資策會MIC：2015年10大科技趨勢，首推智慧應用|數位時代 BusinessNext

資策會產業情報研究所（MIC），觀察2015年整體科技產業的走向，於今日舉辦2015年高科技產業十大趨勢記者會，正式對外發表十大重要趨勢：

趨勢一：智慧科技滲透至各項生活應用領域

智慧應用將轉由市場需求驅動，智慧科技將應用於食、衣、住、行、育、樂等各項生活領域，智慧生活之發展將由「技術」驅動轉向「需求」帶動。

趨勢二：健康風潮帶動穿戴市場需求

因應多元化智慧穿戴裝置搭載生理監測之應用，國際大廠投入智慧健康物聯網平台之開發，試圖整合各廠的醫療與生活健康等資訊，推出遠距醫療、高齡照護、健康建議等應用服務。

趨勢三：物聯網風潮加速家庭自動化

聯網技術逐漸成熟，傳輸速度增加，再加上智慧行動裝置滲透率提升，物聯網概念驅動多元技術與應用之創新，帶動智慧家庭應用服務更趨蓬勃。

趨勢四：ICT大廠力拱專屬智慧平台

在智慧手持裝置、穿戴式裝置、智慧家庭等終端應用快速發展下，物聯網時代各類型應用將串連整合，作業平台將扮演產業競爭中的關鍵角色，ICT大廠持續進行平台競爭。

趨勢五：Retail 4.0概念浮現，商業虛實整合

在電子商務、行動商務的發展風潮下，虛實整合的商業模式快速成形。透過智慧科技，賣場可以室內導航提供更精準的適地性服務（LBS），並利用行動廣告推播提供個人化行銷，將實體店面轉為提供客戶體驗之地點。

趨勢六：軟體定義崛起，利用軟體控制達到自動化管理

在雲端、物聯網的發展趨勢下，由於應用服務欲趨多元，需處理的數據流量更龐大且複雜，利用軟體定義方式達成自動化管理逐漸成為趨勢。軟體定義架構具快速部署、彈性等優勢，未來將成為新一代資料中心的主流架構。

趨勢七：解決網路壅塞，運算需求將分層、分區處理

隨著即時傳遞至雲端的資料量大增，網路頻寬將呈現吃緊態勢。藉由將運算需求分層次、分區域處理，以化解可能出現的網路塞車現象。各應用領域有大量的聯網裝置，如何有效率的快速部署、安裝或更新其軟體、韌體或應用參數，將成為影響業者競爭力展現的重要關鍵。

趨勢八：半導體持續朝高效能發展，電晶體架構從平面走向立體

晶圓代工製程技術將在2015 年開始進入 FinFET 時代，電晶體架構從平面走向立體，台積電16nm與三星14nm將於明年正式量產。蘋果下世代A9 處理器之訂單爭奪戰已經展開。

趨勢九：液晶電視平均尺寸持續增加

由於32吋產品利潤微薄，使面板及品牌廠商以獲利較高的大尺寸產品為行銷重點，力促消費者換機時轉買大尺寸液晶電視（LCD TV），推動全球平均尺寸持續成長，2014年40吋以上LCD TV比重可望達近50%的水準。

趨勢十：政策扶持下，中國大陸本土業者將持續帶來競爭壓力

中國大陸挾內需市場的優勢，近年來積極扶植本土高科技產業。除了面板產業之外，2014年至今更透過多元政策投入，欲強化本土半導體產業。其中，又以國家基金投入的方式，規劃打造完整的一條龍半導體產業體系，使包括我國在內的國際業者面臨高度競爭壓力，預計2015年來自中國大陸業者的競爭將持續增加。

資料來源：資策會產業情報研究所（MIC）

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。