自己拍影片,上網賺錢去
自己拍影片,上網賺錢去
2005.12.01 | 科技

網路世界無奇不有,最近的例子當屬一名美國高中生在網路上惡搞羅馬尼亞舞曲(檸檬樹下的愛情),結果引發其他國家的網友起而效尤,造成全球一片瘋狂,讓台灣艾迴唱片也特別推出台灣版的(嘜阿喜)音樂錄影帶專輯。像這樣看似「莫名其妙」的網路走紅案例似乎已經成為常態,網路傳播無國界和時差的媒體特質,固然是這類全球風潮的重要動力,但是真正的幕後推手,恐怕還是所謂的「影片分享網站」。

滿足窺視慾 線上影片分享蔚為風潮

影片分享網站現在熱門到什麼程度?光看網友們分享的影片數量就可以得知。以目前美國地區最有名的Youtube為例(www.youtube.com),今年二月才成立,現在的會員數就已經超過二十萬名,資料庫裡有兩百萬個影片可供觀賞,內容從搞笑、旅遊記錄、精華體育短片、電視節目片段,到現場表演錄影都有。在網路上分享影片之所以如此盛行,主要是因為隨著數位錄影器材技術一日千里,操作愈趨便利,隨之提高了人們拍攝和分享的意願。
根據IDC的研究報告指出,二○○五年全球消費者共拍攝了三千四百萬GB資料量的影片(等於六百八十萬張DVD),和去年的二千四百萬GB相比,成長了一四○%。「每個人都有不同的生活體驗,我們都渴望和別人分享這些經驗,」Youtube創始人赫利(Chad Hurley)在接受媒體訪問時表示,「我們的角色就是網路上的真實版電視(reality TV),提供網友窺視他人生活片段的權力。」
由網友提供的各式各樣影片,數量如此之多,第一個浮現的問題就是究竟該如何分類?答案是:不需要。以Youtube為例,採用的是現在網路上最流行的「標籤」(Tagging)隨意分類法,上傳影片檔案的時候只要鍵入自行認定的關鍵字(例如上傳的是好笑的影片,就輸入funny),系統就會將這個標籤貼到該檔案上,往後別人只要在搜尋欄位上輸入該關鍵字,就可以立即找到你的影片。這樣的分類和搜尋方法,是由知名的照片分享網站Flickr(今年三月被雅虎買走)帶起流行,「直覺式」的使用特性降低了使用門檻,使得分享網站得以快速吸收大量會員和累積影片資料。

獲利模式浮現 作者與網站平分廣告收入

雖然立意美好,但是目前所有影片分享網站都面臨同一個問題——缺乏穩定的獲利模式,頂多只能靠收取頁面上的橫幅廣告(banner)費用維生。不過這個問題正逐漸被克服。 今年十月底,一個名為Revver的影片分享網站正式上線,與其他影片分享網站不同的是,Revver創造了相當獨特的獲利方式。他們開發了一項名為RegTag的技術,可以將廣告的鏈結自動鑲嵌到影片的最後,觀賞者看完影片之後,每一次點擊廣告鏈結所產生的廣告收入,將由上傳該影片的創作者和Revver五五分帳,廣告點擊次數愈多,收入就愈多。 這樣的模式在網路史上可是頭一遭——任何人只要將自己拍攝的影片上傳,就有機會可以賺錢!更重要的是,這是名副其實的「無本生意」,因為Revver不向使用者收取任何的費用。「過去的網路短片製作者得到的只有名聲,」Revver的執行長,也是創辦人之一的史塔爾(Steven Starr)在媒體上指出,「Revver的概念是讓這些人還可以從自己的創意中獲利。」

廣告商看好 網路影片廣告更有彈性

Revver獨樹一格的創意與商業模式,也為它帶來非常強而有力的後台金援。翻開投資人名單,赫然發現Bessemer Venture Partners、Draper Richards和Draper Fisher Jurvetson等多家矽谷知名創投公司,他們之前就曾經一起投資過知名的網路電話軟體公司Skype。 影片分享當道,除了網路業者受惠,廣告商也敏銳地察覺到這樣的趨勢。根據市調機構eMarketer最新的調查報告,美國二○○五年網路影片廣告占所有網路廣告支出的比例為一.八%,預估在二○○九年時會成長至六.八%。跟聲音和照片比較起來,影片分享不僅讓使用者在內容上有更多揮灑空間,影音廣告的呈現方式也更有彈性,除了在片頭和片尾放置廣告鏈結,也可在影片中放置半透明的廣告。
所有和網路相關的事情,都是從有趣的網路行為,最後成為有利可圖的商業模式,而線上影片分享也正朝著這個方向邁進。相信過不了多久,台灣網路市場上勢必也將跟著興起線上影片分享的風潮。

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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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