阿里巴巴杭州總部來台搶人才，鎖定互動設計、視覺設計|數位時代 BusinessNext

實習計畫成效不錯，決定來台招募正式員工

阿里巴巴無線事業部UED設計總監楊光指出，今年3月在台灣針對淘寶UED舉辦第一次實習生招募，共有幾十位學生在暑假到阿里巴巴杭州總部實習1-3個月，實習生陸續進行轉正面試，明年6月將到總部工作。這波實習生以台灣居多。

楊光說，「我們很看重台灣的人才！今年的實習計畫試水溫，發現台灣學生表現很優秀，不但學習能力強、態度認真、做事成熟，也有國際化視野。這是我們第一次決定來台向學校招聘正式員工的原因。」這次亞洲徵才主要鎖定台灣和香港。

阿里巴巴UED人才招募條件：看重人才潛質

楊光在阿里剛成立UED的時候就加入團隊，他說，「我們希望成為全世界最優秀的設計師團隊之一，希望我們招到的設計師有同樣的夢想，為數以億計的消費者提供更好的體驗，希望同學們跟我們一起懷著夢想，創造奇蹟。」

這次鎖定五間設計科系相關學校，招募交互（互動）設計師、視覺設計師。楊光表示，阿里巴巴都是互聯網產品，每個部門都有很多產品線，UED產品的需求大，希望UED設計師把產品想法翻成用戶語言，保持良好的用戶體驗，將根據每個人的特點分配到不同的崗位。

23、24日的面試總共有三關，第一關由資深經理面試，考察專業。第二關則由6位各事業部的UED主管，包括楊光和黃毓芳進行面試，篩選員工適不適合阿里巴巴，除了差異化和國際視野，是否具有好奇心、冒險心及更開放的心態也將是挑選的重點。第三關則是人力資源主管。

此次對UED人才的招聘要求，主要看重專業技能、學習能力，特別重視學生在職業發展上的潛能，希望找到有想法、高效執行，並擁有積極向上正能量的人才。

學生的產品實作經驗是否為徵才必備條件？楊光說，我們看重產品實作經驗，但不是最重要的，主要看重學生的潛質，因為加入阿里巴巴後都有完整的教育訓練。試用期三個月，每個月都會持續觀察新進員工的狀況，阿里巴巴重視員工的成長、學習情形及心理狀態。

至於薪水的範圍，楊光不願透露，只表示跟中國網路公司同業相比，阿里巴巴開出的薪水絕對具有競爭力。楊光強調，除了薪水，阿里巴巴是很大的平台，可以讓學生跟數億用戶及上千名UED設計師一起學習、發展，是非常難得的機會。

據了解，目前阿里巴巴集團的員工中，來自台灣的員工可能有超過百位。有上千名UED設計師，來自海外的UED員工並沒有確切統計數字，但至少超過UED員工總數的10％，而以台灣員工所占的比例最多。

到中國工作，台灣人可以更積極主動

阿里巴巴天貓事業部技術部UED總監黃毓芳是台灣設計師，在中國工作5年，三個月前加入阿里巴巴天貓事業部做UED。黃毓芳說，設計需要差異化才能碰撞不同，台灣的生活經驗很多元，阿里巴巴看重創新創意，文化很能包容台灣人。

黃毓芳說，阿里巴巴集團中，各大事業部都有各自獨立的UED，對招募人才的要求也不同，像是天貓UED要找的就是具有品牌、時尚觀念的設計師，阿里雲則希望找到了解雲端技術的設計師。集團下有一個專業委員會，會按照集團的人才策略，容許大家「轉崗」（跨部門轉職），進行人才互通和交流。

身為到中國工作的台灣人，黃毓芳給台灣人的建議是「可以更積極主動」，台灣人雖具有謙讓的美德，但很多時候太過謙讓往往讓好的能力很難被看見。

到中國工作一定會有文化適應不良的問題，黃毓芳希望台灣人可以有更開放的心態，不要去在意文化差異，將焦點放在學習別人的優點，知道自己的目標是什麼，將會成長得非常快速。

楊光則說，最大的差異應該是飲食，胃口要逐漸習慣，中國食物相對較重口味。黃毓芳說，杭州的飲食口味很接近台灣，總部有三層樓美食街，也有許多台灣人開的店。

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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。