Akamai發佈2013年第一季網際網路現狀報告,香港連線速度最快
Akamai發佈2013年第一季網際網路現狀報告,香港連線速度最快

全球雲端優化服務供應商Akamai Technologies (NASDAQ: AKAM) 今天發佈《2013年第一季網際網路現狀報告》,基於從Akamai智慧型平台(Akamai Intelligent Platform™)上收集到的資料,提出對全球關鍵統計資料的深入分析,其中包括網路連線速度、攻擊流量、網路連線性和可用性等。

「2013年第一季網際網路現狀報告」包括了針對電子商務網站「帳戶偵查」攻擊的最新觀察結果,以及重要事件如委內瑞拉總統烏戈·查維茲 (Hugo Chavez) 身故、新教宗任命和海底電纜中斷對Akamai流量所造成的影響。報告亦觀察到各種經Akamai IO網路類別的行動瀏覽器使用情況。

「2013年第一季網際網路現狀報告」重點:

全球網際網路滲透率

2013年第一季,超過7.33億個來自243個國家或地區的IPv4位址連接到Akamai智慧型平台(Akamai Intelligent Platform),比2012年第四季增加了3.1%,並比2012年同期增加了10%。由於一個IP位址可代表多個用戶(如使用者通過防火牆或代理伺服器網路),Akamai估計,第一季連接至其平台的個人網路使用者總數遠超過10億人。

第一季連接至Akamai智慧型平台的前十個地區中,德國呈現最低季度增長幅度(0.7%),中國則是最大季度增長(5.3%)。所有連接至Akamai智慧型平台的國家中,將近75%的獨立IP位址呈現季度增長。

同時,全球獨立IP位址連接至Akamai的年度增長率為10%,較2012年同期成長了超過7,300萬個。在前十個地區中,美國的年度增長率為1%,而呈現雙位數成長的國家則包括英國(11%)、俄羅斯(15%)、義大利(20%)、中國(20%)及巴西(38%)。全球將近75%的國家或地區的獨立IP位址的數量比去年同期均有所增加。

攻擊流量和最易遭受攻擊的目標埠

Akamai在網際網路部署了許多代理程式以監控攻擊流量。根據這些代理程式收集的資料,Akamai能夠識別攻擊流量最頻繁的國家,以及被攻擊最多的目標埠。值得注意的是,由原IP位址識別的攻擊來源可能並不能體現攻擊者所居住的國家。例如,一個在美國的人可能發起來自世界任何地方被入侵系統的攻擊。

Akamai在2013年第一季觀察來自177個國家或地區的攻擊流量,與2012年第四季相同。中國仍然是Akamai觀察到的最大攻擊流量來源佔34%,但較上季的41%低。來自印尼的攻擊流量以21%居第二位,較上季的0.7%高。美國的攻擊流量則由上季10%降至8.3%,位居第三。

本季最多攻擊流量來源的前十個國家或地區佔總攻擊流量超過80%的比例。來自中國及印尼的攻擊流量佔總攻擊流量則超過50%。

Port 445(Microsoft-DS)遭受23%的攻擊流量,繼續成為第一季度最熱門的攻擊目標。Port 80(WWW HTTP) 則以14%佔據第二位,其攻擊流量主要來自印尼。

對分散式阻斷服務(DDoS)的攻擊觀察結果

由2012年第四季起,本報告加入了由Akamai客戶報告而得的DDoS攻擊分析資料。Akamai客戶報告指出,2013年第一季有208個DDoS攻擊,稍高於上季的200個攻擊。在所有的攻擊之中,35%針對企業;32%針對商貿業;22%針對媒體公司;7%針對高科技業;及4%針對公共領域機構。本季報告觀察到的攻擊來自154個獨立機構。

「帳戶偵查」攻擊

2013年第一季,Akamai為多個電子商務機構觀察到重複使用由其他網站獲取的認證資料的個案,並導致出現帳戶被企圖接管的情況。透過自動化工具「帳戶偵查」,攻擊者可在大量的電子商務位址中迅速確定有效的使用者帳戶及其密碼組合。一旦帳戶受到入侵,攻擊者便可收集該用戶的個人資料及信用卡資料,以進一步行騙。

全球平均和峰值連線速度

相較2012年第四季的2.9 Mbps,2013年第一季全球平均連線速度上升了4%,來到3.1Mbps。此外,117個國家或地區的平均連線速度較2012年第四季高,增長幅度由科威特的0.7%至瓜地馬拉的75%不等。

平均連線速度年成長了17%,前十個國家或地區中有8個呈現雙位數成長。全球123個符合資格的國家或地區的平均連線速度均呈現年度成長,成長幅度由阿曼的1.4%至伊拉克的122%不等。

全球平均峰值連線速度於2013年第一季呈現成長,上升了9.2%至18.4Mbps。香港依然擁有最高的連線速度,達到63.3Mbps,較上季上升了9%。

年度變化方面,全球平均峰值連線速度繼續表現出強勢的長期增長,上升了36%。

Akamai全球寬頻 (4Mbps以上) 採用率達到46%,增幅為5.8%。全球高速寬頻 (10Mbps以上)則達到13%,較上季增長了10%。

此報告編輯David Belson表示:「本季網際網路現狀報告顯示全球網際網路和寬頻採用率正持續增長。我們看到整體平均及高峰連線速度以及寬頻滲透率在季度和年度都有成長的表現。然而,從DDoS攻擊持續上升的證據顯示,惡意活動並沒有減少的趨勢。由此可見,使用網路開展業務的機構需持續保持警惕。」

行動上網

2013年第一季,受訪的行動網路供應商提供的平均連線速度範圍由0.4 Mbps至8.6 Mbps不等。9家行動網路供應商提供的平均連線速度超過4Mbps,達到寬頻標準,而64家行動網路供應商的平均連線速度超過1Mbps。根據Ericsson搜集的數據顯示,2013年第一季的行動網路數據流量較去年同期成長2倍,並較上季提升了19%。

有關Akamai IO更新數據資料的最初報告於2013年2月中旬發表,其中顯示觀測設備及瀏覽器採用率等級有明顯轉變。在上半季度中,行動資料傳輸流量最高的為使用Android Webkit的裝置(41%),使用Apple的Mobile Safari裝置的次之(38%)。至下半季度,行動資料傳輸流量最高的仍是來自使用Android Webkit的裝置,近44%,而來自Apple的Mobile Safari裝置的只稍高於30%。然而,對於所有網路上的行動裝置使用者來說,Apple的Mobile Safari佔整體傳輸要求約60%,Android Webkit則只佔20-33%。

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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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