來看,光是Google的資料庫裡就有八十一億個可被搜尋的網頁,輸入任何關鍵字都會有上千個相關網頁。
不管是搜尋引擎不夠聰明,或是網路資料量的膨脹,都讓「找資料」這件事情再度顯得棘手。於是近兩年來,全球網路產業出現了一個新的熱門話題——垂直式搜尋(vertical search,或稱niche search)。

單一內容的精準搜尋

傳統搜尋引擎,如Google或雅虎,作法是對整個網路做「水平式」的整理,竭盡所能地延伸觸角、網羅所有網路上的資訊,並以關鍵字符合程度和關聯性高低來回應使用者的查詢。垂直式的搜尋引擎,主要是將焦點轉為特定領域或範疇的搜尋,例如只幫你尋找購物資訊的搜尋引擎。由於先天上定位就不同,當使用者有特殊需求時,垂直式搜尋引擎能提供較準確的回答。而不同的定位,就變成一個個不同的市場區隔,目前有專門搜尋購物情報的Bizrate.com、專門提供旅遊資訊的Expedia.com、甚至還有醫療相關的搜尋引擎Medcinenet.com。
這些搜尋引擎不但種類繁多,成長的力道也相當強勁。以目前最紅的部落格搜尋引擎Technorati來說,二○○二年才成立,目前資料庫就已經有超過兩千三百萬個不同語言的部落格可供搜尋,其服務受歡迎程度之高,甚至超越Google Blog Search,成為全世界最大的部落格搜尋引擎。

蠶食付費搜尋的市場

此外,垂直式搜尋引擎對於整個搜尋產業也造成某些重大的影響,最直接的就是蠶食掉巨型搜尋公司如Google、雅虎或美國線上(AOL)的流量。根據統計,每個人平均使用搜尋引擎的數量已經從二○○三年的二.三個,成長到二○○五年的三.二個,這是垂直式搜尋引擎所產生的影響。
另一方面,付費搜尋(paid search)的市場正在起飛階段。根據市場調查機構Piper Jaffray的最新數據,付費搜尋今年預估規模將有一百四十億美元,到二○一○年會成長到五百五十億,背後的大金主為旅遊、財務服務、購物零售和媒體娛樂等四個產業(占了八成以上),而這四個產業正好是垂直搜尋引擎最活躍的領域。「在垂直搜尋引擎上買付費搜尋就像在魚池裡釣魚,因為你可以確定目標顧客群全都在那裡,」一名業界資深分析師表示。
雖然目前威脅不大,但眼看著自己最擅長的核心領域漸漸被入侵,搜尋龍頭Google和雅虎當然不會坐視不管,也早已開始跨入垂直搜尋的領域,例如Google有部落格搜尋(Blog Search)、地圖搜尋(Map Search)、學術論文搜尋(Scholar Search),而雅虎的招牌則是地區搜尋(Local Search)和購物搜尋。

網路的二度民主運動

曾有人說過,搜尋的發明是網路的民主化運動,因為搜尋引擎不但間接界定了網路世界的大小,也為資訊探索的自由開了一扇大門。不過現有的搜尋引擎雖能精準地定位資訊,在關聯性上面還是以技術(網頁之間的鏈結程度)來做判別,並且面臨到技術暫時無法有重大突破的瓶頸。
垂直式搜尋引擎的出現,不只有化繁為簡的功用,也象徵著網路應用的價值觀漸漸從「電腦判斷」轉為「人腦判斷」。如果無法取得對自己最有意義的「有限」資訊,擁有再強大的搜尋技術也是徒然。人為的主觀判定,是垂直式搜尋引擎很重要的元素,也因此可以被稱為網路第二次民主運動。未來,暫時應該不會有另一個Google級的怪物出現,但可以猜測的是,垂直式搜尋將會讓搜尋產業愈來愈繽紛多采。

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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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