年輕人就是心理素質差、抗壓能力低,草莓族無誤?腦科學告訴你可不是這麼一回事
年輕人就是心理素質差、抗壓能力低,草莓族無誤?腦科學告訴你可不是這麼一回事
2016.06.30 |

當20世代(20-29歲)正式進入職場,往往會大受震撼。在這裡,沒有新生課程教他們入門的訣竅,唯有自己獨自摸索。丹妮初出社會,在一家電視台開始第一份工作:製作一些迷你新聞片段,像是報導一隻卡在公園樹上的小貓,或是國慶煙火花絮。

圖說明

這份工作看起來是大好機會,只不過一如多數的20世代,丹妮太在意犯錯了。寫給主管的信裡,用了不恰當的語氣和措詞;她不小心將相機袋遮到麥克風,以至於某段影片聲音變得很模糊等等。

每當這些事發生,總有些資深員工會一陣風似地跑到她身邊(這是丹妮事後的感覺),讓她知道她鑄下大錯。她有時會被叫進老闆辦公室,用嚴重的口吻指責她在網頁頭條上寫錯某個政治人物的名字。

這些每天的小災難,都把丹妮搞得暈頭轉向。她開始失眠,因為心裡會一直重播老闆、其他人對她的批評,擔心明天又會因為某件事挨罵,不禁認為自己不配擁有這份工作。她忍不住每天打電話、傳Line向朋友訴苦。

丹妮每一天都有辭職的念頭,當她告訴她的朋友時,卻得到「草莓族」的稱號,不禁讓她更加沮喪。

##年輕人真的是草莓族?用腦科學來分析一下

看到這裡,你可能會覺得丹妮抗壓性也太低了,為了這種小事就在崩潰。不過,回想自己還是菜鳥的那段歲月,大多數人也都曾經非常在意身邊的人對你的評價,而且常為別人隨口的一句評論困擾一整天。

上述種種導致了年輕人抗壓低的印象,更把這件事貼上糟糕的標籤。然而,這並不能完全說是心理素質低弱,而應該從認識大腦處理資訊的方式著手。

MRI(磁共振成像,Magnetic Resonance Imaging)研究顯示,20世代的大腦對負面資訊的反應比年長成年人大腦更強烈,因為他們掌管情緒的杏仁核活動更為頻繁。相較於更年長的成年人,他們比較容易記住負面資訊,反而不這麼容易記住正面訊息。

因此,20世代一旦能力受到批評,往往變得焦躁與憤怒,甚至想起身採取行動。他們會對別人產生負面情緒,而且鑽牛角尖想找出原因:「為什麼老闆會這麼說?為什麼老闆不喜歡我?」把工作焦點全放在自己身上。

當工作變得麻煩或不愉快,20世代極其活躍的杏仁核,常會讓他們想藉由換工作轉換情緒,不然就是衝到「上司的上司」那裡大吐苦水。老天!他們不知道「上司的上司」的杏仁核,不像他們的那麼容易激動。

說回丹妮,要是她辭職,心中或許會舒服一陣子。但辭職也會證實她的恐懼:她果然不夠格擁有這麼好的工作。後來,她聽從了媽媽的建議:撐到一年再換工作,至少在履歷上能夠累積一年的資歷。

為了讓自己好過一些,丹妮改變因應的策略,但問題更大了:她開始杞人憂天。她總是不停想著自己是不是又犯了哪些錯誤,做了哪些事會害她被炒魷魚,哪些事情可能會出錯。

雖然丹妮自己也知道,這些擔憂並不會真的發生,她還是滿心以為只要想像最壞的狀況,當壞事發生時,她不致於措手不及。

丹妮的擔憂雖然讓她不必再受驚嚇,卻也使身體長期處在負面情緒下。長期的憂慮會讓心跳上升,可體松(cortisol,即壓力賀爾蒙)含量增高,最後導致憂鬱。

##一激動、一衝動時,記得這只是杏仁核在作用

當你陷入這些情緒時,請記得這往往不是「你」的性格、心理出問題,也不代表「你」就是這麼糟糕的人,而是被生理所影響了。

丹妮雖然無法掌控工作時的每個情境,但可以主控詮釋它的方式,以及該如何反應,跳離杏仁核的影響。

最好的應付方式,是重新評估那些艱難時刻對她的意義,釐清哪些是事實、哪些是自己嚇自己的想像。

重新評估有助於減輕、甚至避免不良的情緒,不但能改變因應工作的方式,對工作的感覺也會改變。

每當工作一出錯,丹妮下一秒就擔心自己被炒魷魚。這一點也不理性。通常工作(感情也是)不會這麼脆弱。丹妮必須了解艱苦的日子就像是一陣吹過的風,而且工作也不像她所想的只針對她個人。

另外,丹妮也應該停止「每天」打電話、傳Line訊息給朋友訴苦,雖然打給朋友會讓她心情變好,卻也剝奪她安定自己情緒的機會。

要是太常把自己的苦惱託付他人,我們就無法學會獨自面對悲慘的日子。因為面對困境時,大腦處於最佳學習狀態,如果我們不能趁此時試著安慰自己,大腦就學不到新的技巧。不學會安定自己的情緒,我們的自信只會日益減弱。

面對工作上不順心的事情,用理性回應你的情緒,你會開始想:「哪些才是事實。」

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  3. 兩、三年就換工作的人,表現得比穩定的員工更出色!原來待得久不一定更好

圖片來源 \ Andrew Imanaka via Flickr, CC Lisenced
資料來源 \ 《20世代,你的人生是不是卡住了:你以為時間還很多,但有些決定不能拖》,天下文化

本文授權轉載自:經理人

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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。

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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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