數位科技時代的鄉愁:溫度與手感
數位科技時代的鄉愁:溫度與手感
2016.12.02 |

科技越來越進步,訊息傳遞的速度也越來越快,有時候幾乎快要被訊息淹沒的那一刻,是否曾經不自覺地開始回味Nokia3310──那個單純、舒緩的年代呢?

盛夏的風扇在頭頂繞轉著。暑期輔導結束前,阿俊正用著一台Walkman,和心儀的女子分享耳機裡的五月天,一邊拿出B.B.Call和朋友晚上約在撞球場。回到家裡,放下書包,小寧拿出百視達出租的日劇錄影帶,然後餵飽掛在鑰匙圈上的電子雞,這才算真正結束九零年代高中生的一日。

像這樣已逝的科技場景,可說是30到40歲世代的共同體驗,然而不只是如此,更早的科技物──如Nokia3310上的貪食蛇、B.B.Call密語的「04592」(你是我最愛)等建構起來的時光,同樣形成了、並隔開了一代人與另一代重要的集體記憶。

而這些逝去的科技,也成了科技史探討上歷久不衰的主題。

或多或少,我們都懷藏著一些像這樣子的科技鄉愁(Technostalgia)。這是社會學家崔佛.平區(Trevor Pinch)在2006年著作《那些類比的日子》(Analog Days)所描述,隨即在歐陸次文化圈流行起來的名詞,指的是一群被新興數位科技更快速的訊息,更高密度的超飽和(Hypersaturation)狀態掩沒,而回過頭來尋求更簡單的昨日科技情感。

然而,是什麼定義了「今日」或「昨日」的世界?

從實際的科技發展軌跡來說,九零年代是一個重要的分水嶺,這是一個類比與數位世界的出海口:照相機、收音機、電話等不同類比產品從各自的譜系,導向一片無差別的數位之海──數位相機、MD隨身聽、行動電話等,當然,那時候我們還不知道,這些事物將進一步被整合到所謂的智慧型手機裡,成為一項一項的「功能」而不再是單獨存在的「產品」。

那麼,人們對舊科技物的喜愛與眷戀從何而來?除了對使用科技物當下,這些逝去美好生活的追憶外,某種程度上,他們是想奪回這個「漸趨自動化、複雜化的世界」對其主控權的掌控。

舉例來說,即使如今電腦上已有高效能、自動化的數位合成器(Synthesizer)軟體,許多老音樂人、資深DJ覺得經典、順手的合成器總是Roland303或Mogg那幾台。儀表板上那些老式的旋扭、開關、操縱時的機械感,雖然沒那麼方便,卻讓他們覺得這樣確實是在「掌握音樂的本身」,而非只是在電腦前輸入數據的操作員而已。

對他們來說,機械式的、類比的設備,比起數位產品的方便,似乎更有溫度與手感。

攝影界也存在類似的例子。德國徠卡相機曾於2016年初推出一款無螢幕的數位相機Leica M-D。這是一種對於習慣用數位相機「拍完照就急著看成果」者的挑戰與反動。「攝影需要控制的,只有光圈、快門跟對焦。」攝影師Cedric Chen曾如此對螢幕的非必要性提出其主張,而徠卡「向底片時代致敬」的作法,也在國內大型網站Mobile01掀起一場創新與復古的論戰。

在遊戲圈裡,除了日前造成熱賣的相容各式舊式主機卡帶的RetroFreak,近日更有遊戲業者預計在已上市33年的任天堂(台灣俗稱紅白機)上,推出遊戲卡帶,希望以8位元的硬體技術與限制,來製作一款「即使是PS4玩家也會感動的遊戲」。

對這些懷舊玩家、攝影師來說,在資源(記憶體、運算能力)的高度限制下,工程師的努力與和作品的對話,突然有了工匠般感動人心的要素,而使用者也能在那限制下感受這些工藝品的全部靈魂。那種和物的互動關係是親暱的,而非單純的產品消費行為。

而這些工程師,就像「戴著腳鐐跳舞」的藝術家,能夠在有限的資源下把發揮到極致,這和動輒擁有數GB記憶體可揮霍的PC截然不同。現代科技取消了限制,但也削減了限制條件下設計者的潛力。在此意義下,或許我們重新思考何謂「新科技」的時刻已經到臨。

穿梭在技術與品質之間的思考

易攜的MP3是CD音質的壓縮,方便的YouTube是對傳統影片畫質的妥協,就連曾宣稱「唯在遊戲機上,才能傳達出最純粹遊戲體驗」的任天堂,都不得不擁抱便利的手機載具,這樣的情形在近未來內沒有停止的跡象。

自動化技術下的慣性與失去

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圖/ Shutterstock

數位相機近乎無限的記憶卡,全自動的對焦與曝光等,使攝影者失去對畫面構圖斟酌再三的耐心。此種情況,有可能讓人有更多時間投注在更富創造力的工作,卻有可能使人類在有限技術限制下所展現的潛力不復可見。

手機、電腦、App的生活與適應

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圖/ Shutterstock

新產品的生命周期決定了消費周期,也決定了人們對這個循環的適應程度。例如LINE的即時性,改變了傳統電話、手機的溝通模式。科技物決定人們生活的樣式,而當新的科技物生產與報廢的循環不斷加快,我們必須以更多心力去適應它所帶來流變的生活。

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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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