Google 全新升級 Firebase，App 開發者你心動了嗎？|數位時代 BusinessNext

今年的Google I/O大會上週落幕，其中一項值得被關注的是Google宣佈推出全新的Firebase——一個強大的app後端開發工具。

圖說明
圖片來源：Firebase

套一句在Google I/O上James Tamplin講的：「開發一個成功的app還是太難了！」身為一個app開發人員，尤其是小型的獨立工作室，時間，資源上都是有限的，app工程師應該把重心放在使用者和客戶的使用經驗和加強或更新產品本身的內容。然而，實作上發人員往往開要花無數個小時和時間在研究後端和基礎的架構或瞭解一堆工具的API怎麼使用，造成優化前端開發的時間大大被減少。而使用Firebase好處不勝枚舉，協助app後端開發，增加app的品質。幫助開發人員分析客戶的訊息進而讓app越來越強大和成長。且讓開發者更容易的在app裡提供廣告擴大收入來源。

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圖片來源：Firebase

Google也強調了Firebase增加新的功能的同時也保有了之前的三大原則：

開發者容易上手，資源豐富。
支援跨平台（Android/iOS/Web apps）。
Integrated tool集成開發工具（簡單來說就是集合所有工具）。

到底Firebase好在哪呢？Google I/O大會上展示最亮眼的就是Firebase Analytics功能，Firebase Analytics提供了許多且實用且分析好的客戶資料給app的開發或是管理人員，提供顯而易見的圖表，例如讓身為開發人員的你可以清楚的看到使用此app的客戶群是鎖定在哪個區域、使用者每天使用頻率、每次使用的長度。還能想要有這些功能嗎？實作上只要輸入兩行程式碼就能導入。

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圖片來源：Firebase

除了Firebase Analytics功能之外，其中許多受人關注的功能有Cloud Messaging讓身為開發者的你能夠輕鬆的跟客戶溝通，不論是傳送簡單的訊息，或是通知；Remote Config能讓你即時的做一些app上的修改；Crash Report工具讓工程師能夠更容易的找到app的錯誤或；想要做一些版本更新前的測試，你不會要工程師自己手動在每一個版本的iOS測試吧？還有Android系統等著你測試哩！Test Lab功能可以自動幫助你測試模擬新版本到底有沒有一些已知的bug；擔心自己是新創業又窮的工程師沒錢租伺服器來儲存客戶的照片或檔案，別忘了Firebase的老大是誰，Google通通幫你搞定啦，既省錢有安全的管理強度。

開發app就像開發鋼鐵人的盔甲一樣，天才主角史塔克雖然感覺才花幾天的時間就用破爛組合而成，不過背後是需要一堆強大物理化學工程和屬不完的知識結合，才能最後打造完美的鋼鐵盔甲。為什麼Firebase好用呢？？使用Firebase讓你不需要懂那些複雜的後端伺服器問題，你只要擔心你的客戶喜歡什麼顏色的盔甲就好。說起來好像簡單的太過分了。不過基本上Firebase就是提供了許多好用的開發工具，讓第一線的前端開發者這麼喜歡。

資料來源：Firebase、Firebase Overview - Google I/O 2016

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。