[筆記術-4] 四個幫助你快速成長與建立觀點的寫作練習|數位時代 BusinessNext

[筆記術-4] 四個幫助你快速成長與建立觀點的寫作練習

寫作可以加速學習、訓練獨立思考，但該怎麼寫才能有效率地成長呢？本文提供幾個具體的寫作技巧練習。

最近看到很多文章提到：「寫作輸出」可以加速學習與成長、訓練獨立思考。 身為一個長期的寫作者，當然也對這句話深表認同。

事實上我之前在電腦玩物的「改掉畫重點與抄筆記習慣，寫與說的筆記更有效學會」一文中，也提到如果能自己把學到的想法「重新用自己的話寫出來」，那麼你會學到更多東西。這也是我從來不會想要轉載別人文章的原因，因為那不會讓我成長。

但是要「怎麼寫」能夠更有效的快速學習與成長呢？「怎麼寫」才能展開自己的獨立思考？我在之前文章中所說的閱讀後用自己的話寫出來（參考：如何閱讀一本書？我的深讀、反芻、拆解三步驟），有沒有一些具體的寫作技巧可以練習？

今天這篇文章，我嘗試用自己的經驗，來歸納幾個有助於成長與學習的寫作練習，當做有興趣的朋友的一個參考。（但不代表只能這樣做喔！）

練習0. 如何寫？

在開始這樣的寫作練習前，先拋開寫得好，或寫給別人看的束縛。因為學習型寫作目的是自己跟自己的對話，如果太在意別人會怎麼看，不僅寫不出來，而且寫不真誠。（參考：如何開始一場寫作風暴？編輯給任何人寫不出東西時的建議）

我們也不用排斥如果先寫出來後，真的有些寫得很好的地方，那可以分享出來，透過分享邀請更多對話，也可以幫助成長。

但一開始，先從私寫作開始比較好。

練習1. 條列重點

第一個寫作練習是學會條列重點，看似簡單，裡面卻有些小訣竅。技巧是：

先抓出你看到或想到的幾個重點
用關鍵字或關鍵句濃縮描述這些重點
嘗試條列這些重點，條列時思考他們的次序
然後跳開原文，嘗試用你的話說明這些重點
想想看有沒有其他原文沒有的，或是原本沒看到的重點

把複雜的事情歸納出幾個重點，並且用關鍵字描述重點，這可以練習把複雜知識濃縮成概念，概念幫助我們更容易吸收。

把重點條列出，並排出次序，然後針對每一點重點作闡述，這能幫助我們在自己的腦中建立自己可以理解的清晰架構。

上述步驟有助於理清一些思緒，並且可以因為這樣的寫作刺激，抓出我們原本沒有想到、沒有注意到的一些新的重點，擴展思考的範圍。

練習2. 窮舉範疇

第二個寫作練習是嘗試去窮舉你所面對的問題、知識、事件與思考的完整範疇。技巧是：

從一個事件，看到背後的世界現象。
想辦法窮盡背後世界現象的所有面向。
然後幫這個世界現象作分類定義。

我們面對的問題、事件與知識，通常只是這整個世界的一小塊，如果我們在這一小塊上鑽牛角尖，有可能走偏方向，或是忽略了更大的可能性。

所以我們從某個事件出發，但要把事件背後的世界想像成一個更大的完整的圓，看到這個事件是落在圓的哪一個部分？佔了多少比例？

更進一步的，如果要切分世界現象這個圓，可以怎麼分最恰當？而且不會遺漏任何部分？也不會重疊不同部分？這個寫作刺激可以幫我們面對一個問題時盡可能客觀全面的評估，有助於建立風險評估與保險策略，或是發現問題之外的缺口或契機。

歸納範疇的寫作練習，幫我們學會怎麼鳥瞰一個事件，並且看出事情的完整脈絡，當你用在描述一個問題時，也能講出比別人更深入又精煉的內容。

練習3. 分析追問

第三個寫作練習是，對每一個論點、說法追問「為什麼」，自問自答，把自己想到的「因為...所以...」寫出來。

關鍵的技巧則是不只「往前」，也要「往後」追問，往前追問這個做法的成因？往後追問這個做法的影響？然後串連寫出有效的「前因後果」觀點分析。

尤其對一些習以為常的結論、建議，重新透過寫作練習來追問為什麼？為什麼是這個結論？這個結論帶來什麼好處或壞處？

分析觀點的寫作練習，幫助我們把事情看得更深更遠，從而可以做出更好的選擇。而這樣寫作出的企劃或論點，會比單純只講結論更容易說服別人。

練習4. 翻轉想法

第四個寫作練習，則是在前三個練習或思考都結束後，嘗試挑戰自己創造獨一無二的觀點，練習多問自己「但是...」、「如果...會怎樣...」、「還有可能...」、「為什麼不？」這樣的問句。

任何事情總是會有反面，不同的前提會導出不同的結論，所以在練習寫作時，試著給自己一個「多角度的」挑戰，寫出翻轉的想法。

翻轉想法的寫作練習，並不是否定原本的論點，反而是幫我們更加確定或修正一個論點的正確性與周延性，如果在翻轉想法後你依然可以證明這個論點，那麼才是真正學會了這個理論或知識。

例如這篇文章主題是用寫作練習來快速成長，那可以追問：「同樣方法在腦袋思考，難道不能快速成長嗎？」於是就發現這雖然也是思考的基本公式，但寫成文字有幾個額外好處：

文字是一種確定，幫跳耀的思想呈現出可理解的脈絡
有了脈絡以後自己或他人才能重複照著做
寫成文字以後才不會忘記
語句本身需要邏輯，寫出來更能檢查思想邏輯的正確性

以上，就是我平常學習時「寫作」筆記，或是工作企劃時「寫作」企劃書，還有我在部落格「寫作」論述文章時的幾個常用的寫作練習，也確實能幫助我快速成長與建立獨立觀點，分享給有需要的朋友試試看。

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本文授權轉載自：電腦玩物

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。