第三方支付、群募平台發展緩步,張善政:政府已學到教訓
第三方支付、群募平台發展緩步,張善政:政府已學到教訓
2015.04.16 |

政策跟不上網路的發展,也迫使政府開始思考O2O虛實整合,為了掌握數位革命的國際趨勢,國發會從1月開始草擬「網路智慧新臺灣政策白皮書」,以全民協作方式在公共政策參與平台上徵詢民眾意見,目前已完成初稿,16日下午2點在「行政院開麥啦」邀請社群代表一起討論,28日將會召開250人的公民參與會議為初稿定稿,5月初將白皮書草案送進行政院。

行政院副院長張善政指出,第三方支付、群募平台募資金,台灣的腳步比較慢,所以才要弄網路智慧白皮書。政府已經吃過苦頭,第三方支付弄那麼久,業界也不是很滿意,有了這個經驗的教訓,讓行政院想推出白皮書,建構傳統實體與網路世界之間的訊息交換平台,與民間有共識就趕快推行政策。

行政院副院長張善政 
(圖說:行政院副院長張善政坦言,政府在網路的確腳步比較慢。圖片來源:截自行政院開麥啦。)

白皮書初步規劃涵蓋基礎環境、透明治理、智慧生活、網路經濟及智慧國土等五大方向如下:

##方向1:基礎環境

這陣子常辦直播公民參與政策討論「虛擬世界法規調適」及vTaiwan,提升資通訊基礎建設,發展資訊安全防護網。

  • 台灣開放資料計畫發起人張維志:建議把網路資安隱私改為網路資訊交換,在資安裡加進網路資訊。
  • FlyingV共同創辦人林弘全:新創公司有法規調適,有可能納入具規模的企業嗎?
  • 跨領域網路工作者楊孝先:為什麼網路白皮書的架構是五大構面?前瞻就不適合趕上趨勢,前瞻是要預測未來的趨勢。白皮書沒有納入著作權、網路中立性及共享經濟。
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##方向2:透明治理

加速開放政府資料,滿足民間「知」與「用」資料的權利。

  • 自由軟體鑄造場顧問林誠夏:白皮書裡寫的開放資料到底是政府資料開放,還是開放政府資料?各部會對於這個字詞有不同的想像,如果是講Open Data,是開放資料,就要按照國際上的開放定義。(註:「開放」意指不論任何目的,任何人可自由取用、修改、分享資料。)
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##方向3:智慧生活

結合通訊與智慧科技,導入照護、教育、文化等各生活面向。

  • 中興保全健康照護事業處協理洪培修:遠距醫療在《醫師法》裡規定醫生要跟病患面對面,可是遠距照護只是健康調整,希望有法規鬆綁。另外,不是只有弱勢有照護的議題,應該擴大到一般需要被照護者。
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##方向4:網路經濟

強調創新創業,提升電子商務及網路金融的環境與安全。

  • PayEasy康迅數位整合公司總經理林坤正:過去外資進軍中國,所有網路的模式都可以先在台灣做,讓台灣領先中國3-5年,但現在沒有這個優勢了。反觀台灣,把市值100億美金的Airbnb趕走,不允許市值400億美金的Uber,官員應想的是如何讓這些共享經濟服務符合法規,台灣政府在法律能不能管少一點?
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##方向5:智慧國土

用資通訊建立人和社會的關係,包含智慧防災、智慧運輸、智慧城鄉。

  • Open Data聯盟副會長陳奕廷:我談智慧運輸,目前開放資料分省道和國道開放,但民眾要的是全面開放的資料。如果能開放監理所資料,可以把車險降低。另外,政府一直開發App,事實上民間已有許多應用,何不整合這些民間資源?未來應推動全面電子票券,蒐集民眾出門的資料,去做到資料無縫化。

  • 究心公益科技執行長莊國煜:智慧防災只談如何做防災,但要包含發生災害後的接地處理,因為災害後有很多資訊混亂的情況,需要彙整,讓不同部門、救災組織可以拿得到這樣的資訊。要去定位權責單位和窗口,可以在災害時緊急協調。防災、ICT建置是台灣可參與的機會,邀請國合會和外交部,可以把台灣經驗輸出到其他國家。

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總的來看,虛實整合的概念立意良好,至少跨出第一步,但在徵詢意見的過程中,是否充分與社群交換意見?特別在智慧國土方面,跟社群溝通得更少,另外,智慧生活跟民眾息息相關,方向上是否真的有切合民眾的生活?既然要談透明治理及群眾智慧,政府各部會要做的就不該是事事都用「輔導」產業和「協助」民眾的思維思考政策方向而已。此外,要邁向真正的「前瞻」施政,就不只是把現在的趨勢名詞全擺在一起即可,首先要先確保名詞都定義清楚,而各部會也都能充分理解其背後的概念精神。

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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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