[創業小聚NO.41]在獨特市場發現意想不到的創意|數位時代 BusinessNext

第41場創業小聚，請來Womany共同創辦人張瑋軒、RE.MU共同創辦人暨首席營運長楊千儀、Voicetube創辦人詹益維、方舟數位創辦人黃智仁、雪爾萊克創辦人鄭翰霖等五組新創團隊，介紹他們的服務。主題分享則邀請微軟創投加速器中國駐企技術官沈強分享，創業團隊如何從「解決使用者問題」的初衷出發，逐步擴大市場，進入跨地區、規模化的服務。

Womany ／共同創辦人張瑋軒

Womany在創業之初，就成立《四個女生的創業日記》（已更名為女人迷創業總部），跟大家分享創業過程中的發現，分享有趣、有用的文章。女人迷的目標是程又青型的女性，希望照顧女性全方位的需求。2013年5月做「臉紅紅女人私密心事」，結合兩性愛情觀點，邀專業醫師和性治療師寫文章，討論區累積超過5萬個討論串。此外，也成立「生理期小紅盒」，65%以上會購買者。

RE.MU ／共同創辦人暨首席營運長楊千儀 Emily

將在六月上線的新服務為Hire me個人造型顧問，楊千儀指出，美國有許多新創公司提供個人造型服務，當你在上傳單品時，也無形中建立自己的衣櫃和檔案，任何人都可以看到你的衣櫃和個人檔案。當你發現一個品味跟你很像的人時，就可以付錢給對方，請對方教你如何穿搭。未來也不排斥開發二手衣交換。商業模式為廣告、導購、在每次Hire me的交易中抽取手續費等。

Voicetube ／創辦人詹益維Richard

不僅加入中英文字幕，提供句子重覆播放功能。只要點擊字幕就可查詢單字，也有真人發音。此外，也讓使用者可以練習口說，檢查自己的發音，還能測試學習效果，網站中的克漏字、單字測驗等，確認自己吸收了多少。目前會員已有13萬人次，影片累積11萬小時，成長40倍。

方舟數位／創辦人黃智仁Santiago

4Gamers是台灣唯一結合線上與實體賽事的電子競技遊戲社群平台，讓賽事能輕易執行及管理，並從中挖掘台灣電競人才，也運用專業賽事直播系統轉播重點賽事，創造玩家更緊密的互動。黃智仁開發出來的電競系統，特點在於克服電競遊戲的賽制和計分問題，也為選手建立生涯記錄，同時也會記錄選手使用的配備，成為全球唯一擁有龐大選手資料庫的平台。商業模式為幫遊戲原廠、設備商舉辦電競比賽。目前並沒有競爭對手，今年將向海外市場推展。

雪爾萊克／創辦人鄭翰霖Shock

Stampa!蓋吧!

2014年3月，雪爾萊克銷售53家店。也有銀行找他們，想把信用卡紅利點數轉換成一般店家的點數。鄭翰霖說，雪爾萊克提供O2O應用的最後一哩路。預計6月會再佈建150家。

從創業初衷，到規模化服務

微軟創投加速器中國駐企技術官沈強指出，初創企業是一個臨時組織，目的是尋找一個可重複、可模成長，在創業的過程中不可避免的探索商業模式及面對挑戰，經歷了過渡期，再開始考慮現金流收支平衡。

沈強說，「死亡的方法比生存的方法多」。產品和服務發展過程中有三個關鍵因素：

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。