部落格搜尋的專家
部落格搜尋的專家
2006.04.01 |

部落格,這個在幾年前還相當新鮮的名詞,已經變成一股巨大的力量,影響著網路產業的發展。在過去,單獨的網路使用者總是處於接受資訊的角色,言論的產出和主導權掌握在大型組織或媒體的手中。部落格概念出現之後,網路上所有個體得以輕易地自由發聲,表達自己的意見。然而,這樣的改變導致一個結果——部落格數量以前所未見的速度在成長,多到需要專門的搜尋引擎。
Technorati就是這個需求之下的產物,成立於二○○二年,是全世界第一個部落格搜尋引擎,也是目前最大且瀏覽量最多的網站之一,每天吸引超過七十萬人次造訪。

滿足潛在的搜尋需求

和許多網路公司一樣,Technorati的創立也是源於「一時起意」。「二○○二年部落格剛開始起步的時候,我便開始寫部落格了,因為我很討厭電子郵件只能一對一的特性,」Technorati創辦人大衛.賽弗萊(David Sifly)說:「但令人挫折的是,在主流搜尋引擎上居然找不到我的部落格,而且我也不知道是否有其他部落格連到我這裡,於是我決定自己創造一個部落格搜尋引擎。」
事實證明,賽弗萊很有先見之明,搜尋部落格的確是網路應用的潛在需求。Technorati上線一年左右,就已經有九十萬個部落格可供搜尋,接著以每五個月就多一倍的速度壯大。根據最新的統計,目前網站資料庫內已經有大約三千四百萬個部落格,追蹤超過二十二億個網路連結。

與網頁搜尋技術大不相同

一般網頁和部落格的網頁屬性不太相同,因此搜尋部落格的技術也跟一般搜尋引擎不太一樣。傳統的搜尋引擎(如Google)利用一種俗稱spider的軟體,將網路上所有的網頁建立索引(index),以便日後搜尋。但是這個工作非常耗時,通常需要好幾天來作業,因此無法跟上部落格更新的腳步。由於部落格網頁都會有按時間順序排列的固定格式,每一次有新的文章就會送出一種名為「ping」的訊號,Technorati於是和眾多BSP(Blog Service Provider,部落格服務提供者,如無名小站)合作,透過追蹤這些訊號來完成即時且永不間斷的部落格搜尋工作。
另一個關鍵的技術是近兩年很熱門的標籤分類法(Tagging),多數的部落客會在每一篇文章(post)和部落格網頁貼上關鍵字標籤(例如美國總統布希發表演說,就可以加上「president」和「Bush」兩個標籤),Technorati利用這些標籤,就可以輕易地將每一篇文章和每一個部落格分類,方便網友搜尋。

相互串連的個人媒體

除了尋找部落格之外,Technorati最重要的功能是追蹤部落格之間的相互連結,並且會進行排名(ranking)的統計。雖然這些都是搜尋引擎必備的能力,但是在部落格搜尋上卻別具意義,因為部落格骨子裡的媒體性質,這些連結象徵著意見的交流和觀念的引用(reference),而且是具有深度的(要引用別人的部落格文章,至少得先看過,並且在自己的部落格上發表才行)。「部落客都會想知道,誰在看我寫的東西?讀者反應如何?」賽弗萊指出,「傳統搜尋引擎辦不到這件事情,因為它們只能追蹤網頁間的連結。」
為了充分展現社會性,在Technorati上還可以建立自己最喜歡的部落格名單,與他人分享。在Technorati的連結數,甚至已經變成業界衡量部落格影響力的優先考量指標,重要程度可見一斑。

每天吸引約七十萬人次

以使用頻率來看,Technorati還不及Google的百分之一,但目前為止,Technorati算是經營最成功的垂直式搜尋引擎之一,每天約有七十萬人次造訪、追蹤一百二十萬篇新的部落格文章。現階段的商業模式還集中在網路廣告和贊助,不過已經逐漸開始轉移目標,藉由提供企業客戶部落圈(blogsphere)對公司以及產品服務的評價來獲利。
當然,Technorati也並不是完全沒有競爭對手。Google在去年九月推出了部落格搜尋引擎,在網路上也有兩、三家業者提供類似的服務,但是論及服務完整性和市占率,Technorati可說是獨占鰲頭。以目前的時間點來看,全球部落格正處於成長的高峰期,Technorati的成功不僅為垂直式搜尋引擎樹立了良好的典範,也意味著未來部落格搜尋還有許多成長的想像空間。

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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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