人人都在網路上買書的時代,實體書店有一種職業叫「選書師」
人人都在網路上買書的時代,實體書店有一種職業叫「選書師」

最近,我在一本名為《東京本屋》的書中看到選書師這個職業。它的「逆潮流」一下子吸引了我。

回想一下,我上次專門去書店,應該還是學生時代,那時,電商平台的圖書種類還沒有現在這麼齊全,為了一本教輔資料,我把學校附近的書店搜羅了一遍。

現在不同:博客來、亞馬遜等線上網站越來越方便、電子書觸手可得,書籍變成快速消耗品,只要點擊購買按鈕,就會有源源不斷的內容供應。

電商平台還會根據我的喜好為我推薦書籍,購買和閱讀行為都會影響它們的呈現方式。亞馬遜的Kindle電子書就會根據零售通路的數據觀察,拓展會員服務(kindle Unlimited)。

我似乎沒有必要去一家實體書店,在漫長的書架中尋找驚喜。也不會跟朋友約在書店見面,那彷彿是上個世紀的社交方式了。

書店的日子並不好過,有數據為證,從2002年至今,全國有至少五成的實體書店倒閉。

 《東京本屋》的作者吉井忍用六年的時間實地觀察並採訪了不同風格的東京書店。著名選書師——幅允孝就是她的訪談對象之一。

一個讓幫你發現未知領域的職業

所謂選書師,(Book Director)就是結合環境選擇書籍並進行擺放,這個職業名稱是幾年前幅允孝在日本一個紀錄片節目中起的,在日常生活中,他更喜歡介紹自己來自書籍服務集團——BACH。

他們服務範圍非常廣,不只是大大小小的書店,也包括動物園、大學、高中這樣的公立機構,還有銀行、研究所等跟書沒有太大關係的企業,透過打造有個性的書架,體現一家公司的個性和魅力。

選擇什麼書、怎麼擺放。聽上去很簡單,但幅允孝的工作有很多講究。在每次的項目服務中,幅允孝不僅要自己研究這個行業,還要通過訪談,調查,明確讀者的需求,建立讀者興趣和書籍的連接點,同時,環境、文化等外部因素也同樣值得考慮。

比如,在為橫濱的高木學院女子高中重新安排圖書館的書架時,他從三個年級各挑了 5 名學生,在沒有老師旁觀下,傾聽他們的閱讀經歷。他發現,這些學生很少看過村上春樹,有的干脆根本不看書。相反,他們對遊戲《Fate Zero》很感興趣。幅允孝後來找到了這個遊戲和書的連接點:《Fate Zero》腳本的寫作者——小說家奈須蘑菇,這位小說家很愛看菊地秀行和綾遷行人的小說,如《十角館事件》。於是,他提議在學校的圖書館定期推出圖書角,並擺出蛋糕系列、推理系列、世界風景系列等書,而在推理系列中,放入《十角館事件》等書,並同時打上Fate遊戲和奈須蘑菇的名字,作為「廣告」。

大量的訪談常常被證明是有效的,訪談的目的,不是為了發現他們喜愛的作家,而是挖掘出讀者更深層次的需求。溝通之後的結果往往和想像中大不相同。比如,在為一家動漫公司打造書架時,他們原本以為這裡的職員更想看動漫素材的畫冊或攝影集。後來發現,他們對頸椎保養、身體鍛煉等方面更感興趣,幅允孝後來就將書架打造成個人生活和工作組合的形式。

幅允孝對書有著自己的價值判斷。他不希望書可以速成的指南,也不想給讀者他們熟悉的內容。在他看來,讀書的意義「不是為了獲得某種答案,而是在你心裡產生一個疑問,這個過程讓你充滿喜悅。從這個角度看,書是一種工具、一把鑰匙,讓你思考,讓你一輩子不停地思考。它的價值絕不能用效率來計算。」

所以,大到一家書店,小到一個書架,他們的使命就是「創造一個機會,為客人提供與書相遇的驚喜。」

關於《東京本屋》,還有十一個書店的故事

和中國市場不同,日本的圖書流通有著特定的製度,即採取固定價格的方式,無論是實體書店還是網絡書店,都不能打折。這讓日本的圖書市場相對規範。

在書中,BOOK SRUCK的店主三田修平介紹:日本賣新刊的毛利徘徊在22%,二手書的利潤則由店主自由安排,達到六七成。

即便這樣,當亞馬遜在 2000 年進入日本時,日本的書店還是收到了衝擊:很多書賣不出去,書店門可羅雀。從 2009 年到 2014 年,東京一共消失了 179 家書店,整個日本的書店也在過去五年減少了一成多,其中絕大多數是獨立經營的小書店。

《東京本屋》對這些書店的探訪,更像是群體生存狀態的素描,他們的思考和嘗試可供借鑒。

除了幅允孝,《東京本屋》裡還有十一個小書店的訪談:每週只賣一本書的森岡書店、移動本屋BOOK TRUNK 、日本人平時下班後光顧的站前書店、航空書店、社區書店等。

森岡書店,一次只賣一本書,店內的設計會隨著書的主題改變。
圖/ 森岡書店

他們的創辦人對書和書店有著不同的理解,也有不同的嘗試,從而讓「本屋」——這個日本人對小書店的口語化稱呼,更加具有人情味和多樣化定位,讓它成為人們不同內心世界的入口。

本文授權轉載自:極客公園

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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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