IBM領軍布局智慧城市，運用各種科技整合城市資源|數位時代 BusinessNext

台灣IBM引進在全球建置智慧城市的豐富經驗，結合人文關懷與專業科技等合作夥伴，規劃「智慧城市」、「智慧警政」、「智慧交通」、「智慧建築」及「智慧雲端」等五大主題，並首次展出IBM智慧城市營運中心(City Operations Command Center)整合平台系統，在面對城市管理、治安、交通、節能、醫療等嚴峻挑戰時，也能運用最新科技整合各類城市資源，在最短的時間內掌握城市脈動、做出關鍵決策。

目前IBM正協助2016年奧運主辦城市巴西里約熱內盧建立「城市營運中心 (City Operation Center)」，提升里約市的災害預警及緊急應變系統；以及與中國知名旅遊城市蘇州鎮江合作「智慧鎮江，智慧旅遊」的發展策略等。

在台灣，新北市政府與屏東縣政府皆已參與IBM舉辦的「智慧城市大挑戰」企業回饋計畫：IBM與新北市合作打造科技防衛城，並獲國際智慧城市論壇評選為2014年全球七大智慧城市之一；屏東縣亦在IBM的建議下，持續進行再生能源發展，朝向智慧能源城市的目標邁進。

一、智慧營運中心 (Intelligent Operating Center)

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城市是系統的集合，然而，目前大多數城市交通、醫療、緊急應變等系統分散各地，管理不易。IBM協助城市管理者建立智慧城市營運中心，整合城市中所有系統至單一平台，並透過智慧系統進行即時分析，讓城市管理者可完整洞悉城市運作、即時協調城市資源、提供市民優質服務。

在巴西，IBM協助里約‧熱內盧建立城市營運中心，將城市中來自不同部門的複雜指揮系統整合成單一平台，讓城市管理者透過視覺化介面監控公共安全、交通、防災、能源、市民服務等資訊，促進部門之間的協同作業並提高效率。

此外，IBM在夏威夷檀香山與當地政府合作建立「市民協作」系統，市民可利用行動裝置拍攝照片即時反映交通、公共安全、設施維護等城市管理問題，提供城市管理者城市運作的資訊，以便整合各部門資源與程序，進而建立標準作業程序指派相關單位協助改善，並即時回報進度給居民，讓市民的生活更便利，更提高城市的運作效率。

二、智慧交通 (Smarter Transportation)

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都市人口驟增，連帶汽車數量攀升，不但影響空氣品質，潛在的交通危機也可能一觸即發。透過海量資料分析的車聯網平台，可依天氣狀況與交通事件預估運輸需求，即時調配車輛並優化載運量，確保行車安全、提升營運效率、並降低環境衝擊。

IBM協助江蘇省的交通樞紐鎮江市，收集分析交通路況，以科技提供市民即時路線建議，同時透過 IBM 交通系統中央指揮中心提升大眾運輸系統的品質，利用公車調度系統來提升交通的分析，管理一千台大眾運輸工具及 80條公車路線，以智慧交通改造計畫，實現不塞車的鎮江市。

三、智慧雲端 (Smarter Cloud)

透過IT基礎設施智慧化、雲端化，協助打造能永續發展的智慧城市，提供最完善的雲端運算解決方案，彈性選擇私有、公共、或混合雲端，並以一站式導入服務，滿足從藍圖規劃、評估、佈署、優化到長期服務的所有需求。

IBM與遠傳電信合作T-park智慧園區，以「Design Thinking」從使用者出發，整合雲端、通訊、數位、行動等科技，提升建物使用效率並有效減少營運成本，此次展會也將實際展出智慧「雲端會議室」的未來應用情境：透過無紙化會議APP、4G視訊會議系統、電子白板、支援Wifi Printing等高科技，整合智慧建築的技術，可進行會議室預約、安全管理、建築空調與照明等系統。

四、智慧建築 (Smarter Building)

透過感知化、互連化、智慧化，讓建築主動呈現運作的完整現況，將複雜系統以視覺化介面呈現，即時預警風險，識別營運異常，並運用分析工具擬定最佳化管理策略，改善資產效能，將建築的價值最大化。

IBM協助研華科技，在今年甫落成的昆山協同創新研發中心(Advantech Plus Technology Center, A+TC)及即將在今年落成的台北林口智能園區建置智慧的辦公室，提升能源使用效率。

除此之外，IBM也與台灣企業合作打造智慧能源廠房，台元紡織在IBM的協助下導入智慧節能系統，深入分析廠房製造生產流程，找出耗能的重要關鍵並導入自動化系統，降低設備維護費用，更一舉節省40%用電成本。

五、智慧警政 (Smarter Public Safety)

運用海量數據結合智能影像分析，並識別事件、特徵、行為模式，進行即時分析及比對歷史記錄，結合城市營運指揮中心，主動發佈安全警示，進行跨部門資訊調度。

IBM與美國曼菲斯市合作，將警政資訊加以分析，找出犯罪熱點，加強巡邏，降低犯罪率。在犯罪之前發生之前，就以積極的防範行動，來避免治安悲劇發生。

六、智慧醫療 (Smarter Healthcare)

IBM提供超級電腦華生Watson強大的運算和即時分析處理能力，結合臨床病例與實驗資料庫，建立病患為中心的醫療記錄儲存與運算分析，提供醫師詳盡的診斷與治療決策輔助。IBM協助美國紐約州羅徹斯特市整合社區、企業與政府資源，將深度分析能力融入醫療照護後，為城市的經濟發展開啟另一扇窗，成功促進城市的商業價值，創造更多的就業機會。

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。