我們的能源生活體驗
我們的能源生活體驗

周六拜訪上海閔行區一個熱門景點:「體驗式」生態與能源教育「環保達人」倪歡老師的家。跨出計程車門時,上海的雨勢突然大了起來。等待的當下我心中有個疑問:在下雨天,太陽能板仍然可以發電嗎?

圖說明

答案是可以的。她帶我看了家裡的太陽能發電系統,即便在陰雨天,仍然有42瓦的發電功率;足夠支撐魚菜共生系統虹吸過濾裝置所需的電量。更重要的是在這些實驗背後,還有一套政府的補貼作為:她每發1度電,就算當場用掉它,還會額外獲得中央財政支付的0.42元補貼;如果白天沒有用電,或者發的電比白天用的電還多,餘電將自動上網賣給國家電網,政府根據浮動的收購價格來買回。

倪歡老師曾經在中國的WWF擔任過許多職務;推動這些個人計畫的同時,也動員社區婦女參與並訓練他們的孩子擔任解說工作。

她的家裡面有著兩種不同的PM2.5監測器,顯示著室內空氣品質狀況。「我們大部分的生活空間其實是室內。然而室內的PM 2.5問題卻往往被大家所忽略。」對治這種困境的,是循環扇加上不同構造的濾網:自製的空氣過濾系統。家長們大多願意自費添購昂貴的室內PM2.5監測器:他們想知道孩子一整天所待的生活空間,到底是否會對他們的孩子有潛在危害?倘若有嚴格的數據證據,他們也可以運用這些數據資料來跟校方交涉,請他們編列預算採購空氣過濾的裝置。

圖說明
打開玻璃門走到室外,我們看到柱子上掛著的,是一個專屬的鐵盒子,裡面鎖著電力系統公司提供特定帳戶的充電座。倪老師用這個充電座在替自己的電動車充電。

戶外的物業公司在他們的社區外,建置了一排電動車的停車位。租下這些停車位的居民,需要一次付清所有的費用,停車位加上充電系統。這裡面涉及到白天與晚上不同時段,工業用電與民生用電的區隔。

看著這些電費的Excel表格,倪歡解說著發生在家裡的改變。原本她都是晚上洗衣服,白天起來曬;當有自有發電的補助之後,她決定白天洗衣服,因為與其把電減價賣回給電力公司,不如自己用完;在白天洗衣機可以用自己所發的電來運轉,帶來更多的效益。她還打算採購遠距可以關閉與啟動的電源插座,這樣可以找到方法更加順利地調配家中電氣設備,在對的時間來用電。

在這個瞬間,我突然想起了Google Nest。這個知名的公司遭逢無法順利推出第二個產品的窘境。倘若沒有這些由下而上、「後現代」主婦們的計算意識,他所面對的就是一個巨大的困境:沒有人願意購買高貴的物聯網產品,用新的角度來面對最基本的、最容易「視而不見」的家戶空間。真正讓人們計算本能甦醒的,不是買另外一個產品與服務,而是政府的補貼。一旦你開始計算,你才會需要幫手來幫你算得更精、算得更好。

台灣有各式各樣的生態與環保先驅與達人們,散布在各個角落。舉例來說,大地旅人的江慧儀和孟磊,既是樸門永續設計的引領者,自己也同樣身體力行導入了太陽能板與各種永續生活技術。與台灣的這些先行實踐者相比,倪歡的經驗更像是直接對應到政府補貼政策的聰明消費者。

如何去克服種種阻攔、說服電力公司、物業管理、社區、鄰居的舉報、修改遊戲規則與建立組織,來串接改變未來的新生活?這種制定政策的藝術,就像武俠一代宗師出手的風格一樣,將考驗眾人的智慧,把達人轉變成聰明消費者。而中國的消費者經驗、Nest新創公司的挑戰與其他更多的能源與環境故事,例如英國藝術家與污染對話、韓國首爾省下一座核電廠電量的經驗,都該成為我們思考未來時思想的連結資源,在極端氣候的時代重新定義我們的能源生活。

圖片提供/Flickr-Centre for Alternative Technology

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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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